【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，東南大學(xué)自動化學(xué)院李世華教授、王翔宇教授團隊，以及溫廣輝教授團隊分別在受限二階多智能體系統(tǒng)分層協(xié)同控制、不確定系統(tǒng)優(yōu)化控制領(lǐng)域取得重要突破，相關(guān)研究成果均以長文(Full Paper)形式發(fā)表于控制領(lǐng)域國際頂刊《IEEE Transactions on Automatic Control》(電氣與電子工程師協(xié)會自動控制匯刊)，為智能機器人、海洋航行器等領(lǐng)域的智能控制技術(shù)落地提供關(guān)鍵理論支撐。
多智能體協(xié)同控制是智能機器人編隊、自動駕駛集群等技術(shù)的核心基礎(chǔ)，而速度約束下的系統(tǒng)協(xié)同控制長期面臨設(shè)計復(fù)雜度偏高、通用性和可擴展性偏弱等挑戰(zhàn)。李世華教授、王翔宇教授團隊的研究論文《Hierarchical Consensus of Constrained Second-Order Multi-Agent Systems With Application to Formation of Multiple Mobile Robots》(受限二階多智能體系統(tǒng)的分層一致性及其在多移動機器人編隊中的應(yīng)用)針對這一問題，創(chuàng)新提出兩層式約束協(xié)同控制方案：通過“約束分布式參考信號發(fā)生器”為各跟隨者智能體精準(zhǔn)生成符合速度約束的參考信號，結(jié)合“非線性映射跟蹤控制器”實現(xiàn)各跟隨者智能體對參考信號的漸近跟蹤并避免過大控制量。該方案兼具高靈活性與強適配性，且已成功應(yīng)用于多移動機器人編隊任務(wù)，仿真與實驗驗證其可高效實現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)者-跟隨者系統(tǒng)的漸近一致性和編隊目標(biāo)。論文將分層協(xié)同控制框架的適用范圍擴展到受限多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制問題——這也是團隊繼2020年IEEE TAC長文、2024年《Automatica》長文后，在非線性協(xié)同控制與優(yōu)化研究方向第三篇以長文形式發(fā)表在控制領(lǐng)域兩大頂刊的核心成果，論文由王翔宇教授任第一作者，李世華教授任通信作者，東南大學(xué)為第一作者及通信作者單位。
群體具身智能的實時決策及控制，是航天器、海洋航行器等復(fù)雜載體高效應(yīng)用的關(guān)鍵，而不確定Euler-Lagrange系統(tǒng)的聚合優(yōu)化控制，長期面臨魯棒性不足、場景適配性單一的挑戰(zhàn)。溫廣輝教授團隊的研究論文《Distributed Aggregative Optimization of Uncertain Multiple Euler-Lagrange Systems: Comparative Analysis of Two Optimization-Control Strategies》(不確定多歐拉-拉格朗日系統(tǒng)的分布式聚合優(yōu)化：兩種優(yōu)化控制策略的比較分析)針對這一問題，創(chuàng)新設(shè)計開環(huán)與閉環(huán)兩類優(yōu)化控制算法：通過“解耦式開環(huán)設(shè)計”優(yōu)化控制模塊、引入輔助簡化系統(tǒng)，實現(xiàn)參數(shù)調(diào)節(jié)直觀化，適配干擾小、工況明確的場景；結(jié)合“反饋式閉環(huán)框架”嵌入實時狀態(tài)與誤差反饋，構(gòu)建強魯棒性耦合結(jié)構(gòu)，強化動態(tài)適應(yīng)能力，可滿足復(fù)雜洋流中海洋航行器、動態(tài)環(huán)境多機器人系統(tǒng)等復(fù)雜場景需求——方案兼具差異化適配性與工程實用性。兩類算法已成功應(yīng)用于海上航行器動態(tài)最優(yōu)定位任務(wù)，仿真與魯棒性對比分析驗證其性能優(yōu)于現(xiàn)有方案。論文由博士后房肖任第一作者，溫廣輝教授任通信作者，東南大學(xué)為第一作者及通信作者單位。
兩項研究分別獲得了國家自然科學(xué)基金、江蘇省前沿技術(shù)研發(fā)計劃等項目的資助。
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