基于人机协作的异质多智能体网络的协同控制

Coordinated control of multi-agent networks is a hot topic in the field of robotics and automation. Comparing with traditional autonomous multi-agent networks, the heterogeneous multi-agent networks based on human-robot cooperation have stronger work capacity and broader application prospects. Combining with the application requirements of heterogeneous multi-agent networks under human-robot cooperation, by analyzing human-robot cooperation, edge heterogeneity and node heterogeneity, considering the interactions between the agents and the environment, this project investigates the following problems: modeling of the heterogeneous multi-agent networks with human-robot cooperation; designing motion planning and coordinated control algorithms for the heterogeneous multi-agent networks under human-robot cooperation; analyzing the convergence rate, cooperative capability and communication cost, and designing optimization algorithms; establishment of the corresponding simulation experiment platform, and researches on the experimental verification and the optimal parameter regulation. The results of this project will provide new research approaches for coordinated control problems and the theoretical foundation for the designing, exploitation and establishment of common networks with human-robot cooperation.

多智能体网络的协同控制是机器人与自动化领域的热点问题。与完全自主的传统多智能体网络相比，基于人机协作的异质多智能体网络作业能力更强，具有更广阔的应用前景。本项目拟结合人机协作下异质多智能体网络的应用需求，分析其人机协作、节点异质性、连边异构性等本质特征，综合考虑节点与环境之间的动力学交互，研究以下几方面问题：建立能够反映人机协作动力学特性的异质多智能体网络模型；设计人机协作下异质多智能体网络的运动规划与协同控制算法；分析协同控制算法的收敛速度、协同能力和通讯代价等性能指标，并进行权衡优化设计；构建相应的仿真实验平台，研究项目成果的实验验证与优化调参问题。本项目的成果，一方面将为协同控制问题提供新的研究思路；另一方面，将为具有普识性的人机协作网络的设计、开发与构建提供理论依据。

本项目围绕有人船/无人船、有人机/无人机编队等应用需求，分析其人机协作、节点异质性、连边异构性等固有特性，针对具体应用场景将其建模为有人/无人干预情况下的异质多智能体网络，研究其编队跟踪、时变编队跟踪、协同跟踪、同步跟踪等群集动力学行为的协同控制与性能优化问题，发展并构建有人/无人干预情况下异质多智能体网络分析、控制与优化的一般性理论，为网络化系统的动力学分析与协同控制提供了新理论与新方法。. 根据项目研究计划，项目组成员经过3年努力，系统地开展了各项相关研究工作，圆满完成了预期研究目标。目前，在本项目资助下，总计发表国内外学术期刊论文32篇、会议论文7篇、Springer学术专著1章，授权国内发明专利2项，3篇论文入选ESI高被引论文，其中SCI收录源期刊论文31篇，包括IEEE Transactions系列论文7篇、控制工程领域顶级期刊Control Engineering Practice论文1篇。此外，共有3名博士研究生和9名硕士研究生在本项目资助下开展研究工作。