基于采样的异步多智能体系统协同控制研究

The asynchronous behaviors of control devices, induced by data sampling and networks, have become an important research topic in multi-agent systems. Asynchrony is referred to as the occurrence of different agents' events, such as data sampling, sending, collecting, controller update, etc., at different times. Based on sampled-data control, this project aims to solve several practical but unsolved problems. The research topics include: (1) the study on the mathematical properties of the asynchronous event time sequences, the measurement of system asynchrony, and the analysis of its effects on the stability and performance of systems; (2) the development of effective approaches for the design of coordination protocols and the associated theoretical analysis in the scenarios with performance constraints of event-triggering devices and limited network capacity; (3) the consensus tracking of asynchronous multi-agent systems with multiple heterogeneous interaction topologies. The expected outcome of the project will be potentially applied to the formation control of multi-robot systems, and contribute to the development of multi-agent coordination theory.

由数据采样和网络通信引发的控制设备的异步行为是当前多智能体系统领域的重要研究内容。异步是指网络不同节点的信息采样、发送、接收、控制器更新等行为在时间上的非同步。本项目将基于采样控制研究异步多智能体系统协同控制中的几个具有实际工程背景但是未解决的问题。具体研究内容包括：（1）研究多智能体系统中异步事件时间序列的性质，度量系统异步性，分析其对系统稳定性和性能的影响；（2）在事件驱动设备性能和网络通信能力受限情况下，给出相应的异步协同控制协议的设计和理论分析方法；（3）解决多异构通信网络下异步多智能体系统的一致性状态跟踪问题。项目的预期成果将应用在多机器人系统队形控制中，并有助于多智能体系统协同控制理论的发展。

本项目主要研究了基于采样的异步多智能体系统分布式协同控制问题。项目按照拟定的研究计划执行，进展顺利，按期完成了研究计划并取得一系列重要的创新性理论成果。具体执行情况如下：完成了对异步事件时间序列的度量与分类，给出了异步系统稳定性和性能分析的可行方法；通过在事件驱动条件中引入Inactive时间，给出了避免系统出现Zeno行为的新方法。进一步，研究了具有动态阈值的事件触发机制，有效地降低了采样频率。在非理想情况，如事件驱动设备性能受限、时滞、外部扰动、量化、攻击等，给出了提高多智能体系统鲁棒性的控制方法。针对异构系统、欧拉-拉格朗日系统、Kuramoto振子网络、多积分器系统等不同场景提出了异步多智能体系统的一致性控制协议和协同控制方法；解决了多种类型的多智能体系统的博弈-控制问题和分布式优化问题。部分理论成果在异步多机器人系统的编队跟踪控制问题和电力系统的分布式资源分配问题中得到应用。通过项目的研究，丰富和发展了异步多智能体系统协同控制理论，为从事相关领域的工程研究人员提供了应对系统异步影响的理论支持。

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