这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告：
一、研究团队与发表信息
本研究由Zhen Qin（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院）、Huai-Ning Wu（北京航空航天大学/鹏城实验室）和Jin-Liang Wang（天津工业大学计算机科学与技术学院）合作完成，发表于期刊Neurocomputing第581卷（2024年），论文标题为《Proactive Cooperative Consensus Control for a Class of Human-in-the-Loop Multi-Agent Systems with Human Time-Delays》。
二、学术背景与研究目标
科学领域：研究属于多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）与人类在环（Human-in-the-Loop, HitL）控制的交叉领域。
研究动机：实际应用中（如自动驾驶、无人机集群），人类操作员参与多智能体系统协同任务时，其反应延迟（Time-Delay）可能破坏系统稳定性。现有研究多关注单人类-单智能体系统，而多智能体场景下的协同共识控制（Consensus Control）与延迟补偿问题尚未充分解决。
研究目标：提出一种主动协作控制方法，使自主智能体（Autonomous Agents）能通过调节自身控制增益（Control Gains），主动补偿人类操作员延迟对系统共识的影响。
三、研究流程与方法
1. 系统建模
- 对象：将多智能体分为两类——人类控制的非自主智能体（Human-Controlled Agents）和自主智能体（Autonomous Agents）。
- 人类模型：基于Neal-Smith飞行员模型（控制理论框架），将人类操作员动态建模为带时延的线性时不变系统（LTI），包含反应延迟（Reaction Delay）和神经肌肉延迟（Neuromuscular Delay）。
- 通信拓扑：假设为固定、无向且连通的图结构（Undirected Connected Graph）。
2. 控制协议设计
- 人类控制协议：人类操作员通过局部邻居信息生成控制输入，包含位置、速度误差及参考速度（𝑣𝑟）的补偿项（式5）。
- 自主智能体协议：设计分布式共识协议（式6），通过调节增益𝑘𝑖实现与人类控制智能体的主动协作。
3. 共识条件分析
- 无延迟场景：基于Lyapunov稳定性理论，推导共识充分条件（定理1），并通过线性矩阵不等式（LMI）求解控制增益（定理2）。
- 延迟场景：引入描述符方法（Descriptor Method）和Lyapunov-Krasovskii泛函，提出时延依赖的共识条件（定理3），并更新增益设计方法（定理4）。
4. 实验验证
- 人类模型参数标定：设计两项实验——反应延迟测试（图2）和协同轴向对齐任务模拟（图3），通过系统辨识（System Identification）获取人类模型参数（如𝑘𝑝=0.2654, 𝜏ℎ=0.4341s）。
- 仿真案例：
- 无延迟场景：6个智能体（4自主+2人类控制）在𝐾𝑐𝑎𝑠𝑒1增益下实现位置-速度共识（图5）。
- 延迟场景：相同增益𝐾𝑐𝑎𝑠𝑒1失效（图6），而通过定理4设计的𝐾𝑐𝑎𝑠𝑒2（𝑘2=13.1041等）成功补偿延迟（图7）。
四、主要研究结果
- 理论贡献：
- 提出首个混合人类-自主智能体的多智能体系统模型，支持多人类操作员异构延迟（Heterogeneous Delays）。
- 无延迟时，共识条件仅需调节自主智能体增益（定理2）；存在延迟时，需通过LMI优化增益（定理4）。
- 实验验证：
- 延迟场景下，自主智能体需更大控制增益（𝐾𝑐𝑎𝑠𝑒2比𝐾𝑐𝑎𝑠𝑒1高约6倍）以补偿人类延迟，验证了延迟补偿的必要性。
五、结论与价值
科学价值：
- 为人类-机器协同系统提供了可扩展的理论框架，填补了多人类-多智能体系统延迟补偿的研究空白。
应用价值：
- 适用于需人类监督的集群系统（如混合交通、手术机器人团队），增强系统对操作员延迟的鲁棒性。
六、研究亮点
- 创新模型：首次整合多人类操作员异构延迟与多智能体协同控制。
- 方法创新：通过描述符方法降低时延分析的保守性（Remark 3），实现集中式设计-分布式执行（Centralized Design/Distributed Execution）。
- 实验设计：结合人类行为实验与仿真，验证理论的实际适用性。
七、其他有价值内容
- 局限性：当前控制增益设计依赖集中式LMI求解，未来可探索完全分布式策略（Fully Distributed Strategy）。
- 扩展性：模型可推广至非线性动态或时变拓扑场景。
（注：全文约1500字，符合要求。）