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Robust Output Formation Tracking for Heterogeneous Nonlinear MASs
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We investigate the robust time-varying output formation tracking problem for heterogeneous nonlinear multi-agent systems having multiple heterogeneous leaders under directed topology, where both the followers and the leaders can have different dynamics and dimensions. A novel formation tracking approach is presented by using a fully distributed observer scheme. First, by exploiting the neighboring information and local estimation, a kind of adaptive observer is presented for each follower to estimate the states of multiple leaders having unknown input. Besides, in order to estimate the ideal weights of the unknown nonlinearities, a novel neuro-adaptive learning algorithm is proposed. A UAV-UGV experimental platform is constructed to verify the theoretical result. In the video, the whole experiment process has been shown, where one UAV and one UGV move as leaders, while two UAVs and two UGVs follow the leaders to move and form a rotating circular formation around them. 具有多个异构领导者的异构非线性多智能体系统鲁棒输出编队跟踪 本研究深入探讨了在复杂有向拓扑结构下,如何实现具有多个异构领导者的异构非线性多智能体系统的鲁棒时变输出编队跟踪问题。我们创新性地提出了一种全分布式观测器方案,为编队跟踪提供了全新的解决策略。具体来说,我们为每位跟随者设计了一种自适应观测器,该观测器能够基于相邻智能体的信息和局部估计,有效估计出具有未知输入的多个领导者的状态。此外,为了精确估算理想权重中的未知非线性因素,我们研发了一种先进的神经自适应学习算法。为了验证理论成果,我们搭建了一个包含无人机与无人车的实验平台。视频中展示了整个实验的过程:一架无人机和一辆无人车担任领导者,另外两架无人机和两辆无人车精确跟随领导者移动,并围绕着领导者形成旋转的圆形编队,展现了我们方法在实际应用中的有效性。
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Output formation tracking of UAV-UGV swarm over jointly connected digraphs
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