多智能体最优一致性避障算法研究

资 源 简 介

多智能体最优一致性避障算法研究

详 情 说 明

多智能体最优一致性避障算法研究探讨了在分布式系统中多个智能体如何通过协同控制实现状态一致性的同时，有效规避环境中的障碍物。该研究结合了最优控制和一致性算法，确保智能体在动态环境中既能高效达成群体目标，又能避免碰撞。

研究核心在于设计一种兼顾最优性与安全性的控制策略。通过构建代价函数，算法能够在满足一致性收敛的条件下，优化路径规划和避障行为。此外，该算法考虑了智能体间的通信拓扑结构，确保分布式决策的可行性。

MATLAB仿真程序提供了验证算法的工具，通过模拟不同场景（如静态障碍、动态障碍、通信延迟等）来测试算法的鲁棒性和适应性。仿真结果直观展示了智能体的轨迹优化过程及避障效果，为实际应用（如无人机编队、机器人集群）提供了理论支持。

这一研究对于复杂环境下的多智能体协同任务具有重要价值，尤其在通信受限或高动态场景中，算法的高效性和安全性尤为关键。