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本研究的主要作者包括Bing Yan、Junkang Ni、Yujiang Zhong、Dengxiu Yu和Zhen Wang。其中，Bing Yan来自阿德莱德大学电气与机械工程学院，Junkang Ni、Yujiang Zhong、Dengxiu Yu和Zhen Wang均来自西北工业大学。该研究于2024年10月发表在IEEE Transactions on Cybernetics期刊上。

学术背景

本研究属于多智能体系统（Multiagent Systems, MAS）领域，特别是针对异构多智能体系统（Heterogeneous Multiagent Systems, HMAS）的研究。多智能体系统的协同控制在无人机编队、无人地面车辆团队以及多电机系统等领域有广泛应用。然而，异构多智能体系统的协同控制面临着复杂挑战，尤其是在拒绝服务攻击（Denial of Service, DoS）、非合作动态障碍物以及输入饱和等约束条件下。传统的协同控制方法在应对这些复杂环境时表现不足，特别是在异构系统中，由于智能体之间的动态特性和状态阶次差异，实现一致性控制尤为困难。

本研究的核心目标是提出一种安全时变编队控制（Safe Time-Varying Formation Control, TVF）框架，以解决异构多智能体系统在DoS攻击、非合作障碍物和输入饱和条件下的协同控制问题。具体而言，研究团队提出了一种分层控制框架，包括网络层和物理层的设计。网络层通过分布式弹性观测器估计参考外系统信息，物理层则通过控制Lyapunov函数（Control Lyapunov Function, CLF）和指数控制屏障函数（Exponential Control Barrier Function, ECBF）实现无碰撞编队控制。

研究流程

本研究的研究流程主要包括以下几个步骤：

1. 问题建模与分析
   研究团队首先对异构多智能体系统进行了建模，将其抽象为一系列动态方程。每个智能体的状态、输入和输出变量分别表示为(x_i)、(u_i)和(y_i)。系统模型考虑了输入饱和约束和非线性动态特性。此外，研究团队引入了虚拟领导者和时变编队（TVF）的概念，将编队控制问题转化为对虚拟领导者和TVF的跟踪问题。

2. 网络层设计：分布式弹性观测器
   在网络层，研究团队提出了一种基于控制Lyapunov函数-二次规划（CLF-QP）的分布式弹性观测器，用于估计参考外系统的状态信息。该观测器通过自适应机制和本地信息优化，能够在DoS攻击下保持系统的弹性。观测器的核心算法通过二次规划求解输入信号，确保了观测误差的收敛性和系统的鲁棒性。

3. 物理层设计：无碰撞时变编队控制器
   在物理层，研究团队首次提出了基于CLF-ECBF-QP的无碰撞时变编队控制器。该控制器通过指数控制屏障函数确保智能体在非合作障碍物和输入饱和条件下的安全性。控制器设计考虑了高阶异构智能体的动态特性，并通过分布式优化实现对编队误差的快速收敛。

4. 实验验证
   研究团队在由无人机和无人地面车辆组成的物理系统中进行了仿真和实验验证。实验分为两个示例：示例1验证了系统在DoS攻击和非合作障碍物条件下的编队控制性能；示例2则在一个实际的无人机-无人地面车辆系统中进行了区域扫描任务的实验。实验结果表明，所提出的框架能够显著提高系统的抗DoS攻击能力和编队安全性。

5. 数据分析
   所有实验数据均通过仿真和物理系统采集，并通过对比分析验证了所提出方法的有效性。研究团队采用观测误差、编队误差和最小ECBF值等指标对系统性能进行了量化评估。

主要结果

1. 网络层观测器的性能
   实验结果表明，所提出的分布式弹性观测器在DoS攻击下能够实现观测误差的快速收敛。与现有方法相比，所提出方法将收敛速度提高了67%，并将振荡幅度降低了81%。

2. 物理层编队控制的性能
   所提出的CLF-ECBF-QP控制器能够确保智能体在非合作障碍物和输入饱和条件下的无碰撞编队控制。实验结果表明，编队误差在初始阶段的收敛速度提高了33%，在避开障碍物后的恢复速度提高了50%。

3. 整体系统性能
   实验验证了所提出框架在DoS攻击和非合作障碍物条件下的高效性和鲁棒性。相比现有方法，该框架显著提高了异构多智能体系统的抗攻击能力和编队安全性。

结论

本研究的核心贡献在于提出了一种分层控制框架，能够有效应对异构多智能体系统在DoS攻击、非合作障碍物和输入饱和条件下的编队控制问题。具体贡献包括：

1. 提出了一种基于DRCLF-QP的分布式弹性观测器，能够在DoS攻击下最优估计参考外系统信息。
   
2. 首次将CBF（控制屏障函数）的安全性方法扩展到高阶异构多智能体系统，提出了基于CLF-ECBF-QP的时变编队控制器。
   
3. 提供了一个双层次设计统一的控制框架，能够同时考虑网络攻击和物理约束对系统可靠性的影响。

研究亮点

1. 方法新颖性
   本研究首次将CBF方法扩展到高阶异构多智能体系统，并结合CLF和ECBF提出了无碰撞编队控制器。该方法在理论上具有创新性，并能有效应对复杂环境下的编队控制问题。

2. 实验验证的全面性
   研究团队通过仿真和物理系统实验全面验证了所提出方法的有效性。实验结果证明了该方法在提高系统抗DoS攻击能力和编队安全性方面的显著优势。

3. 应用价值
   所提出的框架可广泛应用于无人机编队、无人地面车辆团队以及多电机系统等领域，具有重要的实际应用价值。

其他有价值内容

研究团队还提出了未来研究方向，包括固定时间控制（Fixed-Time Control）和滑模控制（Sliding-Mode Control）在异构多智能体系统中的应用，为后续研究提供了新的思路。

以上是本研究的详细学术报告，希望对相关领域的研究者提供有价值的参考。