Control of Multi-agent Systems under STL Specifications based on Prescribed Performance Observers

📄 arXiv: 2604.22315v1 📥 PDF

作者: Tommaso Zaccherini, Siyuan Liu, Dimos V. Dimarogonas

分类: eess.SY

发布日期: 2026-04-24

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2602.05586. text overlap with arXiv:2602.05586

💡 一句话要点

提出基于规定性能观测器的多智能体系统分散控制方法，满足STL规范。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 多智能体系统 分散控制 信号时序逻辑 规定性能观测器 通信约束

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在通信受限和存在外部扰动的情况下，实现多智能体系统满足复杂时空STL规范的分散控制。
  2. 设计$k$-跳规定性能状态观测器，使每个智能体仅通过有限通信估计邻近智能体的状态，并保证估计误差在预定范围内。
  3. 通过数值仿真验证了所提控制框架的有效性，证明了其在有界扰动和估计误差下满足STL规范的能力。

📝 摘要（中文）

本文研究了大规模异构多智能体系统的分散控制问题，该系统受到有界外部扰动和有限通信的约束，目标是满足协同信号时序逻辑（STL）规范。所考虑的规范涉及需要多个智能体之间协作的时空任务，包括超出直接通信邻域的智能体。为了解决通信约束，设计了一个$k$-跳规定性能状态观测器（$k$-hop PPSO），使每个智能体仅使用来自1跳邻居的信息来估计最远$k$跳通信距离的智能体的状态，同时保证估计误差的预定义性能界限。估计误差界限被显式地纳入到STL规范的空间鲁棒性的重新公式化中，从而产生考虑最坏情况估计不确定性的鲁棒性度量。基于修改后的鲁棒性，设计了一种分散式连续时间反馈控制律，以保证在存在有界扰动和估计误差的情况下满足STL规范。所提出的框架仅使用本地信息和有限通信提供形式化的正确性保证。数值模拟验证了理论结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模异构多智能体系统在通信受限和存在外部扰动的情况下，如何实现满足复杂时空STL规范的分散控制问题。现有方法通常需要全局信息或假设无扰动，难以应用于实际场景。此外，如何保证在有限通信下状态估计的精度也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用$k$-跳规定性能状态观测器（$k$-hop PPSO）来解决通信约束下的状态估计问题，并结合修改后的STL鲁棒性度量设计分散式控制律。通过PPSO，每个智能体可以仅依赖于其1跳邻居的信息来估计更远距离智能体的状态，同时保证估计误差在预定义的性能界限内。然后，将这些误差界限纳入STL鲁棒性度量中，从而设计出能够容忍估计误差的控制律。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块： 1. $k$-hop PPSO设计：为每个智能体设计一个状态观测器，使其能够估计$k$跳范围内的其他智能体的状态。 2. STL鲁棒性度量修改：将PPSO的估计误差界限纳入STL鲁棒性度量中，得到考虑最坏情况估计不确定性的鲁棒性度量。 3. 分散式控制律设计：基于修改后的鲁棒性度量，设计分散式连续时间反馈控制律，以保证满足STL规范。 4. 形式化验证：利用Lyapunov理论等工具，对所提出的控制框架进行形式化验证，证明其正确性。

关键创新：论文的关键创新在于将规定性能观测器与STL控制相结合，提出了一种能够在通信受限和存在扰动的情况下，保证多智能体系统满足复杂时空规范的分散控制方法。与现有方法相比，该方法不需要全局信息，能够容忍状态估计误差，并且具有形式化的正确性保证。

关键设计： * 规定性能函数：在PPSO设计中，需要选择合适的规定性能函数，以保证估计误差在预定义的界限内收敛。性能函数的选择会影响收敛速度和稳态误差。 * 鲁棒性度量修改：需要根据PPSO的估计误差界限，对STL鲁棒性度量进行修改，以确保控制律能够容忍最坏情况下的估计误差。 * 控制参数调整：控制律中包含一些参数，需要根据具体的系统参数和STL规范进行调整，以获得最佳的控制性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过数值仿真验证了所提出的控制框架的有效性。仿真结果表明，即使在存在有界扰动和状态估计误差的情况下，多智能体系统仍然能够满足预定的STL规范。此外，仿真还展示了$k$-hop PPSO在有限通信下的状态估计能力，以及修改后的鲁棒性度量在容忍估计误差方面的作用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人机集群协同搜索、智能交通系统、分布式机器人协作等领域。通过该方法，可以在通信受限和存在外部干扰的情况下，实现多智能体系统安全可靠地完成复杂任务，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

This paper addresses decentralized control of large-scale heterogeneous multi-agent systems subject to bounded external disturbances and limited communication, with the objective of satisfying cooperative Signal Temporal Logic (STL) specifications. The considered specifications involve spatiotemporal tasks that require collaboration among multiple agents, including agents beyond direct communication neighborhoods. To address the communication constraints, a $k$-hop Prescribed Performance State Observer ($k$-hop PPSO) is designed to enable each agent to estimate the states of agents up to $k$ communication hops away using only information from $1$-hop neighbors, while guaranteeing predefined performance bounds on the estimation errors. The estimation error bounds are explicitly incorporated into a reformulation of the spatial robustness of the STL specifications, yielding robustness measures that account for worst-case estimation uncertainty. Based on the modified robustness, a decentralized continuous-time feedback control law is designed to guarantee satisfaction of the STL specifications in the presence of bounded disturbances and estimation errors. The proposed framework provides formal correctness guarantees using only local information and limited communication. Numerical simulations illustrate the theoretical results.