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文档简介
本发明面向由多个智能装备所构成的复杂23ii1i2i3i4i5i6i7i8i设计通信机制；因每个智能装备只和其邻居进行通信，每个智能4设计集群协同协议；基于所述运动学模型和所述通信网络的拉普拉斯矩阵，由无人机自身传感器和计算系统得到的无人机间的相对位zi]T为无人机jjji5的邻居集合；为无人机i的位置向量的导数的转置i2.根据权利要求1所述的可适用于多智能体系统的集群控制方法，所述多智能体系统3.根据权利要求2所述的可适用于多智能体系统的集群控制方法，所述邻居只是按照4.根据权利要求2所述的可适用于多智能体系统的集群控制方法，所述局部感知能力5.根据权利要求2所述的可适用于多智能体系统的集群控制方法，所述局部通信能力6.根据权利要求1所述的可适用于多智能体系统的集群控制方法，所述集群协同协议7.根据权利要求1所述的可适用于多智能体系统的集群控制方法，所述协同方法具有8.根据权利要求1所述的可适用于多智能体系统的集群控制方法，所述智能装备的行69.根据权利要求1所述的可适用于多智能体系统的集群控制方法，所述方法适用于各78几个多智能体的消失并不会影响整个系统任务的出一种结合一致性和人工势场法来解决复杂多智能体系统9述方法成为一个适用于多智能装备集群或是编队控制的有效并[0015]图1中，星号代表10架无人机的初始位置，球表示10架无人机在仿真结束时的位[0016]图2给出了10架无人机之间的距离随时间变化的情况，每条曲线代表某两架无人[0017]图3给出了10架无人机的滚转角随时间逐渐达到一致的情况，每条曲线代表一架[0018]图4给出了10架无人机的俯仰角随时间逐渐达到一致的情况，每条曲线代表一架[0019]图5给出了10架无人机的偏航角随时间逐渐达到一致的情况，每条曲线代表一架[0023]图9给出了10架无人机的滚转角速度随时间逐渐达到一致的情况，每条曲线代表i代表无人机i的俯仰角速度，ri代表无人机i的偏航角速度，mi代表无人机i的质7i8iωi]T代表无人机i的速度iyizi]T和分别代表无人机i的力i=人机系统的初始网络ξ(0)为连通图时，所述无人机系统
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