一种新型控制器，用于多智能体领航跟随编队的系统设计。

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简介：
本研究深入探究了基于离散时间模型的多智能体领航跟随编队控制算法。该算法的核心在于，它巧妙地融合了基于邻居的局部控制律和基于邻居的状态估计规则，从而设计出了一种创新性的控制器。通过仅仅设定跟随者与领航者之间的相对坐标，该控制器便能灵活地实现任意形状的编队结构。此外，本文还引入了一种坐标旋转公式，旨在确保整个队形能够准确地随着领航者的运动方向的变化而进行相应的调整。同时，文中详细阐述了固定拓扑和切换拓扑条件下系统稳定编队的充分条件。为了验证该算法的有效性与实际应用价值，我们分别利用Matlab仿真软件以及在Amigobot机器人平台上进行的实验结果，有力地证明了其正确性和可行性。

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新型多智能体领航跟随编队控制器设计

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本研究提出了一种创新性的多智能体领航跟随编队控制策略，旨在优化复杂环境下的协同作业与动态调整能力，为无人机、机器人等领域的编队控制系统提供新的理论支持和技术方案。研究了一种基于离散时间模型的多智能体领航跟随编队控制算法。该算法通过引入基于邻居的局部控制律以及状态估计规则设计了新的控制器，使得在设定跟随者与领航者的相对坐标后可以轻松实现任意形状的编队配置。此外，文章还提出了利用坐标旋转公式来使整个队伍能够根据领航者的运动方向进行相应调整，并分别给出了固定拓扑和切换拓扑条件下系统稳定编队的充分条件。最后通过Matlab仿真以及在Amigobot机器人平台上的实验验证了算法的有效性和实际应用可行性。

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本资源包提供了基于MATLAB的多机器人编队算法代码，涵盖编队领航与领航跟随技术，适用于研究和开发中的机器人协同控制。领航跟随法的实现可以用于多机器人的编队控制。

基于MSRDS的领航跟随法多机器人编队控制SPL代码

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本项目采用MSRDS平台，实现了一种高效的领航跟随策略，用于多机器人系统的协同编队控制。提供源码下载。基于MSRDS领航跟随法的多机器人编队控制SPL代码是根据J. Shao, G. Xie 和 L. Wang 的《Leader-following formation control of multiple mobile vehicles》设计实现的。仿真平台采用了Microsoft Robotics Developer Studio 4和HelloApps SPL Tool。压缩包内包含使用文档、程序截图、仿真录像以及源码等资料。

多智能体编队轨迹跟踪控制

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简介：本研究聚焦于多智能体系统的协同编队与轨迹跟踪问题，通过优化算法实现各成员间的协调运动和路径跟随，确保整体团队高效稳定运行。多智能体编队控制涉及一致性控制、人工势场法以及领航跟随法等多种技术方法。这些方法旨在实现多个自主移动实体之间的协调与协作，确保它们能够按照预定规则或策略形成并维持特定的队形结构。一致性控制关注于使所有成员达到状态同步；人工势场法则通过模拟物理力作用来引导智能体避开障碍物和相互之间保持适当距离；领航跟随法则是基于领导者-追随者模式实现编队移动，其中一些智能体作为领导者设定路径，其余则根据特定规则跟随着行进。

领航者-跟随者船队编队的协同控制模拟

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本研究探讨了领航者与跟随者的船队在复杂海况下的协同控制策略，通过计算机仿真验证不同编队模式的有效性。本程序基于领航者-跟随者模型，复现了丁磊论文《一种船队编队控制的backstepping方法》中设计的无人船编队控制方法，并且代码注释清晰易读。此外，该程序还可以进行修改以应用于无人车或无人机的编队控制。

基于MATLAB的多智能体系统编队控制非线性一致性有限时间领导跟随仿真实现

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本研究在MATLAB环境下，探讨了多智能体系统的非线性一致性问题，并实现了有限时间内通过领导-跟随策略完成编队控制的仿真。在Matlab环境中实现多智能体系统的编队控制仿真研究，重点探讨非线性一致性与有限时间领导跟随控制策略的应用。该研究涵盖的关键领域包括：使用Matlab进行仿真实验、分析非线性的特性、确保系统的一致性和稳定性以及实施高效的领导者-追随者控制系统以达到快速响应和精确的编队配置目标。核心关键词： - Matlab - 多智能体系统 - 编队控制仿真 - 非线性 - 一致性 - 领导跟随控制 - 有限时间控制 Matlab仿真实验着重于非线性多智能体系统的领导跟随控制与有限时间一致性编队配置，这为研究者提供了一个强大的工具来探索和优化复杂系统的行为模式。

二阶多智能体系统中的跟随者-多领导者聚集控制

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本研究探讨了在复杂环境中，如何通过协调算法使多个跟随者机器人自主地向多个移动领导者靠拢并形成特定队形的问题。对于二阶连续时间多智能体系统的跟随者-多领导者集合聚集控制问题，在假设每个领导者的运动速度为同一常数且彼此间无通信的情况下，基于邻居原理提出了新的控制协议。该协议分别针对网络没有通信限制（零通信时延）和存在通信时延的情形进行了设计。通过频域分析、矩阵理论以及Nyquist稳定性判据，研究了在两种情况下所有跟随者能够聚集于由多个动态领导者构成的凸多边形区域的充分条件，并通过数值仿真验证了所提控制协议的有效性和可行性。

多智能体系统的编队控制.7z

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《多智能体系统的编队控制》是一份关于多个自主移动实体协调行动的研究资料集，探讨了如何通过算法实现智能体间的高效协作与位置保持。 Formation Control of Multi-Agent Systems: A Graph Rigidity Approach一书配套程序已经亲测可用。

一阶系统编队_一致性与仿真_多智能体编队控制系统

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本研究聚焦于一阶系统的多智能体编队控制问题，深入探讨了实现一致性的理论方法，并通过仿真验证其有效性和鲁棒性。在IT领域中的控制理论与智能系统研究，“一阶系统编队”是一个核心主题，涵盖一致性、编队控制、多智能体系统的协同行为等多个子领域。首先讨论“一致性”。这一概念指的是在一个由多个具有自主决策能力的个体组成的复杂系统中（即多智能体系统），所有成员的状态或行为在一定条件下逐渐趋同。为了实现这一点，通常需要设计一套合适的控制策略，使每个个体不仅能感知自身状态，还能获取邻近个体的信息，并据此调整自己的行动。例如，在一阶系统的动态响应中体现的一致性有助于整个编队维持预定的形状和运动模式。其次，“编队”概念是指一组智能体在空间上形成特定排列并保持一定速度和方向关系的过程。在一阶系统的情况下，每个成员由一个仅考虑位置或速度线性变化的一阶模型表示。实际应用中，如无人机群、自动驾驶车辆等场景下使用编队控制能提高效率与安全性。 “多智能体系统”是由多个独立决策的个体构成的复杂网络，其中每个实体根据自身感知和环境信息做出决定并与其它成员互动。“一阶系统编队一致性仿真”的研究目的在于设计有效的控制算法，在确保所有智能体保持一致性的前提下完成特定任务。进一步探讨的是“多智能体编队”，它强调在多个具有独立决策能力的个体间协调行动以达成共同目标。这要求设计出既能适应不断变化环境又能维持稳定性的通信协议和控制策略，使每个成员根据周围邻居的状态调整自身行为。提到“智能体”时，它可以是任何具备感知、决策及执行功能的实体，例如机器人、无人机或软件代理等，在编队中需要能够处理复杂信息并自主行动以适应不同的需求与环境条件。文件如“一阶编队1.asv”，“一阶编队1.m”和“编队一致性.m”可能是MATLAB代码用于模拟分析一阶系统的一致性行为。这些代码可能包含了系统的数学模型、控制算法以及仿真过程，通过运行并研究这些代码可以深入理解一致性的实现方法及如何在MATLAB环境中进行多智能体系统的建模与仿真。综上所述，该资料包提供了一个关于“一阶系统编队一致性仿真的实例”，对于理解和掌握多智能体系统中的编队控制理论和实践具有重要价值。通过学习研究这些文件不仅可以加深对一致性的理解，还能掌握实际的算法设计及仿真技术。

二阶多智能体系统中跟随者的多领导者聚集控制（2013年）

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本文研究了在二阶多智能体系统中，跟随者如何实现对多个领导者的动态聚集控制，提出了一种有效的分布式控制策略。发表于2013年。本段落研究了二阶连续时间多智能体系统的跟随者-多领导者集合聚集控制问题，在假设每个领导者的运动速度为同一常数且彼此间无通信的情况下，基于邻居原理提出了新的控制协议。该协议适用于网络没有通信限制（即零通信时延）和存在通信时延的情况，并利用频域分析、矩阵理论以及Nyquist稳定性判据分别得到了在两种情况下跟随者能够聚集于由多个动态领导者组成的凸多边形区域的充分条件。最后，通过数值仿真验证了所提控制协议的有效性和可行性。