一种非负无人系统的双事件触发实用编队方法

本发明属于无人系统领域，涉及到一种基于观测器的双事件触发控制一致性协议，利用观测器协议和控制器协议的设计方法，实现对无人系统的观测和控制。

背景技术：

1、随着计算机网络、生物科技、自动化控制和人工智能等诸多学科的交叉发展，多智能体协同控制作为控制领域的重要分支，日益吸引众多学者的关注和浓厚的兴趣。诸如多机器人系统，无人车、无人船和无人机编队，越来越具有分散性和互联性等特点。在编队行驶时，无人系统编队可以共享传感器数据、降低计算复杂度和更好的利用通信资源，从而提高整体性能和效率。协同编队可以扩大覆盖范围，以监测更广泛的区域或执行更复杂的任务，如搜索与救援、巡逻、农业勘测等。在危险或恶劣环境中，无人编队可以减少人员的风险，代替人员执行任务如火灾扑救、核辐射监测等。

2、对无人系统建模是无人系统编队的首要问题。每一个无人车(无人船、无人机)具有各自的状态、行为和决策能力。其行驶速度、距离等具有非负的特性。因此，采用正系统建模更加符合现实情况。正系统的建模方式可以更好的减少系统冗余和资源的浪费，以更有效地利用有限的资源，提高系统的整体效率。在现实中，无人系统在运行过程中，常常会遇到敌人的网络攻击或者是自然灾害，若采用渐近一致将会因为所有的子系统收敛到一个共同的状态，从而导致一个子系统瘫痪，其他的子系统随之一起瘫痪。且在某些情况下，渐近一致可能需要很长的时间才能实现，特别是在存在噪音、通信延迟或非线性因素的情况下，会导致无人系统之间的信息传递减慢，需要更长的时间才能实现共识。与渐近一致性不同，区域有界一致性通常更关注无人系统达到一致的速度，这可以通过适当的控制策略来加速一致性的实现。无人系统在中间行驶过程中，区域有界一致性会更关注其稳定性，这使得无人系统对外部干扰和不确定性更具鲁棒性。在行驶过程中如果遇到敌人的网络攻击或者是自然灾害，采用区域有界一致，无人系统的局部稳定性可以提高系统的容错性。即使某些无人子系统遭到破坏，其他的子系统仍然可以保持正常的运行。这对于安全性和可靠性至关重要。因此，为防止因网络攻击或自然灾害造成的破坏，将采用区域一致而非渐近一致。

3、为进一步降低无人系统的资源消耗，将采用事件触发策略。与周期性采样不同，事件触发策略将会根据无人系统状态的变化或其他特定条件来触发采样和控制动作。这种策略具有许多优势，尤其适用于需要高效控制、资源节约和适应不确定性的无人系统。事件触发策略允许系统根据实际需要来动态调整采样率，此策略可以显著减少无人系统编队之间通信资源的使用，因为它们只在无人系统状态发生变化或特定事件发生时才触发操作。如果无人系统处于稳态，采样频率降低以减少计算和通信成本。这种策略可以为无人系统编队提供更好的系统性能，因为此策略可以更快地响应无人系统的变化，减小系统的采样和控制之间的延迟。由于事件触发策略可以根据无人系统状态的变化来触发操作，从而减少外部干扰的影响，因此它可以更好地处理无人系统编队以外的噪声和不确定性。

技术实现思路

1、本发明提出了一种非负无人系统的双事件触发实用编队方法。本发明基于非负多智能体系统建模实际无人系统，利用双事件触发策略建立观测基于的实用编队控制协议，借助矩阵分解方法设计协议增益，提出基于线性规划的增益求解方法。该发明提出的实用编队方法不要求智能体达到相同的运行轨迹，智能体在某一区域内运行即可。该发明提出的方法可有效地避免因为外部的影响造成的性能不佳，可有效的节约资源，可高效开展编队任务。具体技术方案如下：

2、一种非负无人系统的双事件触发实用编队方法，包括如下步骤：

3、步骤1、建立无人系统的状态空间模型；

4、步骤2、构造观测器协议和控制器协议模型；

5、步骤3、建立无人系统的状态误差、观测器误差和控制器状态误差；

6、步骤4、建立无人系统数据传输过程中的自适应事件触发条件；

7、步骤5、构建无人系统的双触发协议模型；

8、步骤6、设计无人系统的双触发协议系统矩阵；

9、步骤7，设计条件使得建立的无人系统是正性的且稳定的；

10、步骤8，定义无人系统实用一致性误差，并证明在双触发协议下无人系统保持正性；

11、步骤9，证明在双触发协议下，无人系统保持稳定性。

12、进一步的，步骤1包括如下步骤：

13、步骤1.1.采集无人系统运行状态数据，建立状态空间模型；

14、步骤1.2.采集无人系统中的行驶状态信息，建立无人系统的状态空间模型

15、进一步的，步骤2中构造的观测器协议和控制器协议模型如下：

16、

17、

18、

19、

20、其中，为t时刻无人系统中第i个无人系统的观测器状态，为t时刻观测器输出，ui(t)为控制器协议，表示在事件触发点的采样输出，表示在事件触发点的控制器的状态信号，为无人系统所要达到的位置，aij表示智能体i和j之间的通信情况。l,f和k1,k2,f1分别为观测器增益和控制器反馈；

21、l,f,k1,k2,f1是要设计的矩阵；表示无领导者的情况下的状态阈值，ni表示无人驾驶车辆i的近邻。

22、进一步的，步骤3中状态误差、观测器误差和控制器状态误差的构造形式为：

23、

24、

25、

26、其中，σi(t)为输出采样误差，ζi(t)为控制器采样误差，ei(t)为状态误差。

27、进一步的，步骤4中自适应事件触发条件的构造形式为：

28、‖σi(t)‖1＞β(t)‖yi(t)‖1,

29、

30、其中，这两个表示事件触发的条件；σi(t)表示观测器误差，ζi(t)表示控制器误差，β(t)和θ(t)表示随时间变化的常数；

31、当时，事件触发条件不成立；

32、根据这两个条件得：

33、

34、

35、其中，是事件触发中采样输出误差的最大值，是事件触发中控制器误差的最大值。

36、进一步的，步骤5中构建的双触发协议模型如下：

37、

38、其中，

39、

40、

41、

42、

43、为拉普拉斯矩阵。

44、进一步的，步骤6中设计的双触发协议系统矩阵如下：

45、

46、

47、其中，1n表示元素全为1的n维向量,1r表示元素全为1的r维向量，表示第i个元素为1其余元素为0的n维向量，向量

48、

49、进一步的，步骤7中设计常数向量使以下不等式成立：

50、

51、

52、

53、

54、

55、

56、

57、

58、

59、

60、其中，β＝(β1,β2,…,βm)t。

61、进一步的，步骤8中定义无人系统的实用一致性误差如下：

62、

63、

64、其中，φi(t)和ψi(t)为引入的新变量，βi是大于1的常数，为无人系统所要达到的位置；对其进行求导得：

65、

66、

67、本发明的有益效果如下：

68、本发明提出了一种非负无人系统的双事件触发实用编队方法。该方法针对无人系统由于自然环境或者外部攻击影响信息交互，同时双触发控制协议可以进一步降低无人系统之间的计算处理负荷和无人系统之间的通信频率。该方法利用正多智能体系统对无人驾驶车辆编队系统建模。通过线性规划和lyapunov函数方法设计双触发观测协议，并分析无人系统的正性和一致性，同时提高了系统计算效率。