北京航空航天大學團隊針對有向通信拓撲結構下異構多智能體系統的預設時間時變輸出編隊跟蹤控制問題，提出了一種創新性解決方案。

其最新研究成果已發布于機器人領域國際會議IEEE IoTJ 2024（中科院TOP & JCR Q1，IF=8.2），論文標題為《Prescribed-Time Time-Varying Output Formation Tracking for Heterogeneous Multi-Agent Systems》。在實驗驗證環節，團隊運用FZMotion光學運動捕捉系統進行無人系統編隊定位追蹤和數據通信，驗證了該方案的有效性和實用性。

集群系統中個體之間通過局部的感知和簡單的行為交互, 可以在宏觀上涌現出更為復雜與高級的群體行為,即集群智能。多智能體編隊控制作為集群智能的重要基礎研究分支，現已逐漸成為研究熱點。

在動態環境中，系統需實時調整編隊形態以規避障礙或攔截目標，這對時變輸出編隊跟蹤提出嚴苛要求。然而現有方法存在三大痛點：

本文突破性地提出分布式預設時間TVOFT（time-varying output formation tracking）協議，通過動態參數化Lyapunov方程設計時變增益矩陣，首次在異構平臺上實現30秒精準編隊。

領導者&四個追隨者拓撲結構

異構系統包含1個領航無人機（二階動力學）和4個跟隨者（1無人機+3無人車），其動力學方程分別為：

“三步走”策略實現預設時間收斂：

為了驗證所提控制協議的有效性，團隊搭建了由2架無人機和三輛無人車組成的異構實驗平臺，進行了預設時間時變輸出編隊跟蹤實驗：

通信拓撲圖：領航者（節點0）通過有向鏈路引領4個跟隨者

編隊軌跡：

如下圖所示，系統從隨機初始位置出發，30秒內形成標準旋轉方陣并維持穩定編隊跟蹤，50秒仍保持穩定的編隊隊形。

實物實驗環節，研究團隊設計了與仿真相同的時變方形編隊，無人機高度固定，領導者高度1.2m，跟隨著0.8m。如下圖實驗輸出軌跡所示，系統在T2=30s內完成編隊跟蹤，t=50s時保持穩定。

對比協議：

兩種協議的輸出軌跡顯示編隊收斂速度較慢

AOFT協議在t=30s仍有顯著誤差，FxOFT協議在t=40s收斂

FxOFT協議需更大初始控制輸入（最高達3m/s2），而本文所提方法協議輸入更平滑

是凌云光設立的全資子公司，主要面向元宇宙虛擬現實、Web3.0時代數字人、沉浸媒體、全息通信、計算光學成像等應用，已形成光場建模、運動捕捉、全景成像、XR 拍攝等在內的產品布局。

FZMotion智能體位姿追蹤系統是自主開發的運動捕捉采集與分析系統，可以實時跟蹤測量并記錄三維空間內點的軌跡、剛體的運動姿態以及人體動作，空間定位精度可以達到亞毫米級。

FZMotion 光學運動捕捉系統

FZMotion動捕系統在無人機室內定位、仿生機器人運動規劃、機械臂示教學習、氣浮臺位姿驗證、水下運動捕捉等領域得到廣泛應用，目前已經與清華大學、中國科學技術大學、北京航空航天大學、北京理工大學、哈爾濱工業大學等高校開展合作。凌云光·致力于為高校提供完備的解決方案，助力科研發展。

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