基于偏置比例导引的多智能体时空精准协同控制方法

本发明涉及多智能体协调控制领域，尤其涉及基于偏置比例导引的多智能体时空精准协同控制方法。

背景技术：

1、在现代化复杂战场环境中，集成控制理论、通信技术、导航技术等的智能体的战略地位不断提升，因此研究多智能体在敌方目标雷达探测范围外的时空精准协同控制方法具有十分重要的意义。

2、多智能体在敌方目标雷达探测范围外精准协调运动轨迹，同时进入敌方雷达探测范围内，并且各智能体进入时的航向角等于视线角，能够给敌方目标防御系统施加巨大的战略压力，从而大幅提升多智能体的毁伤效能。

3、时空协同是指在空间和时间两个维度上实现多主体、多系统或多任务之间的协同工作，现有关于智能体对于目标的时空协同控制方法如下：

4、fahimi f在《sliding-mode formation control for underactuated surfacevessels》中公开了针对欠驱动舰艇利用滑模控制律，设计了编队控制器，并且控制器设计时考虑了动态模型的参数不确定性和波浪扰动，实现了舰艇在波浪扰动下对目标任意编队；

5、breivik m， hovstein v e， fossen t i在《 straight-line target trackingfor unmanned surface vehicles》中公开了针对欠驱动智能体，将导弹制导方法中常见的平行接近法，引入智能体直线跟踪控制器设计中，使智能体能跟踪高速直线运动的目标。

6、上述研究虽然取得了一定成果，但只能适用于单一智能体对目标的跟踪或编队。

7、而现有针对多智能体目标协同控制的研究如下：

8、glotzbach t， schneider m， otto p在《cooperative line of sight targettracking for heterogeneous unmanned marine vehicle teams: from theory topractice》中提出了协同视线目标跟踪方法，并将其运动到异构无人航海航行器团队中，实现了对于水下移动目标的跟踪。

9、可知现有针对多智能体的协同控制方法存在以下局限：

10、1、大多为实现对于较近目标的协同跟踪，对于多智能体对敌方目标复杂作战场景上的协同控制方法研究较少；

11、2、未针对多智能体中各智能体分别做终端时刻航向角限制。

技术实现思路

1、为解决上述问题，本发明提供一种基于偏置比例导引的多智能体时空精准协同控制方法，能够自主协调各自剩余时间最终达到一致，从而实现终端时刻一致。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于偏置比例导引的多智能体时空精准协同控制方法，包括以下步骤：

3、s1、根据智能体与目标的相对运动关系构建相对运动学模型，并构建多智能体的网络通信结构；

4、s2、通过信息交互得到多智能体中所有智能体的位置信息，并根据多智能体和目标位置信息生成虚拟导引点，虚拟导引点位于目标感知范围边界；

5、s3、根据各智能体和虚拟导引点位置信息，给各智能体分配各自跟踪虚拟导引点；

6、s4、根据s1构建的相对运动学模型和多智能体的网络通信结构，使用偏置比例导引方法设计带有终端视线角约束的智能体法向加速度控制，并使用误差反馈设计智能体切向加速度控制；

7、s5、实时更新网络通信结构中各智能体状态信息，并根据各智能体与虚拟导引点的实时位置关系更新各智能体法向加速度和切向加速度，以使各智能体同时到达对应虚拟导引点。

8、优选的，步骤s1具体包括以下步骤：

9、s11、根据智能体与目标的相对运动关系构建相对运动学模型：

10、s111、假设在北东坐标系下存在个智能体组成的多智能体系统，建立智能体的运动学模型：

11、；

12、式中，表示智能体的速度大小；表示智能体的航向角；表示智能体的航向角速率；表示智能体的速度变化率；（,）表示智能体的位置坐标变化率；和分别表示智能体的法向加速度和切向加速度；

13、s112、假设目标在北东坐标系下的位置坐标为，根据智能体表示与目标的相对运动关系建立相对运动学模型：

14、；

15、式中，表示智能体与目标之间的相对距离变化率；表示智能体与目标之间的相对距离，且；智能体质心的位置坐标；表示智能体与目标的视线角速率；表示智能体与目标的视线角，且；表示智能体速度方向与视线方向的夹角，且；

16、s12、构建多智能体的网络通信结构：

17、构建多智能体的网络拓扑图，其中，表示顶点集合，顶点集合中每一个元素分别代表一个智能体；表示边集合，其中每条边表示两个智能体之间的信息交互关系；

18、若网络拓扑图为无向拓扑图，则需满足网络拓扑是连通图条件，若网络拓扑为有向拓扑图，则需满足至少存在一个有向生成树条件。

19、优选的，步骤s2具体包括以下步骤：

20、s21、各智能体与网络拓扑结构中邻居进行以下信息交互：向邻居发送自身位置信息，并接收邻居发送的位置信息，经过n-1次信息交互后，各智能体获得多智能体中所有智能体位置信息；

21、s22、根据多智能体内所有智能体位置信息生成虚拟组群位置点；

22、s23、根据虚拟组群位置点和目标之间的位置关系生成第一个虚拟导引点：

23、；

24、式中，表示目标雷达监测范围；表示虚拟组群位置点与目标之间的视线角；

25、s24、根据预设终端智能体距离和目标位置信息继续生成第 k个虚拟导引点：

26、；

27、式中，；表示预设终端时刻相邻两个智能体与目标之间形成的角度，且，表示预设终端时刻相邻智能体之间的距离。

28、优选的，在步骤s22中，虚拟组群位置点表达式如下：

29、；

30、在步骤s23中，虚拟组群位置点与目标之间的视线角。

31、优选的，步骤s3具体包括以下步骤：

32、s31、按照各智能体初始视线角降序排列，并进行重新编号，使重新编号后各智能体视线角满足；

33、s32、按照各虚拟导引点与目标的视线角降序排列，并进行重新编号，使重新编号后视线角满足；

34、s33、按照编号相同原则给智能体分配虚拟导引点，此时智能体分配的虚拟导引点即虚拟导引点。

35、优选的，在步骤s32中，视线角。

36、优选的，步骤s4具体包括以下步骤：

37、s41、使用偏置比例导引方法设计带有终端视线角约束的智能体法向加速度控制：

38、s411、根据智能体的当前状态建立抵达对应虚拟导引点的剩余时间估计：

39、；

40、式中，表示智能体的到对应虚拟导引点的相对距离，且；表示智能体的与虚拟导引点的前置角，剩余时间表示当前时刻到预计抵达虚拟导引点时刻之间的时间间隔；

41、s412、根据多智能体网络通信结构和各智能体剩余时间估计，计算智能体剩余时间估计与邻居间的剩余时间估计之间的协同一致性误差：

42、；

43、式中，是智能体网络通信拓扑结构中邻接矩阵中的元素，表示所有实数矩阵的集合；若智能体能收到智能体发送的信息，则，否则，并定义；

44、s413、根据多智能体网络通信结构和智能体剩余时间协同一致性误差，设计智能体的协同导航比：

45、；

46、式中，为大于0的常数；为大于0且小于1的常数；函数定义如下：

47、；

48、式中，表示函数中自变量；

49、s414、设计智能体带有终端视线角约束的法向加速度控制为：

50、；

51、s42、使用误差反馈设计智能体的切向加速度控制：

52、；

53、式中，为大于0的常数，为大于1的常数。

54、优选的，在步骤s5中，智能体状态信息包括每个智能体的位置信息和速度信息。

55、优选的，在步骤s5中，每个智能体根据自身实时状态信息和邻居实时状态信息，更新法向加速度和切速度控制；

56、在步骤s5中，根据智能体与虚拟导引点之间的位置关系更新网络通信结构，若多智能体中存在智能体抵达虚拟导引点，则停止抵达虚拟导引点的智能体与剩余智能体信息交互，更新剩余多智能体网络通信结构；若否则保持当前网络通信结构。

57、本发明具有以下有益效果：

58、1、能够根据各智能体和目标位置信息，并结合目标雷达探测范围和预设相邻智能体距离，自动生成虚拟导引点，并分配给各智能体相对应虚拟导引点；

59、2、可以无需提前指定每个智能体的终端时刻，终端时刻为各智能体到达各自虚拟导引点的时刻，多智能体能自主协调各自剩余时间最终达到一致，从而实现终端时刻一致；

60、3、各智能体在终端时刻对于目标的航向角等于视线角，从而增加多智能体的攻击能力；

61、综上，本发明能够使多智能体在交战场景下，根据各智能体初始条件和目标位置，使各智能体自主协调在固定时间内同时抵达目标雷达监测范围内，大大提高了多智能体在交战场景下对敌方目标的毁伤效能。

62、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。