【摘要】：近年來,多智能體系統(tǒng)的分布式協(xié)調(diào)控制問題引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。其中,以任務(wù)環(huán)境監(jiān)測為背景的覆蓋控制問題,逐漸受到學(xué)術(shù)界的重視。覆蓋控制問題不僅涉及到智能體之間的協(xié)同,同時還要考慮智能體與任務(wù)環(huán)境之間的聯(lián)系。此外,智能體的最終狀態(tài)需要通過優(yōu)化的方式確定。覆蓋控制的相關(guān)理論能夠高效地解決環(huán)境監(jiān)控、災(zāi)難救援、空間探測、污染防治等復(fù)雜任務(wù)。因此,對其研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價值�；诖�,本文針對環(huán)境污染協(xié)同清除任務(wù),利用計算幾何、分布式優(yōu)化和穩(wěn)定性理論,論證并實現(xiàn)了不同情況下多智能體系統(tǒng)對任務(wù)環(huán)境的動態(tài)覆蓋控制。主要內(nèi)容包括:研究了面向執(zhí)行類任務(wù)的多智能體動態(tài)覆蓋控制問題。已有的覆蓋控制研究,主要針對靜態(tài)、安全環(huán)境的傳感器協(xié)同監(jiān)測任務(wù),很少針對動態(tài)、危險環(huán)境的執(zhí)行器協(xié)同清除任務(wù)。當(dāng)環(huán)境存在有害污染物時,智能體需要攜帶執(zhí)行器,不斷清除污染物,降低其對環(huán)境的損害。與協(xié)同感知任務(wù)相比,協(xié)同清除任務(wù)必須考慮執(zhí)行器對污染物分布規(guī)律的影響。為此,定義了基于全范圍執(zhí)行器性能函數(shù)的密度函數(shù),并直接以任務(wù)環(huán)境平均密度值構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)。為優(yōu)化該目標(biāo)函數(shù),設(shè)計了基于狀態(tài)切換的動態(tài)覆蓋控制算法,證明了所設(shè)計控制算法能確保目標(biāo)函數(shù)漸近收斂于最小值。和已有覆蓋控制方法相比,該算法具有更好的優(yōu)化效果和更小的跟蹤誤差。針對執(zhí)行器清除范圍受限和負(fù)荷分配不均衡的情況,研究了執(zhí)行器負(fù)荷平衡的多智能體動態(tài)覆蓋控制問題�；趨�(shù)可變的執(zhí)行器性能函數(shù),定義了任務(wù)環(huán)境的密度函數(shù),構(gòu)造了有限半徑的廣義維諾劃分。通過分布式計算受限維諾質(zhì)心,將多智能體覆蓋控制問題轉(zhuǎn)化為單個智能體的最優(yōu)軌跡跟蹤問題,進(jìn)而設(shè)計了基于狀態(tài)切換的動態(tài)覆蓋控制算法,證明了該算法的收斂性。另外,由于執(zhí)行器負(fù)荷各不相同,為實現(xiàn)負(fù)荷平衡,構(gòu)造異質(zhì)廣義維諾劃分,設(shè)計了基于限幅器的負(fù)荷分配調(diào)節(jié)方法。仿真結(jié)果表明該調(diào)節(jié)方法可有效避免多智能體系統(tǒng)陷入局部最優(yōu)配置。針對移動污染源數(shù)目,出現(xiàn)時間和方位事先未知的實際情況,研究了傳感器與執(zhí)行器任務(wù)平衡的多智能體動態(tài)覆蓋控制問題。為及時發(fā)現(xiàn)和清除污染源,引入了智能體的任務(wù)分配變量。基于該變量,將覆蓋控制問題轉(zhuǎn)化為關(guān)于智能體移動代價的多目標(biāo)優(yōu)化問題。利用積分的萊布尼茨微分法則,得到了目標(biāo)函數(shù)取最值需滿足的條件,進(jìn)而確定了目標(biāo)函數(shù)的駐點集。采用狀態(tài)切換的控制方法,分別設(shè)計了智能體的運動控制器和任務(wù)分配控制器,證明了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。在保證目標(biāo)函數(shù)收斂于最小值的同時,所設(shè)計控制算法能顯著提高發(fā)現(xiàn)移動污染源的成功率。針對執(zhí)行器化學(xué)清除劑數(shù)量有限,并且污染物濃度分布服從擴(kuò)散方程的實際情況,研究了污染物擴(kuò)散過程的多智能體動態(tài)覆蓋控制問題。將智能體執(zhí)行器的噴灑過程作為反饋控制項,引入到污染物的反應(yīng)擴(kuò)散方程中。通過有限差分的方法,重構(gòu)了污染物濃度的分布函數(shù),并以此作為任務(wù)環(huán)境的密度函數(shù)�；谠撁芏群瘮�(shù),構(gòu)建了關(guān)于智能體移動代價的目標(biāo)函數(shù)。為最小化該目標(biāo)函數(shù)并保證任務(wù)環(huán)境的平均密度值始終低于給定值,采用狀態(tài)切換的控制方法,分別設(shè)計了智能體的運動控制器和擴(kuò)散過程控制器,實現(xiàn)了多智能體系統(tǒng)對環(huán)境污染物的最佳清除效果。
【圖文】：

嚴(yán)重威脅人類的生存和發(fā)展。近年來發(fā)生的眾多災(zāi)難事件，比如印度洋大海嘯，澳大利亞森林大火，美國佛羅里達(dá)州颶風(fēng)，馬航MH370航班失聯(lián)，日本福島核電站泄露，都在不斷地提醒我們保護(hù)生態(tài)環(huán)境刻不容緩，詳見圖1.1。同時，在災(zāi)難發(fā)生后，為了挽救更多人的生命，快速且高效的人道救援變得至關(guān)重要。設(shè)想這樣的場景：一個救援小隊冒著余震和山體滑坡的惡劣，在大地震后的廢墟中尋找幸存者。此類救援中往往涉及到對環(huán)境的搜索、監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集等任務(wù)。一般來說，，災(zāi)后的環(huán)境是具有高風(fēng)險、高污染的動態(tài)復(fù)雜環(huán)境，這導(dǎo)致了救援人員很難快速到達(dá)災(zāi)難地區(qū)展開救援。因此，開發(fā)具有自主性的智能機(jī)器人來替代人執(zhí)行救援任務(wù)成為越來越迫切的需求[1]。實際上，面對上述復(fù)雜任務(wù)，單個機(jī)器人往往很難甚至無法獨立完成

有毒物質(zhì)泄露可能污染任務(wù)環(huán)境的風(fēng)險，如何設(shè)計合理的覆蓋控制策略，動態(tài)部署移動機(jī)器人，對任務(wù)環(huán)境進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測，并通過噴灑清除劑等方式稀釋污染物，保證任務(wù)環(huán)境內(nèi)的污染物濃度被控制在安全水平以下？詳見圖1.3(a)和圖1.3(b)所示。因此，針對存在動態(tài)風(fēng)險的任務(wù)環(huán)境，研究多智能體系統(tǒng)的動態(tài)覆蓋控制，不僅能進(jìn)一步完善多智能體系統(tǒng)覆蓋控制的相關(guān)理論體系，而且有助于豐富多智能體系統(tǒng)分布式協(xié)調(diào)控制在工程應(yīng)用中的實例，具有重要的理論意義和實際價值。（a）多枚超音速導(dǎo)彈入侵 （b）原油泄露及擴(kuò)散圖1.3 任務(wù)環(huán)境中可能存在的各種風(fēng)險基于上述分析，本文著重研究多智能體系統(tǒng)的動態(tài)覆蓋控制方法。針對存在有
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP13

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本文編號：2697330