可以实现多智能体编队，即多个分散智能体聚集到一块且相互之间保持一定的距离向前运动

资 源 简 介

可以实现多智能体编队，即多个分散智能体聚集到一块且相互之间保持一定的距离向前运动

详 情 说 明

多智能体编队控制是分布式系统领域的重要研究方向，其核心目标是让分散的智能体在无集中式指挥的情况下，通过局部信息交互达成全局有序运动。一致性算法作为实现编队的关键技术，主要解决三个核心问题：

相对位置保持 每个智能体通过获取邻居的位置信息，计算自身与期望队形的偏移量。典型的处理方式是用势场函数构建虚拟弹簧模型：当距离小于安全阈值时产生斥力，大于跟随距离时产生引力，最终使群体收敛到预设的间距。

速度一致性 采用领导者-跟随者或完全分布式两种架构。前者指定部分节点作为参考基准，后者通过动态平均算法使所有智能体速度渐进同步。常用二阶一致性协议同时协调位置和速度状态，避免出现震荡现象。

通信拓扑维护 基于图论中的连通性判断，当使用无线Ad-hoc网络时，需考虑通信半径约束。典型的环形拓扑和星形拓扑各有优势，前者鲁棒性强但收敛慢，后者响应快但存在单点故障风险。现代算法常采用动态拓扑切换策略。

工程实现中还需处理传感器噪声、通信延迟等实际问题。扩展卡尔曼滤波常用于状态估计，而事件触发机制能有效减少通信负载。这类算法在无人机灯光秀、自动驾驶车队等场景已有成功应用。