本發(fā)明屬于編隊(duì)避障的，具體涉及一種基于分布式模型預(yù)測(cè)控制的多智能體編隊(duì)避障方法。

背景技術(shù)：

1、多智能體系統(tǒng)的編隊(duì)問(wèn)題在衛(wèi)星編隊(duì)、深海資源探測(cè)、機(jī)器人協(xié)同救援等各種任務(wù)得到了廣泛的應(yīng)用。編隊(duì)控制問(wèn)題備受關(guān)注，其涉及諸多約束條件，如輸入飽和約束、避碰約束等。目前，針對(duì)約束問(wèn)題，已出現(xiàn)多種解決策略，其中模型預(yù)測(cè)控制(modelpredictive?control，mpc)因其有效處理約束和良好的控制性能而備受推崇。

2、傳統(tǒng)的集中控制方法要求所有智能體都能夠和中心智能體進(jìn)行通信，才能夠?qū)崿F(xiàn)編隊(duì)控制，當(dāng)中心智能體出故障或該智能體與中心智能體之間的通信出現(xiàn)故障后，都會(huì)導(dǎo)致該智能體的編隊(duì)任務(wù)失敗。

3、集中式控制方法中要求中心智能體能夠和其他所有智能體進(jìn)行通信，對(duì)通信要求較高。而實(shí)際應(yīng)用中，智能體的通信可能由于通信距離受限或帶寬資源有限等原因，導(dǎo)致多智能體系統(tǒng)只能實(shí)現(xiàn)局部通信，因此定義以下象征群體內(nèi)部通信狀態(tài)的鄰接矩陣r(k)：

4、

5、式中na為多智能體的數(shù)量，rsj＝1表示第s個(gè)智能體和第j個(gè)智能體之間能夠進(jìn)行通信，rsj＝0則表示第s個(gè)智能體和第j個(gè)智能體之間不能進(jìn)行通信。令如果則多智能體之間為全連通，則表示群體內(nèi)部部分通信連通。

6、在多智能體系統(tǒng)中，分布式模型預(yù)測(cè)控制雖然在全局最優(yōu)性上不如集中式mpc，但在結(jié)構(gòu)靈活性、計(jì)算成本和通信負(fù)擔(dān)等方面受到廣泛關(guān)注。與集中式和分散式控制相比，分布式模型預(yù)測(cè)控制將系統(tǒng)分為有關(guān)聯(lián)的子系統(tǒng)，每個(gè)子系統(tǒng)配備獨(dú)立的局部控制器，同時(shí)考慮自身和其他關(guān)聯(lián)智能體的因素影響，即分布式模型預(yù)測(cè)控制在提高系統(tǒng)控制性能和降低計(jì)算復(fù)雜度方面具有較好的優(yōu)勢(shì)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于分布式模型預(yù)測(cè)控制的多智能體編隊(duì)避障方法，構(gòu)建了位置和速度一致性性能指標(biāo)和避障約束條件，然后每個(gè)智能體進(jìn)行同步邊緣計(jì)算得到控制量，實(shí)現(xiàn)協(xié)同編隊(duì)避障功能。

2、本發(fā)明主要通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、一種基于分布式模型預(yù)測(cè)控制的多智能體編隊(duì)避障方法，在有限的預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)，通過(guò)求解一個(gè)優(yōu)化問(wèn)題，得到系統(tǒng)的最優(yōu)控制序列，從而實(shí)現(xiàn)在整個(gè)控制時(shí)域內(nèi)系統(tǒng)的在線閉環(huán)控制，包括以下步驟：

4、步驟s1：基于控制目標(biāo)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)：

5、

6、其中：

7、n為預(yù)測(cè)步長(zhǎng)；

8、n{j}為第j個(gè)無(wú)人機(jī)的鄰域無(wú)人機(jī)集合；

9、s為第j個(gè)無(wú)人機(jī)的領(lǐng)域無(wú)人機(jī)編號(hào)；

10、k為當(dāng)前時(shí)刻；

11、q1為無(wú)人機(jī)跟蹤項(xiàng)的權(quán)重矩陣；

12、q2為無(wú)人機(jī)之間相對(duì)陣位項(xiàng)的權(quán)重矩陣；

13、r為控制輸入項(xiàng)的權(quán)重矩陣；

14、xj為第j個(gè)智能體的狀態(tài)信息；

15、xs為第s個(gè)智能體的狀態(tài)信息；

16、uj為控制輸入；

17、δij為智能體i與智能體j的相對(duì)位置信息；

18、gj＝[gjx,gjy,gjvx,gjvy]t，其中(gjx,gjy)表示第j個(gè)智能體的期望目標(biāo)位置，(gjvx,gjvy)為第j個(gè)智能體的期望速度。

19、步驟s2：將智能體之間的避碰要求和避障要求構(gòu)建成約束條件；

20、

21、其中：ps和(xs，ys)分別是智能體s的位置和坐標(biāo)；

22、pj和(xj，yj)分別是智能體j的位置和坐標(biāo)；

23、po和(xo，yo)分別是障礙物的位置和坐標(biāo)；

24、r為智能體與智能體之間的安全距離；

25、d為智能體與障礙物之間的安全距離；

26、na為多智能體的個(gè)數(shù)。

27、步驟s3：將多智能體編隊(duì)避障問(wèn)題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問(wèn)題p1：

28、

29、s.t.xj(k+i+1|k)＝axj(k+i|k)+buj(k+i|k)

30、

31、xj(k+n|k)∈\mathbb{x}

32、其中：?jiǎn)栴}p1為第j個(gè)智能體的最優(yōu)控制求解；

33、a和b分別為系統(tǒng)矩陣和控制矩陣；

34、ps和(xs，ys)分別是智能體s的位置和坐標(biāo)；

35、\mathbb{x}為智能體的狀態(tài)約束集，且包括空間位置約束和速度約束。

36、步驟s4：然后，利用分布式模型預(yù)測(cè)控制方法進(jìn)行優(yōu)化問(wèn)題p1求解，得到最優(yōu)的控制序列；每個(gè)智能體進(jìn)行同步邊緣計(jì)算得到控制量，并對(duì)自身的控制量進(jìn)行更新，實(shí)現(xiàn)協(xié)同編隊(duì)避障功能。

37、為了更好地實(shí)現(xiàn)本發(fā)明，進(jìn)一步地，所述步驟s1中，領(lǐng)隊(duì)智能體按照預(yù)定的軌跡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，其他智能體考慮與領(lǐng)隊(duì)和鄰域內(nèi)其他智能體之間的一致性性能指標(biāo)，構(gòu)建控制目標(biāo)：

38、

39、||pi(k)-pj(k)||＞r,i∈n{j},j＝1,2,…,na??(3)

40、||po(k)-pj(k)||＞d,j＝1,2,…,na??(4)

41、其中：公式(1)用于實(shí)現(xiàn)智能體i與智能體j之間達(dá)到期望的編隊(duì)隊(duì)形，包括相對(duì)的位置關(guān)系和速度關(guān)系；

42、公式(2)為領(lǐng)隊(duì)需要跟蹤期望的目標(biāo)軌跡；

43、公式(3)為智能體之間的避碰要求；

44、公式(4)為智能體與障礙物之間的避障要求。

45、為了更好地實(shí)現(xiàn)本發(fā)明，進(jìn)一步地，所述步驟s4中，將上一時(shí)刻得到的最優(yōu)狀態(tài)序列作為假設(shè)的當(dāng)前狀態(tài)來(lái)解耦合，實(shí)現(xiàn)所有智能體同步更新在線求解。

46、為了更好地實(shí)現(xiàn)本發(fā)明，進(jìn)一步地，假設(shè)的當(dāng)前狀態(tài)信息為：

47、

48、其中：為k時(shí)刻的最優(yōu)狀態(tài)序列；

49、為k-1時(shí)刻計(jì)算出來(lái)的最優(yōu)狀態(tài)序列；

50、將假設(shè)的當(dāng)前狀態(tài)信息帶入優(yōu)化求解問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)在線求解。

51、為了更好地實(shí)現(xiàn)本發(fā)明，進(jìn)一步地，應(yīng)用到無(wú)人機(jī)編隊(duì)避障，包括以下步驟：

52、步驟a1：初始化當(dāng)前狀態(tài)信息；

53、步驟a2：在k時(shí)刻，所有無(wú)人機(jī)利用鄰居的假設(shè)狀態(tài)信息求解問(wèn)題p1，得到最優(yōu)的控制序列；

54、步驟a3：將控制序列的第一個(gè)控制量作用于當(dāng)前系統(tǒng)；

55、步驟a4：求取最優(yōu)控制序列，并裝訂成假設(shè)狀態(tài)序列傳輸給鄰域內(nèi)的其他智能體，并接收來(lái)自其他智能體的預(yù)設(shè)狀態(tài)序列

56、步驟a5：判斷是否滿足結(jié)束條件，若滿足，則結(jié)束，否則，就返回步驟a2繼續(xù)進(jìn)行求解。

57、為了更好地實(shí)現(xiàn)本發(fā)明，進(jìn)一步地，無(wú)人機(jī)在離線階段確定a、b、q1、q2、r、d、gj、po參數(shù)。

58、本發(fā)明的有益效果如下：

59、本發(fā)明采用分布式模型預(yù)測(cè)控制方法能夠?qū)崿F(xiàn)邊緣計(jì)算，不依賴(lài)中心智能體，避免了出現(xiàn)中心智能體出故障后，整個(gè)編隊(duì)系統(tǒng)將癱瘓的情況。編隊(duì)避障問(wèn)題通過(guò)構(gòu)建優(yōu)化問(wèn)題，將位置和速度一致性性能指標(biāo)作為目標(biāo)函數(shù)，將智能體之間的避碰要求和避障要求構(gòu)建成約束條件，利用分布式模型預(yù)測(cè)控制方法進(jìn)行優(yōu)化問(wèn)題的求解，實(shí)現(xiàn)了期望的編隊(duì)避障功能，有效提高了系統(tǒng)控制性能和降低了計(jì)算復(fù)雜度，具有較好的實(shí)用性。