【Paper】2013_Cooperative control of multi-agent systems 二阶动态一致性
Lewis F L, Zhang H, Hengster-Movric K, et al. Cooperative control of multi-agent systems: optimal and adaptive design approaches[M]. Springer Science & Business Media, 2013.
文章目录
- 2.7 Second-Order Consensus
- 2.7.1 Analysis of Second-Order Consensus Using Position/Velocity Local Node States
- 引理2.1 协同控制的稳定性条件
- Ref
2.7 Second-Order Consensus
一致性在协同控制中一个应用就是车辆的编队控制。因此,我们现在希望研究满足牛顿定律 xi¨=ui\ddot{x_i} = u_ixi¨=ui 的耦合系统,其满足二阶系统节点动力学
x˙i=viv˙i=ui(2.81)\begin{aligned} \dot{x}_i &= v_i \\ \dot{v}_i &= u_i \\ \end{aligned} \tag{2.81}x˙iv˙i=vi=ui(2.81)
其中位置 xi∈Rx_i \in \Rxi∈R,速度 vi∈Rv_i \in \Rvi∈R,加速度输入 ui∈Ru_i \in \Rui∈R。考虑二阶局部邻域协议在每个节点上给出的分布式位置/速度反馈
ui=c∑j∈Niaijxj−xi+cγ∑j∈Niaij(vj−vi)=∑j∈Nicaij((xj−xi)+γ(vj−vi))(2.82)\begin{aligned} u_i &= c \sum_{j \in N_i} a_{ij} {x_j - x_i} + c \gamma \sum_{j \in N_i} a_{ij} (v_j - v_i) \\ &= \sum_{j \in N_i} c a_{ij} ( (x_j-x_i) + \gamma (v_j - v_i) ) \end{aligned} \tag{2.82}ui=cj∈Ni∑aijxj−xi+cγj∈Ni∑aij(vj−vi)=j∈Ni∑caij((xj−xi)+γ(vj−vi))(2.82)
其中 c>0c>0c>0 是一个刚性增益,cγ>0c\gamma>0cγ>0 是一个阻尼增益。这是基于位置和速度的本地投票协议,因此,每个节点寻找匹配所有邻居的位置和速度。这是一种比例-导数控制的变体。
我们希望确定该协议何时提供一致,并找到位置和速度的一致值。我们用两种方法分析这个协议。
2.7.1 Analysis of Second-Order Consensus Using Position/Velocity Local Node States
分析二阶一致性的第一种方法参考 [1]。定义位置/速度本地节点状态为 zi=[xivi]z_i = [\begin{matrix} x_i & v_i \end{matrix}]zi=[xivi] 写出位置/速度节点动力学
zi=[0100]zi+[01]ui=Azi+Bui(2.83)\begin{aligned} z_i &= \left[\begin{matrix} 0 & 1 \\ 0 & 0 \\ \end{matrix}\right] z_i + \left[\begin{matrix} 0 \\ 1 \\ \end{matrix}\right] u_i \\ &= A z_i + B u_i \end{aligned} \tag{2.83}zi=[0010]zi+[01]ui=Azi+Bui(2.83)
定义本地分布式控制协议
ui=c[1γ]∑j∈Niaij[xj−xivj−vi]=cK∑j∈Niaij(zj−zi)(2.84)\begin{aligned} u_i &= c \left[\begin{matrix} 1 & \gamma \\ \end{matrix}\right] \sum_{j \in N_i} a_{ij} \left[\begin{matrix} x_j - x_i \\ v_j - v_i \\ \end{matrix}\right] \\ &= c K \sum_{j \in N_i} a_{ij} (z_j - z_i) \end{aligned} \tag{2.84}ui=c[1γ]j∈Ni∑aij[xj−xivj−vi]=cKj∈Ni∑aij(zj−zi)(2.84)
其中反馈增益矩阵 K=[1γ]K = \left[\begin{matrix} 1 & \gamma \\ \end{matrix}\right]K=[1γ]。这是每个节点的状态变量反馈。
引理2.1 协同控制的稳定性条件
令 λi,i=1,⋯,Nλ_i, i = 1, \cdots, Nλi,i=1,⋯,N 为图拉普拉斯矩阵 LLL 的特征值。那么动力学(2.74)/(2.75)的稳定性特性等同于 NNN 个系统
A−cλiBK,i=1,⋯,NA - c \lambda_i B K, \quad i=1,\cdots,NA−cλiBK,i=1,⋯,N
的稳定性特性,因为它们有相同的特征值。
证明:定义一个转换矩阵 MMM 满足 J=M−1LMJ = M^{-1} L MJ=M−1LM,JJJ 是一个以特征值 λi,i=1,,⋯,N\lambda_i, i=1,,\cdots, Nλi,i=1,,⋯,N 为对角元素的上三角矩阵。应用状态空间转化
(M−1⊗I)[(IN⊗A)−cL⊗BK](M⊗I)=[(IN⊗A)−cJ⊗BK](2.78)\begin{aligned} &(M^{-1} \otimes I) [(I_N \otimes A) - cL \otimes BK] (M \otimes I) \\ &=[(I_N \otimes A) - c J \otimes BK] \end{aligned}\tag{2.78}(M−1⊗I)[(IN⊗A)−cL⊗BK](M⊗I)=[(IN⊗A)−cJ⊗BK](2.78)
并且定义新状态 ξ=(M−1⊗I)δ\xi = (M^{-1} \otimes I)\deltaξ=(M−1⊗I)δ。那么转换后的系统是块三角形式,并且对角块有如下形式
ξ˙i=(A−cλiBK)ξi(2.79)\dot{\xi}_i = (A - c \lambda_i B K) \xi_i \tag{2.79}ξ˙i=(A−cλiBK)ξi(2.79)
因此,(2.74)/(2.75)的稳定性等价于所有这些系统的稳定性,因为状态空间转换不会改变特征值。
现在结合(2.74)来验证,定义 z=[z1Tz2T⋯zNT]∈R2Nz = \left[\begin{matrix} z_1^\text{T} & z_2^\text{T} & \cdots & z_N^\text{T} \end{matrix}\right] \in \R^{2N}z=[z1Tz2T⋯zNT]∈R2N,写出全局闭环动力学(2.75)为
z˙=[(IN⊗A)−cL⊗BK]z=Acz(2.85)\begin{aligned} \dot{z} &= [(I_N \otimes A) - c L \otimes B K] z \\ &= A_c z \end{aligned} \tag{2.85}z˙=[(IN⊗A)−cL⊗BK]z=Acz(2.85)
其中特定的 A,B,KA,B,KA,B,K 已给出。
假设图有一个生成树。那么 LLL 有一个简单特征值 λ1=0\lambda_1 = 0λ1=0,并且秩为 N−1N-1N−1,并且剩下的特征值都严格在 sss 平面的右半部分。基于这些情况,我们想要探究协议(2.82)的一致性特征。首先,我们需要探究系统(2.85)的稳定性,之后找出位置和速度的一致值。
为了验证协议的稳定性,根据引理 2.1 的证明,在(2.85)中的 AcA_cAc 等价于
diag{A,(A−cλ2BK),⋯,(A−cλNBK)}(2.86)\text{diag} \{A, (A - c \lambda_2 B K), \cdots, (A - c \lambda_N B K)\} \tag{2.86}diag{A,(A−cλ2BK),⋯,(A−cλNBK)}(2.86)
与 Re{λi}>0,i=2,⋯,N\text{Re}\{\lambda_i\} > 0, i=2,\cdots,NRe{λi}>0,i=2,⋯,N。矩阵 AAA 有两个特征值 μ1=0\mu_1 = 0μ1=0
Ref
[1] Xie G, Wang L (2007) Consensus control for a class of networks of dynamic agents. Int J Robust Nonlinear Control 17(10–11):941–959.
【Paper】2013_Cooperative control of multi-agent systems 二阶动态一致性相关推荐
- 【Paper】2021_Distributed Consensus Tracking of Networked Agent Systems Under Denial-of-Service Attack
Y. Wan, G. Wen, X. Yu and T. Huang, "Distributed Consensus Tracking of Networked Agent Systems ...
- 【Paper】2021_Consensus Control of Leader-Following Multi-Agent Systems in Directed Topology
参考文献格式: Qinglai Wei, Xin Wang, Xiangnan Zhong and Naiqi Wu, "Consensus Control of Leader-Follow ...
- 【Paper】2020_Event-Triggered Time-Varying Formation Control for Discrete-Time Multi-Agent Systems wit
Z. Yan, L. Han, X. Li, X. Dong, Q. Li and Z. Ren, "Event-Triggered Time-Varying Formation Contr ...
- 【Paper】2020_GrHDP Solution for Optimal Consensus Control of Multiagent Discrete-Time Systems
X. Zhong and H. He, "GrHDP Solution for Optimal Consensus Control of Multiagent Discrete-Time S ...
- 多智能体强化学习Multi agent,多任务强化学习Multi task以及多智能体多任务强化学习Multi agent Multi task概述
概述 在我之前的工作中,我自己总结了一些多智能体强化学习的算法和通俗的理解. 首先,关于题目中提到的这三个家伙,大家首先想到的就是强化学习的五件套: 状态:s 奖励:r 动作值:Q 状态值:V 策略: ...
- 【一致性仿真】Consensus Control of Leader-Following Multi-Agent Systems in Directed Topology With ...
文章链接:Consensus Control of Leader-Following Multi-Agent Systems in Directed Topology With Heterogeneo ...
- pspice计算机仿真实验,PSpice二阶动态电路的计算机仿真分析.pdf
PSpice二阶动态电路的计算机仿真分析.pdf !!=塑 实 验 室 科 学 第 l3卷 第 4期 2010年 8月 CNl2-1352/N LABORATORY SCIENCE Vo1.13 No ...
- 三大变换与自控(九)二阶动态系统的建模与分析
前面介绍了一阶动态系统和极点的概念,现在来看看二阶系统. 首先我们还是举个二阶动态系统的例子.比如说运动. 根据牛顿定理,物体运动的外力F = ma, 而加速度实际上是物体位置的二阶导,因此物体运动实 ...
- 【Paper】2007_Consensus control for a class of networks of dynamic agents 二阶静态一致性
文章目录 3. Control Protocol and Network Dynamics 4. Network with Fixed Topology 定理 1 Remark 1 Lemma 2 证 ...
最新文章
- 如何打造一份优雅的简历?
- 基于verilog贪吃蛇游戏设计
- 这份网约车安全乘车指南,请务必收下!
- 转载 JDK + Android-SDK + Python + MonkeyRunner 的安装
- 狗窝里的小日子- 7 ...
- 剑指offer 答案 python_【剑指offer】【python】面试题2~5
- [Hyper-V]使用操作系统模板创建新的虚拟机
- 如何查看 Linux 服务器性能参数指标?
- 计算多条线段总长的lisp程序_CAD二次开发-lisp篇(1)统计长度
- 中华人民共和国消费者权益保护法
- CentOS7上软RAID的实现
- 如何在一夜之间获得成功:我「从无到有」的 5 年 [英文版]
- HDU, 3579 Hello Kiki
- allegro等长规则设定中的Delta-Tolerance
- C语言程序的运行与调试过程
- 归来,我仍是那个少年
- Redis-Cluster 主节点故障后集群恢复耗时调优原理
- sham-link-
- 节后上班第一天,我们为无心上班的你准备了一些硬科技“谈资”
- XMPP中文 XEP-0030:服务发现