一般线性多智能体系统的协调控制及其在多机器人系统中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61370032
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    79.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0304.系统工程理论与技术
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The granted NSFC project for young investigators studies the consensus problem of multi-agent systems under complex environments from two aspects: the agent’s dynamics and the network communication constraints. Up to date, 17 papers have been published or formally accepted. Among them, 12 papers, including 9 papers published in IEEE Transactions and Automatica, are indexed by SCI. The platform of multiple mobile robots has been established and some proposed consensus algorithms have been verified on this platform. Based on this, 1 invention patent and 1 software copyright have been applied. The applicant has been enrolled into the “Beijing Nova Program” and the “Youth Innovation Promotion Association, Chinese Academy of Sciences”, and he has also been invited to join the editorial board of two SCI-indexed journals. Based on the research outcomes of the granted NSFC project, the proposed “continuation project” investigates the coordination problems of general linear multi-agent systems from three aspects. Specifically, the optimal consensus of general linear multi-agent systems; the stochastic consensus of general linear multi-agent systems under switching communication topologies; and the dynamic tracking of general linear multi-agent systems when the leader’s control input is non-zero. In addition, the multi-robot system is to be further improved, and then the proposed algorithms are to be applied on this platform to verify their effectiveness. The proposed project can not only contribute more theory and methods to the field of the coordination of multi-agent systems but also build a firm foundation for its real-world applications.
青年基金项目分别从智能体动力学和网络通信约束两方面研究了多智能体系统在复杂环境下的一致性问题。目前已发表/正式接收论文17篇,其中SCI论文12篇(IEEE汇刊,Automatica论文9篇)。建立了多移动机器人系统协调控制平台并验证了部分算法,申请国家发明专利1项,软件著作权1项。申请人入选北京市“科技新星计划”和中科院“青年创新促进会”,并担任两个SCI检索国际期刊的编委。以青年基金研究工作为基础,本连续资助项目将主要从三个方面研究一般线性多智能体系统的协调控制问题。分别是:一般线性多智能体系统的最优一致性问题;切换通信拓扑下,基于输出反馈的一般线性多智能体系统的随机一致性问题;以及领航者控制输入非零时,一般线性多智能体系统的动态跟踪问题。完善多机器人系统平台,在平台上应用所提出的方法,验证方法有效性。本项目可为多智能体系统协调控制领域提供更深入的理论与方法,又为其实际应用奠定基础。

结项摘要

本项目从四个方面开展了线性多智能体系统协调控制的研究。(1) 研究了通信约束(切换拓扑、通信噪声、通信时延)对多智能体系统协调控制的影响。在切换通信拓扑图联合具有一颗生成树时,设计了一般线性多智能体系统的趋同控制器;在通信噪声影响下,设计了一种可以求解一般线性多智能体系统均方趋同/包含控制的算法,并在固定通信拓扑下,给出了该算法可求解均方趋同的充分必要条件。在随机切换通信拓扑时,给出了该算法可解决均方趋同和几乎必然趋同的充分条件。在固定通信时延影响下,设计了多Euler-Lagrange机器人系统的趋同控制算法,指出该算法对通信时延大小并无限制。(2) 研究了含有动态领航者的多智能体系统分布式跟踪控制/包含控制问题。当动态领航者的控制输入非零时,给出了一种基于滑模控制的趋同控制算法。当领航者的状态为多项式轨迹时,提出了一种扩展的PID分布式包含控制算法。(3) 研究了多智能体系统的有限时间趋同问题,提出了相关趋同算法,理论上分析了该算法的收敛时间。(4) 利用反馈神经网络求解了多机器人系统的最优编队问题,给出了达到目标队形时,多机器人系统所需运动的最小距离。依托本项目研究工作,已经发表学术论文38篇(SCI论文16篇,在IEEE汇刊和Automatica上发表论文11篇),论文获得学术会议的最佳论文1次。一位博士生的博士学位论文《通信噪声环境中线性多智能体系统的协同控制》获得中国自动学会优秀博士学位论文和中国人工智能学会优秀博士学位论文。授权国家发明专利4项。项目的研究工作作为代表性成果获得2014年度北京市科学技术三等奖、2015年度中国自动化学会自然科学一等奖、2017年度国家自然科学二等奖。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(9)
专利数量(2)
Containment control of multi-agent systems in a noisy communication environment
噪声通信环境下多智能体系统的遏制控制
  • DOI:
    10.1016/j.automatica.2014.05.018
  • 发表时间:
    2014-07
  • 期刊:
    AUTOMATICA
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Wang Yunpeng;Cheng Long;Hou Zeng-Guang;Tan Min;Wang Ming
  • 通讯作者:
    Wang Ming
A Mean Square Consensus Protocol for Linear Multi-Agent Systems With Communication Noises and Fixed Topologies
具有通信噪声和固定拓扑的线性多智能体系统的均方共识协议
  • DOI:
    10.1109/tac.2013.2270873
  • 发表时间:
    2014-01-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Cheng, Long;Hou, Zeng-Guang;Tan, Min
  • 通讯作者:
    Tan, Min

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其他文献

基于k-means和概率松弛算法桥梁图像病害监测
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    华中科技大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李海燕;程龙;宗容;陈建华
  • 通讯作者:
    陈建华

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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