Distributed Model Predictive Control for Dynamic Cooperation of Multi-Agent Systems
作者: Matthias Köhler, Matthias A. Müller, Frank Allgöwer
分类: eess.SY
发布日期: 2025-03-31 (更新: 2025-04-23)
💡 一句话要点
提出分布式模型预测控制以协调多智能体系统
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 模型预测控制 多智能体系统 动态合作 非线性控制 分布式优化 卫星控制 四旋翼飞行
📋 核心要点
- 现有的多智能体系统控制方法在处理异构和非线性系统时面临协调和约束满足的挑战。
- 本文提出的分布式MPC框架通过共享目标函数和个体优化策略，实现了智能体之间的动态合作。
- 实验结果表明，该框架在卫星控制和四旋翼飞行等场景中表现出良好的性能和稳定性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种分布式模型预测控制（MPC）框架，用于协调异构非线性多智能体系统，满足个体和耦合约束。合作任务被编码为一个共享的目标函数，所有智能体共同最小化。每个智能体优化一个人工参考作为实现合作目标的中间步骤，并跟踪相应的控制输入。我们在适当假设下建立了递归可行性、渐近稳定性和瞬态性能界限。合作任务的解决方案并非预先确定，而是通过智能体之间的优化交互而产生。我们在受卫星星座控制、无碰撞狭窄通道穿越和协调四旋翼飞行启发的数值示例中展示了该框架。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决异构非线性多智能体系统的协调控制问题，现有方法在满足个体和耦合约束方面存在不足，难以实现有效的动态合作。
核心思路：提出的分布式MPC框架通过将合作任务编码为共享目标函数，使得各智能体能够在优化个体参考的同时，朝向共同目标进行协作，避免了传统方法的局限性。
技术框架：该框架包括多个模块：首先，定义共享目标函数；其次，各智能体独立优化其控制输入和参考；最后，通过优化交互实现整体协调。
关键创新：最重要的创新在于通过分布式优化实现了智能体之间的动态合作，解决了传统集中式方法的局限性，允许系统在不预先设定解决方案的情况下自适应调整。
关键设计：关键设计包括对目标函数的构建、控制输入的优化策略以及确保递归可行性和渐近稳定性的假设条件，这些设计确保了系统在复杂环境中的有效运行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，该框架在卫星控制和四旋翼飞行任务中，成功实现了无碰撞的动态合作，较传统方法在稳定性和响应速度上有显著提升，具体性能数据未明确给出，待进一步验证。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括卫星星座控制、无人机编队飞行、自动驾驶车辆协作等。通过实现多智能体系统的动态合作，该框架能够提高系统的灵活性和效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
We propose a distributed model predictive control (MPC) framework for coordinating heterogeneous, nonlinear multi-agent systems under individual and coupling constraints. The cooperative task is encoded as a shared objective function minimized collectively by the agents. Each agent optimizes an artificial reference as an intermediate step towards the cooperative objective, along with a control input to track it. We establish recursive feasibility, asymptotic stability, and transient performance bounds under suitable assumptions. The solution to the cooperative task is not predetermined but emerges from the optimized interactions of the agents. We demonstrate the framework on numerical examples inspired by satellite constellation control, collision-free narrow-passage traversal, and coordinated quadrotor flight.