本研究探讨了通过设计自触发机制来减少通信负载，并实现基于事件驱动策略的多智能体系统的状态一致性和跟踪一致性问题。
自触发输出反馈控制是控制理论领域的一项技术，在多智能体系统（MASs）的共识问题上具有重要作用。在这样的系统里，每个个体可以是机器人、传感器或无人机等，它们通过局部信息与邻近成员互动来协同工作。共识问题的核心是如何让这些组件达成一致的状态值。
本研究论文提出了一种基于输出反馈的新自触发控制策略。这种策略不同于传统的时触发控制，在后者中控制器定期执行任务；而在前者中，则是根据系统实际运行情况动态决定何时更新控制信号，从而有效节约资源和减少不必要的计算与通信开销。
文中讨论的自触发方法适用于集中式及分布式两种架构。在集中式的框架下，有一个中央控制器负责收集所有个体的信息并做出决策；而分布式则让各个成员直接互动，并各自拥有局部控制器来处理信息。无论哪种情况，在系统状态不可获取时都需借助状态观测器来估计每个组件的状态。
论文中还提出了一种动态观测器控制律以优化系统的瞬态响应和整体性能。这种装置能够通过输入与输出数据动态调整自身参数，从而准确地跟踪并估算出内部状态的变化。在每次触发之后，系统及控制器都会更新其状态，并预定下一次的触发时间点。
研究不仅关注共识问题本身，还涉及群体行为（如群集）和分布式滤波等议题。这些领域探讨了如何让一组组件模仿生物群体的行为模式进行协调运动或活动，以及如何合作处理信息以完成数据融合与过滤任务。
在实际应用中，例如工业自动化、军事指挥系统及机器人足球队等领域，多智能体系统的协同控制都有着广泛的应用前景。这依赖于有效的共识协议来确保多个个体能够协作实现共同目标。
这项研究的重要意义在于通过自触发策略为解决MASs的共识问题提供了新的方法论。相比早期基于定期触发的方法，在资源利用方面具有明显优势：在不需要进行操作时避免了不必要的计算和通信，从而优化能耗与信息处理负担，特别是在能源有限或带宽受限的情况下尤为关键。
论文还展示了一个数值实例来证明所提出控制策略的有效性，并通过对比展示了其相较于传统方法在收敛速度、精度以及资源消耗等方面的优势。
该研究为多智能体系统的共识问题提供了新的视角和解决方案，在理论与实践层面均具有重要贡献。随着技术的发展，这种自触发输出反馈控制策略将会有更广泛的应用前景及深入的研究价值。
5星
