不确定非仿射非线性多智能体系统的协同智能鲁棒自适应方法：多机器人编队飞行的应用

为解决不确定非仿射非线性多智能体系统（MAS）在固定有向拓扑下的编队控制问题，研究人员提出了一种分布式智能自适应滑模控制（SMC）方法。该方法利用模糊系统自适应逼近未知函数，实现了编队形成、参数在线更新、信号有界性、抖振抑制及跟踪误差收敛。研究突破了传统线性或仿射非线性系统的局限，为复杂MAS提供了低计算成本的解决方案，并以多四旋翼编队飞行验证了性能。

　　

在无人机集群、传感器网络等新兴领域，多智能体系统（MAS）的协同编队控制一直是研究热点。然而，现有方法大多局限于线性或仿射非线性系统，且需已知智能体动力学模型。面对实际应用中普遍存在的非仿射非线性、模型不确定性及通信拓扑约束，传统控制策略往往束手无策。更棘手的是，现有智能控制方法通过逼近未知函数来设计控制器，导致计算复杂度激增，难以满足实时性要求。这些瓶颈严重制约了MAS在复杂场景下的应用潜力。

针对这一挑战，研究人员在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，开创性地提出了一种面向非仿射非线性MAS的分布式智能自适应滑模控制框架。该研究首次将模糊系统直接用于控制器逼近而非系统建模，大幅降低了计算负担。通过结合李雅普诺夫稳定性理论、图论和Kronecker代数，构建了具有严格数学保证的鲁棒控制体系。

关键技术方法包括：1）基于固定有向拓扑的图论建模；2）模糊逻辑系统（FLS）对理想控制器的直接逼近；3）含参数自适应律的滑模面设计；4）多四旋翼无人机平台验证。研究采用理论证明与数值仿真相结合的方式，验证了方法在未知动力学、外部扰动及通信约束下的有效性。

Preliminaries
研究首先建立图论模型描述智能体间有向通信拓扑，引入Kronecker积处理矩阵维度问题。通过李普希茨条件、可控性和可观测性假设，将非仿射非线性MAS转化为误差动力学系统，为后续控制设计奠定数学基础。

Fuzzy adaptive SMC design
创新性地设计滑模面s=Λ^T
E，其中Λ为可调参数向量。不同于传统方法逼近系统未知函数，本研究直接利用模糊系统在线逼近理想控制器u*。通过李雅普诺夫函数证明，所提自适应律能确保所有信号一致最终有界（UUB），且跟踪误差收敛至零邻域。

Simulation results
以3个四旋翼无人机编队为案例，在E-frame（地球坐标系）和B-frame（机体坐标系）下验证方法。相比传统SMC，新方法在姿态角跟踪、抗干扰性和计算效率方面表现优异，位置误差收敛速度提升40%，且控制信号抖振减少60%。

Conclusion
该研究突破了非仿射非线性MAS编队控制的三重障碍：未知动力学、模型不确定性和计算复杂度。理论证明与实验表明，方法具有六大核心优势：1）精确编队形成；2）参数在线更新；3）闭环信号有界；4）抖振抑制；5）误差UUB收敛；6）强鲁棒性。特别值得注意的是，通过"控制器逼近"替代传统的"系统逼近"，计算量降低达35%，为实时应用扫清障碍。

这项研究为智能无人集群的发展提供了关键技术支撑，其方法论可拓展至智能交通、分布式传感网等领域。未来工作可进一步探索时变拓扑和异构MAS场景下的应用潜力。