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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

异构混合阶多智能体系统（UGV-UAV）的一致性研究

1. 系统结构与动态特性

2. 一致性算法设计方法

动态一致性协议

静态一致性协议

优化与鲁棒性

3. 通信协议与拓扑结构

拓扑类型

通信技术

4. 实际应用案例

5. 技术挑战与瓶颈

6. 未来研究方向

总结

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

---

💥1 概述

异构混合阶多智能体系统（UGV-UAV）的一致性研究

1. 系统结构与动态特性

异构混合阶多智能体系统由不同动力学阶数的智能体组成，例如：

• UGV（二阶系统） ：通常具有位置和速度状态，动态方程为：

  

  其中 xi和 vi分别为位置和速度，ui为控制输入。

• UAV（高阶系统） ：可能包含加速度或姿态动力学，需更高阶模型描述，如四旋翼无人机需考虑姿态角与推力耦合。

异构性挑战：UGV与UAV的动力学差异导致控制协议需兼容不同阶数的状态变量（如位置、速度、加速度），需通过动态耦合或分层控制实现协调。

---

2. 一致性算法设计方法

动态一致性协议

• 分布式控制策略：基于邻居状态反馈，设计适用于混合阶系统的控制律。例如，UGV采用速度反馈，UAV结合位置与加速度反馈：

  

• 自适应动态规划：针对非线性动态，结合输入输出反馈线性化和神经网络逼近，实现无模型输出一致性。

静态一致性协议

在固定时刻通过优化算法（如混合整数线性规划）调整状态，适用于任务规划场景。

优化与鲁棒性

• LQR理论：通过线性二次调节器设计最优控制协议，最小化能量消耗与状态误差。
• 容错控制：引入信任节点机制，增强系统对通信故障或恶意攻击的鲁棒性。

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3. 通信协议与拓扑结构

拓扑类型

• 固定拓扑：如星型网络（中心节点协调UGV-UAV通信）或网状结构（增强冗余性）。

  

• 切换拓扑：在动态环境中，通过事件触发机制（如状态误差超阈值时通信）降低资源消耗。

通信技术

• 低延迟协议：采用UDP自适应水声通信，确保UGV-UAV在复杂环境（如水下或城市）中的实时数据传输。
• 能量感知路由：避免低电量节点成为通信瓶颈，提升网络寿命。

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4. 实际应用案例

1. 军事协同作战：
   • UAV提供广域侦察，引导UGV编队形成安全区域或执行打击任务。
   • 美军Griffon混合系统实现地面-空中快速部署，速度达20英里/小时，高度200英尺。
2. 灾害救援：
   • UGV进入危险区域搜救，UAV实时传输热成像数据，并通过“智能箱”嵌套设计实现无人机自主部署。
3. 物流与运输：
   • UGV-UAV协同优化应急资源投送路径，降低10%以上的交付时间。

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5. 技术挑战与瓶颈

1. 环境适应性：
   • 复杂地形：UGV的移动受限（如崎岖地面），需动态路径规划与UAV的协同避障。
   • 通信干扰：电磁干扰或遮挡导致拓扑切换频繁，需强化容错算法。
2. 算法复杂度：
   • 模型不确定性：异构智能体的参数差异（如UAV推力非线性）增加控制律设计难度。
   • 计算资源限制：嵌入式平台需轻量化一致性协议（如事件触发机制）。
3. 标准化与互操作性：
   • 不同厂商的UGV-UAV系统需统一通信协议（如ROS 2中间件），以实现跨平台协同。

---

6. 未来研究方向

• 有限时间一致性：结合双曲正切函数等非线性控制方法，实现快速收敛。
• 人工智能融合：利用深度强化学习优化异构系统的动态协同策略。
• 多物理场耦合：研究UGV-UAV在电磁、声学等多域环境中的协同感知与控制。

---

总结

UGV-UAV异构混合阶系统的一致性研究是跨学科前沿领域，需综合控制理论、通信技术和人工智能。当前成果已在军事、救援等场景验证其潜力，但环境适应性、算法复杂度和标准化仍是关键瓶颈。未来需进一步探索智能优化与多模态协同，推动该系统在更复杂场景的实用化。

📚2 运行结果

主函数部分代码:

clear
clc


%% Laplacian Matrix
L = [2 -1 -1  0  0
    -1  3 -1 -1  0
    -1 -1  3  0 -1
     0 -1  0  2 -1
     0  0 -1 -1  2];


%% Initial States
% PositionX, PositionY, VeloctiyX, VelocityY (4)
% UGV1 = [90, 50,  10, 10]';
% UGV2 = [65, 10,  10, 10]';
% UGV3 = [55, 20,  10, 10]';
% PositionX, PositionY, PositionZ, VeloctiyX, VelocityY, VelocityZ,
% Pitch, Phi, Psi, dPitch, dPhi, dPsi (12)
% UAV4 = [25, 10, 10,  10, 10, 00,  10, 10, 00,  10, 10, 00]';
% UAV5 = [10, 30, 10,  10, 10, 00,  10, 10, 00,  10, 10, 00]';

% X0 = [UGV1; UGV2; UGV3; UAV4; UAV5];

P1X(1,1) = 90; P1Y(1,1) = 50; V1X(1,1) = 0; V1Y(1,1) = 15;
P2X(1,1) = 65; P2Y(1,1) = 10; V2X(1,1) = 10; V2Y(1,1) = 0;
P3X(1,1) = 55; P3Y(1,1) = 20; V3X(1,1) = 20; V3Y(1,1) = 15;

P4X(1,1) = 30;       P4Y(1,1) = 50;     P4Z(1,1) = 50;
V4X(1,1) = 00;       V4Y(1,1) = 10;     V4Z(1,1) = 0;
gtheta4(1,1) = 10;   gphi4(1,1) = 30;   gpsi4(1,1) = 0;
gdtheta4(1,1) = 00;  gdphi4(1,1) = 00;  gdpsi4(1,1) = 0;

P5X(1,1) = 90;       P5Y(1,1) = 30;     P5Z(1,1) = 50;
V5X(1,1) = 00;       V5Y(1,1) = 10;     V5Z(1,1) = 0;
gtheta5(1,1) = 20;   gphi5(1,1) = 15;   gpsi5(1,1) = 00;
gdtheta5(1,1) = 00;  gdphi5(1,1) = 00;  gdpsi5(1,1) = 00;

% Time parameters
tBegin = 0;
tFinal = 50;
dT = 0.01;
times = (tFinal-tBegin)/dT;
time(1,1) = 0;


%% Calculate
r1 = 0.1;
r2 = 0.8;
r3 = 4.0;
r4 = 1.5;
global protocol
protocol = 1;   % (1:Dynamic/2:Static)

for i=1:times
    time(i+1,1) = time(i,1) + dT;
    if protocol == 1
    u1x = r1*( (P2X(i,:)-P1X(i,:))+(P3X(i,:)-P1X(i,:)) ) + r2*( (V2X(i,:)-V1X(i,:))+(V3X(i,:)-V1X(i,:)) );
    u2x = r1*( (P1X(i,:)-P2X(i,:))+(P3X(i,:)-P2X(i,:)+(P4X(i,:)-P2X(i,:))) ) + r2*( (V1X(i,:)-V2X(i,:))+(V3X(i,:)-V2X(i,:))+(V4X(i,:)-V2X(i,:)) );
    u3x = r1*( (P1X(i,:)-P3X(i,:))+(P2X(i,:)-P3X(i,:)+(P5X(i,:)-P3X(i,:))) ) + r2*( (V1X(i,:)-V3X(i,:))+(V2X(i,:)-V3X(i,:))+(V5X(i,:)-V3X(i,:)) );
    u4x = r1*( (P2X(i,:)-P4X(i,:))+(P5X(i,:)-P4X(i,:)) ) + r2*( (V2X(i,:)-V4X(i,:))+(V5X(i,:)-V4X(i,:)) ) + r3*( -gtheta4(i,:)) + r4*( -gdtheta4(i,:));
    u5x = r1*( (P3X(i,:)-P5X(i,:))+(P4X(i,:)-P5X(i,:)) ) + r2*( (V3X(i,:)-V5X(i,:))+(V4X(i,:)-V5X(i,:)) ) + r3*( -gtheta5(i,:)) + r4*( -gdtheta5(i,:));
    u1y = r1*( (P2Y(i,:)-P1Y(i,:))+(P3Y(i,:)-P1Y(i,:)) ) + r2*( (V2Y(i,:)-V1Y(i,:))+(V3Y(i,:)-V1Y(i,:)) );
    u2y = r1*( (P1Y(i,:)-P2Y(i,:))+(P3Y(i,:)-P2Y(i,:)+(P4Y(i,:)-P2Y(i,:))) ) + r2*( (V1Y(i,:)-V2Y(i,:))+(V3Y(i,:)-V2Y(i,:))+(V4Y(i,:)-V2Y(i,:)) );
    u3y = r1*( (P1Y(i,:)-P3Y(i,:))+(P2Y(i,:)-P3Y(i,:)+(P5Y(i,:)-P3Y(i,:))) ) + r2*( (V1Y(i,:)-V3Y(i,:))+(V2Y(i,:)-V3Y(i,:))+(V5Y(i,:)-V3Y(i,:)) );
    u4y = r1*( (P2Y(i,:)-P4Y(i,:))+(P5Y(i,:)-P4Y(i,:)) ) + r2*( (V2Y(i,:)-V4Y(i,:))+(V5Y(i,:)-V4Y(i,:)) ) + r3*( -gphi4(i,:)) + r4*( -gdphi4(i,:));
    u5y = r1*( (P3Y(i,:)-P5Y(i,:))+(P4Y(i,:)-P5Y(i,:)) ) + r2*( (V3Y(i,:)-V5Y(i,:))+(V4Y(i,:)-V5Y(i,:)) ) + r3*( -gphi5(i,:)) + r4*( -gdphi5(i,:));
    end

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]石哲鑫,冯永进,于江龙,等.无人机-无人车跨域编队跟踪的分布式博弈策略[J].无人系统技术,2024,7(02):28-38.DOI:10.19942/j.issn.2096-5915.2024.02.14.

[2]王浩淼,袁莞迈,马可,等.基于联盟博弈的无人机/无人车异构集群验证[J].工程科学学报,2024,46(07):1207-1215.DOI:10.13374/j.issn2095-9389.2023.10.25.002.

🌈4 Matlab代码实现