第1章　緒論

1.1　研究背景與意義

在自然界，生物群體的合作和協同行為可以提高群體的智能性，比如鳥群遷徙、魚群集結等。受此啟發，在控制領域，融合“計算、通信與控制”的多智能體協調控制得到了很大的發展。由于具有高靈活性、高效率、高容錯性和并行性等優點，近20年來，多智能體協調控制一直是國內外的研究熱點［1-3］。以美國為例，早在21世紀初，由著名學者組成的國家科技顧問小組已將以航天器編隊和無人機編隊為代表的協調控制技術列為21世紀美國優先發展的核心技術［4］，并率先啟動實施了著名的類地星座成像（SI， Stellar Imager），軌道快車（OE， Orbit Express），行星搜尋器（TPF， Terrestrial Planet Finder）和戰場協同等（圖1-1）等項目［5-7］。目前，各國正逐步探索將多智能體協調控制技術應用于工業生產、地質勘探、災難救援、深空探測等多個領域并初步取得了一些研究成果。

圖1-1　協調控制技術的應用

針對網絡環境下多EL系統協調控制的研究是MAS協調控制研究領域的重要分支。EL方程主要用于刻畫諸如機器人、機械臂、航天器（衛星）姿態等大量機械系統及一些電力系統的動力學特性。截至目前，控制界已對單EL系統的分析與綜合進行了廣泛、深入的研究并將研究成果廣泛應用于以上工程領域。未來空間站多機械臂協調裝配、在軌遙操作、航天器協調高精度干涉測量與合成孔徑成像、地面輪式機器人編隊等都屬于多EL系統協調任務范疇。這些系統不僅可廣泛應用于空間探索、衛星保障、氣象預警、災難救援等民用領域，而且還可應用于偵察監視、空間對抗、航天器協同攻擊等軍事領域，并極大提升單一武器平臺的作戰效能，具有廣闊的應用前景。區別于單EL系統，網絡化多EL系統通過網絡進行信息交互與共享，并達到群體的控制目標。

在協調控制領域，目前大多數研究對象為一階或高階網絡化線性動力學系統。一方面，由于EL系統動力學具有本質非線性特征，因此現有針對線性系統的研究成果不能直接推廣至網絡化EL系統中；另一方面，目前針對單EL系統控制相對成熟的研究成果也不能直接推廣至網絡化系統中，這是因為基于網絡的信息交互是多體系統與單體系統的本質區別，而網絡特性（拓撲結構、時延等）則直接決定系統的本質特性。特別是在外層空間、戰場等復雜環境條件下，受傳輸距離、電磁干擾、人為干擾壓制等因素影響，網絡時延和信息丟失不可避免；而在一些軍事應用中，為實現信息傳輸的隱蔽性與安全性，則要根據戰場態勢及任務綜合決定多智能體通信網絡的拓撲結構。這些因素決定了針對網絡化EL系統的分布式協調控制較之單個EL系統的控制具有更高的技術難度和挑戰性。

從控制結構來看，目前針對多EL系統的協調控制主要有兩種控制方式：集中式和分布式。集中式控制方式是假設存在一個主控臺，能和所有個體通信并且有能力對所有個體實施全局控制。從本質上講，集中式控制方式是對傳統單體控制方法的直接推廣。而分布式控制方式則不需要主控臺，只需要個體之間進行局部信息交換或反饋以實現系統的整體目標。盡管這兩種方式在實際系統中都有所應用，然而，相對于集中式控制方式，分布式控制方式具有更多的優勢，比如較少的能量消耗，較低的通信計算成本和較高的容錯性等。因此，分布式控制方式能夠自然地反映多EL系統之間的信息交互，且具有更高的魯棒性和更好的可擴展性，所以將研究的焦點放在分布式控制方式上。