Dynamic Event-Triggered Formation Control for Heterogeneous Multiagent Systems With Nonautonomous Leader Agent

拉普拉斯矩阵 控制理论(社会学) 多智能体系统 计算机科学 控制器(灌溉) 协议(科学) 拓扑(电路) 事件(粒子物理) 国家(计算机科学) 弹道 特征向量 带宽(计算) 控制(管理) 分布式计算 工程类 计算机网络 人工智能 医学 图形 物理 替代医学 电气工程 理论计算机科学 病理 量子力学 天文 算法 农学 生物
作者
Weizhao Song,Jian Feng,Huaguang Zhang,Wei Wang
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:34 (12): 9685-9699 被引量:2
标识
DOI:10.1109/tnnls.2022.3159669
摘要

In this article, the time-varying output formation issue of heterogeneous multiagent systems is investigated by the event-triggered control scheme. Only the outputs of all agents, including leader agent and follower agents, are measurable. The leader agent contains an unknown input signal to generate flexible reference trajectory. Also, only a subset of follower agents have the direct access to the leader agent. First, for each follower, the leader-state compensator is designed to estimate the state of leader. Two kinds of dynamic event-triggered (DET) mechanisms, i.e., node- and edge-based event-triggered schemes, can be equipped on the compensator to save the communication bandwidth of leader-follower and follower-follower interactions, respectively. Then, the distributed formation controller is built to drive each follower achieving formation tracking. The presented control protocol consisting of the DET state compensator and formation controller is fully distributed, which is independent of the global information of communication topology, such as the eigenvalues of Laplacian matrix of communication topology and amount of whole agents. Finally, the numerical experiments and comparison experiments are exhibited to verify the effectiveness of the presented control protocol.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
陈朝旧迹完成签到,获得积分10
刚刚
无花果应助虚心海燕采纳,获得10
1秒前
sun发布了新的文献求助30
2秒前
2秒前
KBYer完成签到,获得积分10
2秒前
FashionBoy应助阳阳采纳,获得10
2秒前
许多知识发布了新的文献求助10
3秒前
苏源智完成签到,获得积分10
3秒前
Andy完成签到 ,获得积分10
5秒前
明理晓霜发布了新的文献求助10
7秒前
ZHANGMANLI0422关注了科研通微信公众号
7秒前
M先生发布了新的文献求助30
8秒前
FashionBoy应助许多知识采纳,获得10
9秒前
Poyd完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
故意的傲玉应助tao_blue采纳,获得10
13秒前
13秒前
kid1912完成签到,获得积分0
13秒前
小马甲应助一网小海蜇采纳,获得10
16秒前
专一的笑阳完成签到 ,获得积分10
16秒前
xuesensu完成签到 ,获得积分10
20秒前
豌豆完成签到,获得积分10
21秒前
M先生完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
24秒前
科研通AI5应助sun采纳,获得10
24秒前
shitzu完成签到 ,获得积分10
25秒前
choco发布了新的文献求助10
27秒前
28秒前
李健的小迷弟应助sun采纳,获得10
28秒前
Jzhang应助liyuchen采纳,获得10
28秒前
魏伯安发布了新的文献求助30
28秒前
jjjjjj发布了新的文献求助30
30秒前
31秒前
伯赏诗霜发布了新的文献求助10
31秒前
糟糕的鹏飞完成签到 ,获得积分10
32秒前
32秒前
欢呼凡旋完成签到,获得积分10
33秒前
韩邹光完成签到,获得积分10
35秒前
xg发布了新的文献求助10
35秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
Luis Lacasa - Sobre esto y aquello 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527998
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108225
关于积分的说明 9288086
捐赠科研通 2805889
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540195
邀请新用户注册赠送积分活动 716950
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709849