异构多智能体系统分组输出时变编队跟踪控制

空地协同控制是前沿的热点研究之一,以无人机、无人车为代表的空地智能体动力学模型的差异为研究带来了挑战。研究了高阶异构多智能体系统在有向拓扑条件下的分组输出时变编队跟踪控制问题,提出了虚拟领导者、分组领导者以及跟随者组成的三层协同控制架构。虚拟领导者用于规划整个多智能体系统的状态轨迹,分组领导者跟踪虚拟领导者所提供的轨迹信息,并相互协作以实现分组间的协同配合。跟随者跟踪分组领导者的输出并实现期望的输出编队。在有向通信拓扑结构条件下,基于局部邻居间的相对信息、观测器理论和滑模控制理论构造了控制协议,利用Lyapunov稳定性理论证明协议的有效性。数值仿真结果表明提出的方法能够实现无人机、无人车等异构智能体的空地协同,具有较好的工程应用价值。

模型法与模拟法对自发性活动人流密度预测的比较

预测空间中的人流密度对空间布局、交通组织、节能管理等均具有重要意义。随着空间分析理论与计算机技术的发展,产生了多种空间人流密度预测方法,基本可分为自上而下的模型分析法与自下而上的智能体模拟法两大类。通过原理解析与实测数据比对,证实了在交通结构不明确、活动类型复杂的中小尺度公共空间的量化分析中,基于视域的多智能体模拟法在有效直观地预测人流密度方面优于自上而下的拓扑构型分析法。