多航行体协同控制中的分布式一致性：理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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任伟，兰德尔·W.比尔德 著，吴晓锋 译

图书标签:

• 多航行体系统
• 协同控制
• 分布式一致性
• 一致性算法
• 控制理论
• 机器人
• 编队控制
• 分布式系统
• 优化算法
• 应用研究

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121224355

版次：01

商品编码：11438198

包装：平装

丛书名： 海军新军事变革丛书

开本：16开

出版时间：2014-03-01

用纸：胶版纸

页数：336

正文语种：中文

内容简介

本专著分为14章，主要内容包括：协同控制中的一致性算法概述；关于单积分动力系统和双积分动力系统的一致性算法；关于刚体姿态动力系统的一致性算法；编队集结和轴向校准、编队队形控制、太空编队航行、火灾监测和空中监视等应用问题。书中所列的六个附录分别介绍了图论和矩阵理论的相关概念，以及线性系统和非线性系统的背景知识。另外，作者还保留了一个网站，从中可以找到与本书若干章节相关的仿真实例和试验视频资料。

作者简介

吴晓锋，海军陆战学院教授、博士生导师。先后毕业于海军工程大学（学士、硕士）和中山大学（博士），并从华南理工大学控制科学与工程博士后流动站出站。曾由国家留学基金委公派前往美国加州大学河滨分校从事高级研究学者工作。

目录

第1章　协同控制中一致性算法概述 1
1．1　引言 1
1．2 文献综述：一致性算法 5
1．2．1 基本一致性算法 5
1．2．2 一致性算法的收敛性分析 8
1．2．3 一致性算法的设计与扩展 15
1．2．4 基于一致性算法的协作策略设计 18
1．3 本书概况 21
1．4 注释 23
致谢 23
第2章　关于单积分动力系统的一致性算法 24
2．1　基本算法 24
2．2　时不变通信拓扑下的一致性 27
2．2．1　采用连续时间算法的一致性 27
2．2．2　采用离散时间算法的一致性 40
2．3　时变通信拓扑下的一致性 43
2．3．1　采用连续时间算法的一致性 47
2．3．2　采用离散时间算法的一致性 51
2．3．3　仿真结果 53
2．4　注释 55
致谢 56
第3章　关于基准状态的一致性跟踪 57
3．1　问题描述 57
3．2　时不变一致基准状态 58
3．3　时变一致基准状态 61
3．3．1　基本的一致性跟踪算法 63
3．3．2　关于有界控制输入的一致性跟踪算法 70
3．3．3　一致基准状态的信息反馈 72
3．4　基于相对状态偏差的扩展 74
3．5　注释 75
致谢 76
第4章　关于双积分动力系统的一致性算法 77
4．1　一致性算法 77
4．1．1　时不变通信拓扑下的收敛性分析 79
4．1．2　切换通信拓扑下的收敛性分析 91
4．2　具有有界控制输入的一致性 97
4．3　无相对状态导数量测的一致性 101
4．4　注释 104
致谢 104
第5章 扩展到基准模型的双积分一致性算法 106
5．1 问题描述 106
5．2 具有信息状态导数基准模型的一致性 107
5．2．1 邻里航行体之间的信息状态导数相互耦合时的一致性 108
5．2．2 邻里航行体之间的信息状态导数没有耦合时的一致性 111
5．3 具有信息状态基准模型和信息状态导数基准模型的 一致性 113
5．3．1 所有航行体均可获知基准模型 113
5．3．2 领航-跟随策略 115
5．3．3 一般情况 116
5．4 注释 121
致谢 121
第6章 关于刚体姿态动力系统的一致性算法 122
6．1 问题描述 122
6．2 姿态一致性与最终角速度为零的情况 123
6．3 没有绝对和相对角速度量测的姿态一致性 128
6．4 姿态一致性与最终角速度非零的情况 130
6．5 仿真结果 131
6．6 注释 139
致谢 139
第7章 相对姿态保持与基准姿态跟踪 141
7．1 相对姿态保持 141
7．1．1 时不变相对姿态与最终角速度为0 141
7．1．2 时变相对姿态和时变角速度 142
7．2 基准姿态跟踪 143
7．2．1 刚体姿态由欧拉参数表示的基准姿态跟踪 143
7．2．2 刚体姿态由修正Rodriguez参数表示的基准姿态跟踪 149
7．3 仿真结果 151
7．4 注释 154
致谢 156
第8章 基于一致性的分布式多航行体协同控制设计方法 157
8．1 引言 157
8．2 协同控制问题中的耦合 159
8．2．1 目标耦合 160
8．2．2 局部耦合 160
8．2．3 全局耦合 161
8．2．4 时变耦合 162
8．3 具有最优协同目标的分布式协同控制方法 162
8．3．1 协同条件和协同目标 163
8．3．2 协作变量和协作函数 164
8．3．3 集中式协同方案 165
8．3．4 建立一致性 166
8．4 没有最优协同目标的分布式协同控制方法 168
8．4．1 由编队级（group-level）基准状态构成的协作变量 169
8．4．2 由航行体状态构成的协作变量 171
8．5 文献评述 173
8．5．1 编队队形控制 173
8．5．2 多个UAV的协同 176
8．6 本书后续内容 177
8．7 注释 178
致谢 178
第9章 多轮式移动机器人的集结和轴向校准 179
9．1 试验平台 179
9．2 试验运行 180
9．3 试验结果 183
9．3．1 集结问题 183
9．3．2 轴向校准问题 188
9．3．3 已得到的经验 189
9．4 注释 190
致谢 190
第10章 拥有虚拟领航者的多轮式移动机器人分布式队形控制 191
10．1 分布式编队队形控制体系结构 191
10．2 在多机器人平台上的试验结果 195
10．2．1 试验平台和试验运行 196
10．2．2 具有单个子编队领航者的编队队形控制 198
10．2．3 具有多个子编队领航者的编队队形控制 200
10．2．4 具有时变子编队领航者和时变通信拓扑的编队队形控制 201
10．3 注释 202
致谢 202
第11章 关于轮式移动机器人编队机动的分散行为方法 204
11．1 问题描述 204
11．2　编队机动 207
11．3　编队控制 209
11．3．1　耦合动力系统编队控制 210
11．3．2　基于无源化机器人阻尼的耦合动力系统编队控制 212
11．3．3　饱和控制 214
11．4　实物试验 217
11．5　注释 221
致谢 221
第12章 太空航天器的编队飞行 222
12．1 问题描述 222
12．1．1 基准坐标系 223
12．1．2 每艘航天器的期望状态 223
12．1．3 航天器动力系统 225
12．2 采用虚拟构造物方法的分散化体系结构 225
12．2．1 集中式体系结构 226
12．2．2 分散体系结构 226
12．3 编队分散控制策略 230
12．3．1 关于每艘航天器的编队控制策略 230
12．3．2 关于每个实例化虚拟构造物的编队控制策略 231
12．3．3 收敛分析 234
12．3．4 讨论 237
12．4 仿真结果 239
12．5 注释 244
致谢 244
第13章 多架空中无人航行体对火灾的协同监测 246
13．1 问题描述 246
13．2 关于单UAV的火线跟踪 249
13．3 编队协同跟踪 250
13．3．1 埋藏时间最小化 251
13．3．2 分布式火灾监视算法 253
13．4 仿真结果 257
13．4．1 火灾模型 257
13．4．2 火线跟踪 258
13．4．3 协同跟踪 259
13．5 注释 263
致谢 263
第14章 多架空中无人航行体协同监视问题 264
14．1 试验测试床 264
14．2 分散式协同监视 267
14．2．1 解决方法 269
14．2．2 分散协同识别问题的仿真结果 270
14．2．3 集中式相继摄像与集中式协同识别问题的飞行试验 273
14．3 注释 276
致谢 277
附录 278
参考文献 293

前言/序言

《多航行体协同控制中的分布式一致性：理论与应用》 图书简介 在现代军事、科学探索、公共安全以及商业物流等众多领域，多航行体（如无人机、无人车、无人船、水下机器人等）协同作业正日益成为提升效率、拓展能力的关键技术。这些独立的航行体若能通过智能化的交互与协调，形成一个有机整体，便能执行远超单体航行体所能完成的任务。而“分布式一致性”（Distributed Consensus）作为实现这种协同作业的核心机制，在多航行体系统的研究与应用中扮演着举足轻重的角色。 本书《多航行体协同控制中的分布式一致性：理论与应用》便聚焦于此，深入探讨分布式一致性理论在多航行体协同控制领域的构建、分析与实现。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解分布式一致性如何在缺乏中心化指令下，使得多航行体能够自发地就某些关键状态（如位置、速度、姿态、任务参数等）达成一致，从而实现预期的群体行为。 第一部分：分布式一致性理论基础 本书的开篇，我们从分布式一致性的基本概念入手，为后续的深入探讨奠定坚实的理论基础。我们将首先界定什么是分布式一致性，以及它与集中式控制的根本区别。在此基础上，我们将深入剖析实现分布式一致性的关键要素，包括： 通信拓扑结构（Communication Topology）： 航行体之间信息交换的结构至关重要。本书将详细介绍各种常见的通信拓扑，如固定拓扑、切换拓扑、动态拓扑，以及它们的优点、缺点以及对一致性达成的影响。我们将探讨图论中的概念，如连通性、扩张性等，来分析网络结构的鲁棒性和效率。 耦合律（Coupling Rules）/更新规则（Update Rules）： 这是分布式一致性算法的核心。我们将介绍不同类型的耦合律，包括基于局部平均的规则，以及更复杂的基于状态估计算法。我们将分析这些规则的收敛性、收敛速度以及对噪声和延迟的敏感性。 代理（Agent）/节点（Node）模型： 深入理解构成多航行体系统的基本单元。我们将讨论理想化模型（如积分器模型、一阶/二阶动力学模型）以及更贴近现实的非线性动力学模型，并分析这些模型如何影响一致性算法的设计与分析。 信息交换与数据融合（Information Exchange and Data Fusion）： 探讨航行体之间如何安全、高效地交换信息，以及如何利用接收到的信息来更新自身的状态。我们将涉及异步通信、信道噪声、丢包等实际通信环境下的挑战。 一致性问题的分类： 区分不同类型的一致性问题，例如： 状态一致性（State Consensus）： 所有航行体就某个状态量（如位置、速度）达成一致。 输出一致性（Output Consensus）： 所有航行体就其输出量（如期望控制信号）达成一致。 领导者-跟随者一致性（Leader-Follower Consensus）： 部分航行体（领导者）设定目标，其余航行体（跟随者）通过分布式交互趋近领导者的状态。 分布式优化（Distributed Optimization）： 在保持一致性的同时，实现对全局成本函数的分布式优化。 在理论部分，我们将运用现代控制理论中的数学工具，如线性系统理论、图论、概率论、优化理论等，对所提出的分布式一致性算法进行严格的数学证明，包括收敛性、鲁棒性以及性能分析。 第二部分：分布式一致性算法的设计与分析 在掌握了理论基础后，本书将重点转向分布式一致性算法在多航行体系统中的具体设计与分析。我们将从理论层面构建多种适用于不同场景的一致性算法，并对其性能进行深入评估。 基于观测器的分布式一致性算法（Observer-based Distributed Consensus）： 针对航行体感知能力有限或传感器信息存在不确定性的情况，我们将设计基于分布式观测器的算法，使得航行体能够估计其他航行体的状态，并在此基础上实现一致性。 基于预测的分布式一致性算法（Predictive Distributed Consensus）： 考虑航行体未来的运动轨迹和潜在的通信延迟，设计能够提前预测并调整策略的分布式一致性算法。 鲁棒分布式一致性算法（Robust Distributed Consensus）： 针对通信噪声、传感器故障、执行器不确定性等外部干扰，设计能够抵抗这些干扰并仍能保证一定性能的一致性算法。我们将引入鲁棒控制的一些概念，如H∞控制、滑模控制等。 有限时间/固定时间分布式一致性算法（Finite-time/Fixed-time Distributed Consensus）： 在许多实际应用中，希望航行体能快速达到一致性。本书将探讨如何设计在有限时间内或固定时间内实现一致性的算法，以提高系统的响应速度。 分布式一致性与避障的结合（Distributed Consensus with Obstacle Avoidance）： 航行体在执行任务的同时，通常需要规避障碍物。本书将探讨如何将分布式一致性算法与分布式避障算法相结合，实现协同避障并保持群体一致性。 分布式一致性与路径规划的结合（Distributed Consensus with Path Planning）： 协同路径规划是多航行体协同任务的核心。本书将研究如何利用分布式一致性理论来实现多航行体在不同环境下的协同路径规划。 分布式一致性与任务分配的结合（Distributed Consensus with Task Allocation）： 面对复杂的多航行体任务，如何进行高效的分布式任务分配，并保证在任务执行过程中航行体能够保持协同，是另一项重要课题。本书将深入探讨这方面的研究。 在算法设计过程中，我们将特别关注算法的计算复杂度、通信开销以及实现的可行性，以期为实际工程应用提供有效的解决方案。 第三部分：多航行体协同控制中的应用 分布式一致性理论不仅是学术研究的课题，更是解决实际多航行体系统挑战的关键。本书的第三部分将聚焦于分布式一致性在各类多航行体协同控制应用中的具体展现。 编队控制（Formation Control）： 无论是在空中、地面还是水下，保持稳定的编队飞行/行驶是许多任务的基础。我们将介绍如何利用分布式一致性算法实现任意形状的动态编队，以及如何在编队中引入避障和目标跟踪能力。 协同目标跟踪（Cooperative Target Tracking）： 在监视、搜索救援等任务中，多个航行体需要协同跟踪一个或多个移动目标。本书将探讨如何通过分布式一致性协调各航行体的运动，实现高效且鲁棒的目标跟踪。 分布式环境感知与态势理解（Distributed Environmental Perception and Situational Awareness）： 多个航行体可以分布式地采集环境信息，并通过一致性算法融合这些信息，形成对全局环境的全面感知和态势理解。我们将讨论如何实现分布式的地图构建、目标识别与定位等。 协同覆盖与搜索（Cooperative Coverage and Search）： 在区域监控、勘探等任务中，航行体需要协同覆盖指定区域或搜索特定目标。本书将研究如何设计分布式一致性算法，使得航行体能够高效地完成覆盖与搜索任务，并避免冗余和遗漏。 分布式装配与协作（Distributed Assembly and Collaboration）： 在一些前沿的科研和工程领域，例如太空中的分布式装配，可能需要多个航行体通过协同操作完成复杂的组装任务。本书将探讨分布式一致性在该类任务中的潜在应用。 无人集群的分布式决策与控制（Distributed Decision-Making and Control for UAV Swarms）： 面对复杂的、动态变化的环境，无人集群需要具备自主的、分布式的决策能力。本书将讨论如何通过一致性算法支持集群的分布式决策，例如在面对不确定性或突发情况时的群体响应。 多智能体系统的互操作性（Interoperability of Multi-Agent Systems）： 随着不同类型、不同厂商的航行体越来越多地被部署，如何实现不同系统之间的协同作战是一个重要挑战。本书将探讨分布式一致性在提升系统互操作性方面的作用。 在每个应用场景的讨论中，我们都将强调分布式一致性理论如何被转化为可行的控制策略，并结合实际案例分析其优势和局限性。 本书特色 理论与实践紧密结合： 本书不仅深入探讨了分布式一致性的理论基础，更关注其在实际多航行体系统中的应用，力求理论的严谨性与应用的实用性并重。 内容全面深入： 覆盖了分布式一致性理论的多个方面，包括拓扑结构、耦合律、算法设计，以及在不同应用场景下的具体实现。 面向读者广泛： 适用于从事机器人学、控制理论、人工智能、航空航天工程、计算机科学等领域的研究人员、工程师、研究生以及对多航行体协同技术感兴趣的读者。 数学工具严谨： 采用严谨的数学方法进行理论分析和算法证明，为读者提供坚实的理论支撑。 前沿性与发展性： 涵盖了当前分布式一致性研究的前沿方向，并对未来的发展趋势进行了展望。 《多航行体协同控制中的分布式一致性：理论与应用》一书，将是您理解和掌握这一关键技术的宝贵参考。通过本书的学习，读者将能够深入理解分布式一致性在驱动多航行体系统走向智能化、自主化和高效化方面的核心作用，并能将其应用于解决更广泛、更复杂的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

从一位对复杂系统建模和仿真感兴趣的科研工作者的角度来看，《多航行体协同控制中的分布式一致性：理论与应用》这个书名本身就代表了一个充满挑战和魅力的研究方向。我主要关注的是如何构建一个精确且高效的模型来描述和预测多智能体系统的行为，特别是当这些智能体需要克服个体局限，通过相互作用达成全局目标时。“分布式一致性”的概念，在我看来，就是解决这种协同问题的核心。它意味着系统的每一个组成部分（航行体）都能够通过局部的信息交换和计算，贡献于一个全局的状态或行为的统一。这与传统的集中式控制截然不同，后者通常需要一个强大的中央处理器和稳定的通信链路。我特别好奇书中会采用什么样的数学工具来描述这种“一致性”，是基于图论的边际动力学，还是基于优化理论的分布式梯度下降，抑或是其他更加新颖的方法？“理论与应用”的字样也表明，这本书不会仅仅停留在抽象的数学推导，而是会深入到实际的应用层面，这对我来说至关重要。我希望能在这本书中找到如何将这些理论模型转化为可部署的控制策略，并对这些策略的性能进行评估的方法，例如在不同类型的网络拓扑、通信延迟和干扰下，系统的收敛速度和精度。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，一直对“分布式系统”和“人工智能”这两个领域非常感兴趣，而这本书的书名《多航行体协同控制中的分布式一致性：理论与应用》恰好击中了我的“兴趣点”。我猜想，这本书的核心在于解决一个非常棘手的问题：当大量的自主设备（即“多航行体”）需要协同工作时，如何让它们在没有任何中央控制的情况下，也能保持步调一致，朝着同一个方向前进，或者完成一个集体任务。这就像在一个大型团队项目中，每个人都有自己的任务，但最终需要有一个统一的成果。书中提到的“分布式一致性”，听起来就像是一种让所有个体都“同步”起来的机制，但它不是通过一个“总指挥”来发布的命令，而是通过个体之间的信息交换和相互影响来实现的。这让我联想到一些经典的分布式算法，比如 Paxos 或 Raft，但这本书的应用场景显然更为具象和复杂，涉及到“航行体”这种物理实体，这意味着还需要考虑物理世界的限制、传感器噪声、通信延迟等等。我特别期待书中能够详细阐述实现这种“分布式一致性”的理论基础，例如图论、控制理论、博弈论等等，以及这些理论如何被转化为可执行的算法。同时，“理论与应用”的结合意味着我不仅能学到“为什么”，还能学到“怎么做”，这对于我这种喜欢动手实践的人来说，是极具吸引力的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对机器人技术和人工智能交叉领域充满热情的学生，这本书的题目《多航行体协同控制中的分布式一致性：理论与应用》让我眼前一亮。在我看来，未来很多智能设备的进步，都离不开群体协作的能力，而“分布式一致性”正是这种协作的基石。我设想，这本书会带领我走进一个由多个独立但相互关联的“航行体”（比如水下机器人、无人机或者地面漫游车）组成的智能网络。它们之间没有明确的领导者，也没有中央控制站，但却能够通过彼此之间的“对话”和“学习”，达成一个共同的目标。这就像一群蚂蚁，各自独立地寻找食物，但最终却能协同搬运食物回巢。我特别好奇书中会如何解释这种“分布式”的“一致性”，是如何做到在信息不对称、通信可能中断的情况下，让所有个体都能够“知道”并“朝着”同一个方向努力。它会涉及到哪些算法？是基于状态的共享，还是基于行为的协调？“理论与应用”的结合，让我既能学到背后的原理，也能看到这些原理在实际中是如何发挥作用的。我希望能在这本书里找到关于如何设计这样的分布式控制系统，如何让机器人学会“信任”彼此的信息，以及如何在各种复杂的现实环境中实现高效的协同，例如在复杂的海洋环境或室内复杂空间中执行任务。

评分☆☆☆☆☆

作为一名军事科技领域的爱好者，这本书的题目《多航行体协同控制中的分布式一致性：理论与应用》无疑点燃了我的好奇心。我想象着，在未来的战场上，不再是少数几架高级装备孤军奋战，而是大量的无人机、无人车、无人艇甚至水下机器人，能够像一个有生命的整体一样，协同作战。这种“分布式一致性”听起来就像是让这些装备具备了“集体智慧”，能够根据战场瞬息万变的态势，自行做出最优的协同决策，而无需依赖一个可能被摧毁的指挥中心。例如，一个无人机蜂群，在执行侦察任务时，能够自主地分配搜索区域，避免重复，并能在发现目标后，迅速、高效地将信息共享给所有成员，甚至协同执行攻击任务。这种能力对于提升军事行动的效率、降低单兵作战风险具有划时代的意义。我非常想知道，书中会如何从数学和算法层面来阐述这种“分布式一致性”的原理，例如，如何设计一种算法，让这些航行体在通信受限、节点可能失效的情况下，仍然能够保持“同步”？又比如，如何确保这种协同行为的鲁棒性和安全性？“理论与应用”的定位也让我对书中可能包含的实际案例分析或者仿真模拟充满了期待，我希望能看到这些理论如何在具体的军事场景中得到验证和应用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名一下子就吸引了我，"多航行体协同控制中的分布式一致性：理论与应用"。虽然我对具体的技术细节还没有深入了解，但光是这个题目就勾勒出了一个极具想象力的画面：一群智能体，可能是无人机、潜艇，甚至是未来的太空探测器，如何在复杂的环境中，不依赖中心指挥，而是通过自身之间微妙的交流与协作，达成一个共同的目标。这就像一群受过良好训练的舞者，虽然各自独立，却能随着音乐的节奏，无缝地配合，完成一曲宏伟的舞蹈。我很好奇，书中会如何解释这种“分布式一致性”，它是一种算法？一种通信协议？还是一种全新的控制哲学？“理论与应用”的结合也让我充满期待，这意味着它不仅会探讨深奥的数学模型和证明，还会展示这些理论是如何落地，如何在真实的场景中解决实际问题的。想想看，如果无人机编队能够自主完成侦察任务，或者水下机器人群能够协同勘探深海，那将是多么激动人心的景象。我希望能在这本书中找到关于如何设计这些智能体、如何让它们学会“沟通”和“理解”彼此的奥秘，以及它们在现实世界中可能扮演的各种角色。这本书的名字本身就带有一种前瞻性和科技感，仿佛预示着一个更加智能、更加自主的未来。

评分☆☆☆☆☆

4．3　无相对状态导数量测的一致性

评分☆☆☆☆☆

第5章 扩展到基准模型的双积分一致性算法

评分☆☆☆☆☆

第8章 基于一致性的分布式多航行体协同控制设计方法

评分☆☆☆☆☆

7．4 注释

评分☆☆☆☆☆

致谢

评分☆☆☆☆☆

8．5．2 多个UAV的协同

评分☆☆☆☆☆

6．3 没有绝对和相对角速度量测的姿态一致性

评分☆☆☆☆☆

1．2．4 基于一致性算法的协作策略设计

评分☆☆☆☆☆

7．1．2 时变相对姿态和时变角速度