《多智慧型體系統中量化一致性問題的研究》是依託西南交通大學，由馬磊擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：多智慧型體系統中量化一致性問題的研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：馬磊
- 依託單位：西南交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
基於網路的多智慧型體系統面臨通訊拓撲結構變化和信息損失等問題，一致性方法立足於時變網路中的信息互動，對解決信息損失如時滯、丟包等都有可行方案，是多智慧型體系統研究的前沿方向。在一致性算法中使用量化信息，可以減少數據通訊量，降低系統對通訊的依賴性。.本項目將發展使用量化數據的信息融合理論，探討基於量化一致性的分散式卡爾曼濾波策略，研究其在移動感測器網路數據融合中的套用和性能；提出使用量化輸出反饋的運動控制方案，建立基於量化一致性方法的多機器人運動協調控制機制。研究重點是量化方案對一致性算法收斂性的影響，和量化器及一致性算法的參數最佳化。將採取仿真研究和在多機器人系統中的實驗驗證方式，圍繞多智慧型體系統的若干典型套用進行理論創新和實踐研究，力圖為最終形成多智慧型體系統中分散式信息處理與協調控制的理論體系打下基礎。
結題摘要
實現了多智慧型系統分散式卡爾曼濾波，智慧型體間共享經量化的目標狀態值，在性能函式中集成量化解析度的影響，把一致性增益與量化精度的最佳化統一在一個框架內，針對非凸最佳化問題採用群體智慧型最佳化方法實現了一致性增益與量化精度的聯合最佳化。針對異質多機器人系統，實現了無線自組織網路和對感測器接口透明的信息共享，保障多機器人系統在網路拓撲結構變化情況下連通性的保持和更靈活的通訊。在此基礎上完成了具有時延和丟包的多機器人運動協調控制研究，提出了一種簡單的比例-微分控制器來補償通訊時延，通過D-partition方法進行了控制器參數整定並證明了系統的漸進收斂性。運用這種方法，設計者可以根據不同時延大小，在穩定參數區域選擇控制器參數，同時編隊系統的內動態可以保持穩定。針對基於多感測器信息融合的移動機器人定位與導航、採用雷射測距雷達的環境感知與路徑規劃、基於力反饋的人機互動與遙操作、基於自適應卡爾曼濾波的無人飛行器姿態感知與控制等多機器人系統的基礎技術開展研究，自主開發形成了多機器人研究平台，為進一步研究工作打下了堅實的基礎。
