【视频专栏】无控制器间通信的线性多智能体一致性的降阶协议

文摘   科技   2024-01-25 17:01   北京  

点击上方蓝字关注我们


马煜文,  李贤伟,  李少远. 无控制器间通信的线性多智能体一致性的降阶协议. 自动化学报, 2023, 49(9): 1836−1844

1

摘要

       针对线性同质多智能体系统, 提出一种新的降阶输出反馈一致性协议. 该协议仅依赖智能体间相对输出信息, 当相对输出信息可直接测量时, 该协议无需在邻居智能体间共享控制器的状态, 降低系统对通讯媒介的依赖. 本文首先给出该协议存在的充要条件, 然后证明闭环系统的一致性并计算一致性状态. 理论分析表明, 该协议仍然具有类似分离原理的性质, 因此其参数构造过程非常简便. 最后, 通过数值仿真对比实验, 验证了该控制协议的有效性.


2

引言

近二十年来, 多智能体系统的分布式协同控制由于在编队控制、集群控制、传感器网络等领域展现了巨大应用潜力[1–5], 引起了研究者们的广泛关注. 一致性问题作为多智能体协同控制中的基本问题之一, 其目的在于通过各智能体间信息的交互与共享, 实现某个或多个状态的趋同. 各智能体状态趋向一致时遵守的信息交互规则, 被称为一致性协议, 是解决一致性问题的关键.

依照协议所依赖的信息, 一致性协议大致分为状态反馈和输出反馈两大类. 文献[6–10]研究了基于状态反馈的一致性协议. 然而, 在实际工程中, 智能体状态信息往往难以直接测量, 导致上述协议的应用场景受到很大限制. 因此, 如何消除一致性协议对智能体状态信息的依赖成为了研究者们关注的热点之一. 在文献[11–15]中, 通过额外获取邻接智能体的控制器状态信息, 所设计的控制协议在使用智能体绝对输出或相对输出信息的情况下, 有效解决了一致性问题. 在仅依靠智能体间相对输出信息的前提下, 文献[16–24]深入地研究了一致性协议的存在性和设计方法, 揭示了该类协议重要优势: 第一, 该类协议相比于文献[6–10]中的基于状态反馈的一致性协议, 无需交互控制器或观测器的状态信息, 可以减轻多智能体系统在协同控制过程中的通信负担(为方便, 后文统称该类协议为无控制器间通信的一致性协议). 第二, 在深空探测、室内协同导航等应用领域, 智能体的绝对输出信息较难获取. 例如深空中的绝对位置测量困难且测量误差都以千米为计量单位, 而飞行器间的相对位置测量则较为简单且精度更高. 因而, 相比于文献[25–26]需要绝对输出信息, 无控制器间通信的一致性协议在该类领域更具有应用前景. 第三, 当智能体间相对输出信息可直接测量时(例如文献[27]考虑了可直接测量相对姿态和间距的无人车系统), 无控制器间通信的一致性协议所需的相对输出信息由智能体自身测量可得, 无需与相邻智能体进行数据通信, 因而避免了数据通信中的数据包丢失、数据内容篡改等网络安全威胁, 对于保障多智能体系统的信息安全具有重要意义[18].

输出反馈协议的具体设计方法与所依赖的信息紧密相关. 文献[15]利用相对输出信息构造了全阶一致性协议, 尽管该协议需要额外的控制器相对状态信息, 但是其设计条件满足类似线性系统理论中 “分离原理”, 计算简便. 文献[20]研究了无控制器通信的全阶一致性协议, 并在智能体开环极点位于左半复平面的前提下, 提出了该类协议的低增益设计方法. 文献[16]首先构造了基于智能体间相对输出信息和相对输入信息的降阶一致性协议, 进一步以约束智能体开环极点位于闭左半复平面为代价, 通过对相对输入信息项的截断, 构造了无控制器间通信的降阶一致性协议. 在类似智能体约束前提下, 文献[19]构造了阶次不同于文献[16]的无控制器间通信的降阶一致性协议. 需要指出的是, 为了保证无控制器间通信的一致性协议存在性, 前述设计方法均需要确定一个低增益参数, 而该参数的取值范围不仅依赖于协议增益矩阵, 还依赖于智能体之间的耦合强度. 因而, 这些设计方法并不完全具备类似文献[15]中 “分离原理” 的良好计算特性. 此后, 文献[21]和文献[24]更加系统地讨论了无控制器间通信的全阶一致性协议的存在性, 然而从设计的角度, 所提方法仍然具有上述弊端. 最近, 受未知输入观测器[28]启发, 文献[18, 23]通过设计邻居智能体的未知输入观测器, 引入了巧妙的控制器增益矩阵参数化方法, 为无控制器间通信的一致性协议提供了新的设计思路. 需要注意的是, 文献[18, 23]的参数设计的存在性暗含智能体输出维数不小于输入维数的前提, 使得该设计方法仍有一定的理论和应用局限性.

基于上述讨论, 本文在文献[18, 23]参数设计方法的启发下, 提出一种新型的无控制器间通信的一致性协议. 相比于文献[16, 19–22], 本文提出的协议参数设计方法具有类似文献[15]中 “分离原理” 的属性, 使得协议设计过程更加简便. 相比于文献[18, 23], 本协议具有与其相斥的存在性条件, 因而拓展了文献[18, 23]中设计方法的适用范围. 另外, 不同于文献[18, 23]以构造智能体相对状态观测器为前提, 本文提出的协议不符合未知输入观测器[28]的适用条件, 协议状态并不具有智能体相对状态的估计意义, 因而该协议在一定程度上也是对文献[18, 23]中设计思想的理论延伸. 在本文中, 首先给出该协议的构造方法; 然后通过对智能体动力学进行适当约束, 建立协议存在的等价条件; 进一步在通信图具有有向生成树的前提下, 证明闭环系统的一致性.


符号说明. Rm×n表示m×n维实矩阵的集合, C¯+表示具有非负实部的复数集. I表示单位矩阵, 1表示内部元素均为1的列向量. P>0表示P是一个对称、正定矩阵. Re(⋅)和Im(⋅)分别表示复数的实部和虚部. A⊗B表示矩阵A和B的 Kronecker积. diag{A1,A2,⋯,An}是以A1,A2,⋯,An为对角块的分块对角矩阵. col{x1,x2,⋯,xn}是以x1,x2,⋯,xn为列元素组合成的列向量. rank(⋅)代表矩阵的秩, Image(⋅)表示矩阵的像空间. ‖⋅‖表示向量的2范数.


3

正文框架

1. 图论知识及问题描述

  1.1 图论知识

  1.2 问题描述

2. 主要结果

  2.1 一致性协议设计

  2.2 协议存在性条件

  2.3 闭环系统一致性分析

3. 仿真结果

  3.1 无控制器间通信一致性协议仿真结果

  3.2 对比一致性协议仿真结果

4. 结论


部分文献


[1] Yu C B, Hendrickx J M, Fidan B, Anderson B DO, Blondel V D. Three and higher dimensional autonomous formations: Rigidity, persistence and structural persistence. Automatica, 2007, 43(3): 387–402 doi: 10.1016/j.automatica.2006.08.025


[2] Su H S, Wang X F, Lin Z L. Flocking of multi-agents with a virtual leader. IEEE Transactions on Automatic Control, 2009, 54(2): 293–307 doi: 10.1109/TAC.2008.2010897


[3] Cortés J. Distributed algorithms for reaching consensus on general functions. Automatica, 2008, 44(3): 726–737 doi: 10.1016/j.automatica.2007.07.022


[4] Ren H R, Wang Y, Liu M, Li H Y. An optimal estimation framework of multi-agent systems with random transport protocol. IEEE Transactions on Signal Processing, 2022, 70: 2548–2559 doi: 10.1109/TSP.2022.3175020


[5] Hu Z P, Ren H R, Shi P. Synchronization of complex dynamical networks subject to noisy sampling interval and packet loss. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 33(8): 3216–3226 doi: 10.1109/TNNLS.2021.3051052


[6] Olfati-Saber R, Fax J A, Murray R M. Consensus and cooperation in networked multi-agent systems. Proceedings of the IEEE, 2007, 95(1): 215–233 doi: 10.1109/JPROC.2006.887293


[7] Yu W W, Chen G R, Cao M. Some necessary and suffcient conditions for second-order consensus in multi-agent dynamical systems. Automatica, 2010, 46(6): 1089–1095 doi: 10.1016/j.automatica.2010.03.006


[8] Li Z K, Ren W, Liu X D, Fu M Y. Consensus of multi-agent systems with general linear and Lipschitz nonlinear dynamics using distributed adaptive protocols. IEEE Transactions on Automatic Control, 2012, 58(7): 1786–1791


[9] Li Z K, Wen G H, Duan Z S, Ren W. Designing fully distributed consensus protocols for linear multi-agent systems with directed graphs. IEEE Transactions on Automatic Control, 2015, 60(4): 1152–1157 doi: 10.1109/TAC.2014.2350391


[10] Han T, Guan Z H, Xiao B, Wu J, Chen X. Distributed output consensus of heterogeneous multi-agent systems via an output regulation approach. Neurocomputing, 2019, 360: 131–137 doi: 10.1016/j.neucom.2019.06.028


[11] Wieland P, Sepulchre R, Allgöwer F. An internal model principle is necessary and suffcient for linear output synchronization. Automatica, 2011, 47(5): 1068–1074 doi: 10.1016/j.automatica.2011.01.081


[12] Trentelman H L, Takaba K, Monshizadeh N. Robust synchronization of uncertain linear multi-agent systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 2013, 58(6): 1511–1523 doi: 10.1109/TAC.2013.2239011


[13] Xu X, Liu L, Feng G. Consensus of discrete-time linear multiagent systems with communication, input and output delays. IEEE Transactions on Automatic Control, 2018, 63(2): 492–497 doi: 10.1109/TAC.2017.2720703


[14] Li X W, Soh Y C, Xie L H. Robust consensus of uncertain linear multi-agent systems via dynamic output feedback. Automatica, 2018, 98: 114–123 doi: 10.1016/j.automatica.2018.09.020


[15] Li Z K, Duan Z S, Chen G R, Huang L. Consensus of multiagent systems and synchronization of complex networks: A unified viewpoint. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 2010, 57(1): 213–224 doi: 10.1109/TCSI.2009.2023937


[16] Zhou B, Xu C C, Duan G R. Distributed and truncated reducedorder observer based output feedback consensus of multi-agent systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 2014, 59(8): 2264–2270 doi: 10.1109/TAC.2014.2301573


[17] Lu M B, Liu L. Cooperative output regulation of linear multiagent systems by a novel distributed dynamic compensator. IEEE Transactions on Automatic Control, 2017, 62(12): 6481–6488 doi: 10.1109/TAC.2017.2658026


[18] Lv Y Z, Wen G H, Huang T W, Duan Z S. Adaptive attackfree protocol for consensus tracking with pure relative output information. Automatica, 2020, 117. Article No.108998 doi: 10.1016/j.automatica.2020.108998


[19] Li X W, Soh Y C, Xie L H. A novel reduced-order protocol for consensus control of linear multi-agent systems. IEEE Transactions on Automatic Control, 2019, 64(7): 3005–3012 doi: 10.1109/TAC.2018.2876390


[20] Seo J H, Shim H, Back J. Consensus of high-order linear systems using dynamic output feedback compensator: Low gain approach. Automatica, 2009, 45(11): 2659–2664 doi: 10.1016/j.automatica.2009.07.022


[21] Li X W, Soh Y C, Xie L H. Output-feedback protocols without controller interaction for consensus of homogeneous multi-agent systems: A unified robust control view. Automatica, 2017, 81: 37–45 doi: 10.1016/j.automatica.2017.03.001


[22] Zhao Y, Wen G H, Duan Z S, Xu X, Chen G R. A new observer-type consensus protocol for linear multi-agent dynamical systems. Asian Journal of Control, 2013, 15(2): 571–582 doi: 10.1002/asjc.572


[23] Lv Y Z, Wen G H, Huang T W. Adaptive protocol design for distributed tracking with relative output information: A distributed fixed-time observer approach. IEEE Transactions on Control of Network Systems, 2020, 7(1): 118–128 doi: 10.1109/TCNS.2019.2919855


[24] Stoorvogel A A, Saberi A, Zhang M R. Solvability conditions and design for state synchronization of multi-agent systems. Automatica, 2017, 84: 43–47 doi: 10.1016/j.automatica.2017.06.016


[25] Scardovi L, Sepulchre R. Synchronization in networks of identical linear systems. Automatica, 2009, 45(11): 2557–2562 doi: 10.1016/j.automatica.2009.07.006


[26] Xu J, Xie L H, Li T, Lum K Y. Consensus of multi-agent systems with general linear dynamics via dynamic output feedback control. IET Control Theory & Applications, 2013, 7(1): 108–115


[27] 李润梅, 张立威, 王剑. 基于时变间距和相对角度的无人车跟随控制 方法研究. 自动化学报, 2018, 44(11): 2031-2040

Li Run-Mei, Zhang Li-Wei, Wang Jian. A control method of unmanned car following under time-varying relative distance and angle. Acta Automatica Sinica, 2018, 44(11): 2031–2040.


[28] Hou M, Muller P C. Design of observers for linear systems with unknown inputs. IEEE Transactions on Automatic Control, 1992, 37(6): 871–875 doi: 10.1109/9.256351



作者简介



马煜文,上海交通大学硕士研究生. 主要研究方向为多智能体一致性.

李贤伟,上海交通大学副教授. 主要研究方向为鲁棒控制, 网络化控制和多智能体系统的理论与应用研究. 本文通信作者.

李少远,上海交通大学教授. 主要研究方向为预测控制, 自适应控制和模糊智能控制的理论与应用研究.

【视频专栏】异策略深度强化学习中的经验回放研究综述

2023年度自动化领域国家自然科学基金申请与资助情况

【视频专栏】基于距离信息的追逃策略:信念状态连续随机博弈

【视频专栏】城市固废焚烧过程智能优化控制研究现状与展望

【视频专栏】深度对比学习综述

【视频专栏】视网膜功能启发的边缘检测层级模型

【视频专栏】一种新的分段式细粒度正则化的鲁棒跟踪算法

【视频专栏】基于自适应多尺度超螺旋算法的无人机集群姿态同步控制

【视频专栏】基于分层控制策略的六轮滑移机器人横向稳定性控制

【视频专栏】基于改进YOLOX的移动机器人目标跟随方法

自动化学报创刊60周年专刊| 孙长银教授等:基于因果建模的强化学习控制: 现状及展望

【视频专栏】基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法

自动化学报创刊60周年专刊| 柴天佑教授等:端边云协同的PID整定智能系统

【视频专栏】一种同伴知识互增强下的序列推荐方法

自动化学报创刊60周年专刊| 桂卫华教授等:复杂生产流程协同优化与智能控制

【视频专栏】 基于跨模态实体信息融合的神经机器翻译方法

自动化学报创刊60周年专刊| 王耀南教授等:机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用

【视频专栏】机器人运动轨迹的模仿学习综述

自动化学报创刊60周年专刊| 于海斌研究员等:无线化工业控制系统: 架构、关键技术及应用

自动化学报创刊60周年专刊| 王飞跃教授等:平行智能与CPSS: 三十年发展的回顾与展望

自动化学报创刊60周年专刊| 陈杰教授等:非线性系统的安全分析与控制: 障碍函数方法

自动化学报创刊60周年专刊| 乔俊飞教授等:城市固废焚烧过程数据驱动建模与自组织控制

自动化学报创刊60周年专刊| 姜斌教授等:航天器位姿运动一体化直接自适应容错控制研究

自动化学报创刊60周年专刊| 王龙教授等:多智能体博弈、学习与控制

》自动化学报创刊60周年专刊| 刘成林研究员等:类别增量学习研究进展和性能评价

《自动化学报》创刊60周年专刊|杨孟飞研究员等:空间控制技术发展与展望

城市固废焚烧过程数据驱动建模与自组织控制

面向全量测点耦合结构分析与估计的工业过程监测方法

《自动化学报》多篇论文入选高影响力论文

》复杂网络能控性鲁棒性研究进展

》解耦表征学习综述

》考虑输出约束的冗余驱动绳索并联机器人预设性能控制 

》面向网络空间防御的对抗机器学习研究综述

【虚拟专题】机器人

》基于事件相机的机器人感知与控制综述

》《自动化学报》广受关注论文合集

2022年第01-07期综述

》【热点专题】多目标优化

》【热点专题】目标检测

》异构集群系统分布式自适应输出时变编队跟踪控制

》深海起重机系统的实时轨迹规划方法

》数据和知识驱动的城市污水处理过程多目标优化控制

》基于池的无监督线性回归主动学习

》基于非线性干扰观测器的飞机全电刹车系统滑模控制设计

综合集成研讨厅体系

传感器饱和的非线性网络化系统模糊H∞滤波

基于区块链的数字货币发展现状与展望
比特驱动的瓦特变革—信息能源系统研究综述

》《自动化学报》致谢审稿人(2023年度)

》《自动化学报》兼职编辑招聘启事

》《自动化学报》创刊六十周年学术研讨会第六期

》《自动化学报》创刊六十周年学术研讨会第五期

》自动化学报蝉联百种中国杰出期刊称号

》《自动化学报》20篇文章入选2023“领跑者5000”顶尖论文

》《自动化学报》创刊六十周年学术研讨会第三期

》《自动化学报》创刊六十周年学术研讨会第二期

》《自动化学报》创刊六十周年学术研讨会第一期

》《自动化学报》致谢审稿人(2022年度)

》《自动化学报》13篇文章入选2022“领跑者5000”顶尖论文

》自动化学报连续11年入选国际影响力TOP期刊榜单

》《自动化学报》影响因子6.627,影响因子和影响力指数排名第1

》JAS最新影响因子7.847,排名全球前10%

《自动化学报》17篇文章入选2021“领跑者5000”顶尖论文

》自动化学报多名作者入选爱思唯尔2021中国高被引学者

》自动化学报(英文版)和自动化学报入选计算领域高质量科技期刊T1类

》自动化学报多篇论文入选中国百篇最具影响国内论文和中国精品期刊顶尖论文

》JAS进入中科院分区工程技术和计算机科学类1区、Top期刊

》自动化学报蝉联百种中国杰出期刊称号,入选中国精品科技期刊
》《自动化学报》挺进世界期刊影响力指数Q1区
》《自动化学报》多名作者入选科睿唯安2020年度高被引科学家
》自动化学报排名第一,被评定为中国中文权威期刊
》2023年第11期
》2023年第10期
》2023年第09期
》2023年第08期
》2023年第07期
》2023年第06期
》2023年第05期
》2023年第04期
》《自动化学报》创刊60周年专刊
2023年第01期
2022年第10期
》2022年第09期
2022年第08期
》2022年第07期
2022年第01-06期
2021年第11期
2021年第10期

》2021年第09期

》2021年第08期
》2021年第07期
》2021年第06期
》2021年第05期
》2021年第04期
》2021年第03期
》2021年第02期
》2021年第01期



长按二维码|关注我们

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica (JAS)

长按二维码|关注我们

《自动化学报》服务号

联系我们

网站: 

http://www.aas.net.cn

https://www.ieee-jas.net

投稿: 

https://mc03.manuscriptcentral.com/aas-cn 

https://mc03.manuscriptcentral.com/ieee-jas 

电话:  010-82544653(日常咨询和稿件处理) 

           010-82544677(录用后稿件处理)

邮箱:  aas@ia.ac.cn(日常咨询和稿件处理)

           aas_editor@ia.ac.cn(录用后稿件处理)

博客: 

http://blog.sina.com.cn/aasedit

点击阅读原文 了解更多

自动化学报
《自动化学报》是由中国自动化学会、中国科学院自动化研究所共同主办的高级学术期刊。该公众服务号旨在发布学报网刊、期刊动态,为读者提供在线网刊、为作者提供在线查稿、为审者提供在线送审的服务。
 最新文章