分布式控制
大规模无人系统通常可视为由大量弱耦合子系统组成，从个体能力看，每个子系统均具有一定程度的自主能力，但其通信传感能力是有限的、局部的; 从履行任务能力来看，每个子系统的信息处理和执行能力都极为有限，不足以单独完成复杂任务，只有使多个子系统间相互配合、协调运作才能完成任务。因而从控制的角度来看，大规模无人系统的控制具有分布式控制的本质特征。
集群智能
集群智能是人工智能的进一步发展，因此二者既有相互重合的部分，也有其各自的特点。
集群智能的研究总结为三类: a) 给定个体局部演化规则，讨论整个系统的集群行为; b) 给出整个系统的集群行为，如何设计个体的规则; c) 给出个体的局部演化规则，如何控制整个集群系统。
基于局部规则控制方法
群中个体遵循的 三 条 简 单 启 发 性 规 则，即 避 免 碰 撞 ( collision avoid- ance) 、速度匹配( velocity matching) 和保持聚集( flock center- ing)。
基于局部规则的控制方法是集群系统控制的基本方法，其研究重点在于集群内部个体的局部控制规则的设计与描述。这类控制方法在一定程度上实现了集群智能涌现的控制，但这些方法存在明显的缺点: 群行为和集群模型参数之间的关系是未知的，需要通过大量的仿真实验来确定合适的参数值，同时集群运动行为对参数的取值往往过于敏感，离实际系统的控制要求甚远。集群系统通常是高度复杂的，集群行为是极其多样的，对于实现对大量集群行为的控制一一通过系统参数调节方法也是不现实的。所以，仅靠局部控制策略往往不能满足大规模集群系统的控制需求，要做到对集群系统的有效控制，还需要辅以其他方法和手段。
软控制方法
中国科学院系统研究所 Han 等人提出了集群系统的软控制( soft con- trol) 方法，其控制思想是在不破坏集群个体现有局部规则的前提下，在群中加入一个或多个可控智能体( shill agent) ，这些可控智能体在通常情况下与其他个体并无区别，按照同样的局部运动规则参与集群演化，但它本身是可控的，可以接收外部指令。一旦可控智能体接到指令，它们将不再遵守局部运动规则，即它们的运动不再受其他个体的影响，而是按照指令独立完成相应的任务。在这些可控个体与其他个体的局部规则作用下，集群智能最终会向人们预定的目标演化。
领航控制方法
综合现有文献相关方法，可将大规模无人集群系统的领航控制思想总结如下: 在集群个体保持局部规则前提下，为达到控制群体智能演化方向的目的，令群中少数个体拥有更多的信息量和更强的信息处理能力，并与其他个体通过局部社会交感从而起到领导者作用，最终控制群行为朝人们期望的方向演变。
人工势场控制方法
人工势场法是由 Khatib 提出的，其基本思想是将机器人运动的周围环境设计成一种抽象的人造力场，目标点对移动机器人产生“引力”，障碍物对移动机器人产生“斥力”，最后通过求合力来控制移动机器人的运动。
人工势场控制方法相关的代表性研究工作还有: 文 献［35］提出了超大规模机器人系统( very large scale robotic sys- tem) 的概念，并提出一种使用人工势场作为控制律的分布式控制方案，通过设计机器人之间相互作用力的人工势场函数的参数可以调整机器人群体的协调行为，完成各种不同的任务。文 献［36］中提出了一种基于机器人和障碍物相对位置的控制模型，通过建立能调节引力场和斥力场比例参数的势场函数，有效地解决了机器人之间的势场远小于机器人与障碍物间的势场而引起的碰撞问题······
人工势场法实质上是通过势函数来描述集群系统局部控制
规则以及环境对个体的作用，每个个体都在势函数作用下活动，势函数本身就对群体整体起到控制作用，设计出适当的势函数，就可能控制集群智能向人们期望的方向涌现。根据文献记录的实验结果看，人工势场法也是控制集群系统的一种有效方法。
总结
人们已经开始考虑在集群内部局部规则的基础上，将集群
智能不同控制方法综合应用，如将人工势场和领航控制方法结合起来控制集群智能的涌现，这是目前集群智能控制方法研究的重要趋势。
标签：控制,势场,有关,个体,智能,集群,局部 来源： https://blog.csdn.net/Dr4gonfly/article/details/122817622
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