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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明公开了采样信息交互下多智能体分批次分时通行协调控制方法，属于多智能体控制领域，包括以下步骤：S1、建立相对运动学模型；S2、估计每个智能体抵达目标点的时间范围；S3、判断多智能体在速度与控制能量受限情形下是否适合作为同一批次；若是则判定多个智能体同批次通过目标点；若否则执行分批次协调分配算法，并将智能体归入不同批次；S4、基于步骤S3获取的分批次结果，为不同批次的智能体分别设计基于采样信息交互的加速度指令，使同批次内多个智能体自主以一定时间间隔分时通过目标点。本发明采用上述采样信息交互下多智能体分批次分时通行协调控制方法，无需为每个智能体指定通过时间，可在线自主实时协调，具有广阔的应用前景。

主权项：1.采样信息交互下多智能体分批次分时通行协调控制方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、根据智能体与目标点的相对运动关系，建立相对运动学模型；步骤S1具体包括以下步骤；考虑同一平面内的n个智能体组成的集群系统： 其中，为同一平面内的n个智能体组成的集群系统；得到智能体与目标点之间的运动学关系表示为： 其中，ri、λi分别表示智能体i与目标点之间的距离以及视线角，分别表示智能体沿视线方向与垂直于视线方向的加速度分量，分别表示智能体沿视线方向与垂直于视线方向的速度分量；S2、根据智能体与目标点的相对距离及智能体的速度约束，估计每个智能体抵达目标点的时间范围；S3、基于每个智能体抵达目标点的时间范围进行分布式时空同步判断，判断多智能体是否能作为同一批次；若是则判定多个智能体同批次通过目标点；若否则执行分批次协调分配算法，并将智能体归入不同批次，从而协调目标点的通过时间；步骤S3中具体包括以下步骤：S31、将集群系统内每个智能体均持有自身通过目标点的时间范围估计按上界降序排序，并为每个智能体重新按次序赋编号；S32、将每个智能体的时间范围赋予一个固定常数倍数的时间偏差，更新的值： 其中，δ为分时通过目标点中每个智能体通过时刻的时间差；基于通信拓扑网络进行信息交互迭代，并在每一轮迭代过程中，每个智能体发送自身通过目标点的时间范围估计至邻居节点，所有智能体在接受完邻居节点发送的终端时间范围估计后，与自身所估计的通过目标点的范围求交集，并将交集更新为每个智能体自身通过目标点的时间范围最多迭代n-1轮，不断更新直至每个智能体均能获得所有智能体通过目标点时间范围估计的交集若该交集不为空，则判定集群系统中所有智能体均能够同批次通过目标点；否则执行分批次协调分配算法；步骤S32所述的分批次协调分配算法如下：按次序求取智能体通过目标点时间范围估计的交集，直至求得序号为m+1的智能体通过目标点时间范围估计的交集为空，将前m个智能体通过目标点时间范围估计的交集记为表示第一个批次；继续按次序求取智能体通过目标点时间范围估计的交集，每当所求交集为空时，将两个空集之间的多个智能体分为同一批次，直至集群系统内所有智能体归入不同批次为止，记各批次的终端时间范围估计的交集为且第一个批次A包含的多智能体编号为{1,2,...,m}，第二个批次B包含的多智能体编号为{m+1,m+2,...}，…；在将整个集群系统分为多个批次后，同批次内智能体重新组网构成新的通信拓扑；S4、基于步骤S3获取的分批次结果，为不同批次的智能体分别设计智能体沿视线方向的加速度，使同批次内多个智能体分时有序通过目标点；步骤S4具体包括以下步骤：将各批次内多智能体重新组网后的时变通信拓扑图记为其中并假定智能体的采样时刻为tk，采样时间间隔表示为Tk＝tk-tk-1，则采样时刻tk通信拓扑图的邻接矩阵记为根据采样时刻智能体自身及其邻居节点的状态量xtk的值设计下一时刻的状态量xtk+1的值，实现采样时刻信息交互网络实现状态量x1,...,xn的一致，如下式5所示： 其中，aijtk表示采样时刻tk通信拓扑图中邻接矩阵中i行j列的元素值，xi，xj均表示所要实现一致的协调状态变量；设计xi的变化率： 设计智能体i从初始时刻到通过目标点所花费时间： 其中，表示终端时间，rit表示t时刻智能体i与目标点之间的距离，vrit表示t时刻智能体i沿视线方向的速度分量；联立公式2得到： 其中，表示运动学关系公式2下智能体通过目标点所花费时间；为实现智能体分时通过目标点，设计智能体i的局部变量表示为： 其中，δ即为指定的时间间隔；替换6式中变量x为联立式8得到： 整理得到设计的加速度表达式如下： 其中，tk表示第k轮信息交换的采样时刻，采样时间间隔Δtk＝tk+1-tk且定义式如下： 其中，Tr为一个正常数；对于分批次后的多智能体集群系统，其重新组网后通信拓扑发生了变化，设计的加速度重新表述为： 其中，表示对应重新组网后同批次内的邻接矩阵中的元素。

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