東南大學自動化學院團隊在控制領域關鍵技術研究中取得系列新進展

　　【儀表網 研發快訊】近日，東南大學自動化學院李世華教授、王翔宇教授團隊，以及溫廣輝教授團隊分別在受限二階多智能體系統分層協同控制、不確定系統優化控制領域取得重要突破，相關研究成果均以長文(Full Paper)形式發表于控制領域國際頂刊《IEEE Transactions on Automatic Control》(電氣與電子工程師協會自動控制匯刊)，為智能機器人、海洋航行器等領域的智能控制技術落地提供關鍵理論支撐。
 

　　多智能體協同控制是智能機器人編隊、自動駕駛集群等技術的核心基礎，而速度約束下的系統協同控制長期面臨設計復雜度偏高、通用性和可擴展性偏弱等挑戰。李世華教授、王翔宇教授團隊的研究論文《Hierarchical Consensus of Constrained Second-Order Multi-Agent Systems With Application to Formation of Multiple Mobile Robots》(受限二階多智能體系統的分層一致性及其在多移動機器人編隊中的應用)針對這一問題，創新提出兩層式約束協同控制方案：通過“約束分布式參考信號發生器”為各跟隨者智能體精準生成符合速度約束的參考信號，結合“非線性映射跟蹤控制器”實現各跟隨者智能體對參考信號的漸近跟蹤并避免過大控制量。該方案兼具高靈活性與強適配性，且已成功應用于多移動機器人編隊任務，仿真與實驗驗證其可高效實現領導者-跟隨者系統的漸近一致性和編隊目標。論文將分層協同控制框架的適用范圍擴展到受限多智能體系統的協同控制問題——這也是團隊繼2020年IEEE TAC長文、2024年《Automatica》長文后，在非線性協同控制與優化研究方向第三篇以長文形式發表在控制領域兩大頂刊的核心成果，論文由王翔宇教授任第一作者，李世華教授任通信作者，東南大學為第一作者及通信作者單位。
 

　　群體具身智能的實時決策及控制，是航天器、海洋航行器等復雜載體高效應用的關鍵，而不確定Euler-Lagrange系統的聚合優化控制，長期面臨魯棒性不足、場景適配性單一的挑戰。溫廣輝教授團隊的研究論文《Distributed Aggregative Optimization of Uncertain Multiple Euler-Lagrange Systems: Comparative Analysis of Two Optimization-Control Strategies》(不確定多歐拉-拉格朗日系統的分布式聚合優化：兩種優化控制策略的比較分析)針對這一問題，創新設計開環與閉環兩類優化控制算法：通過“解耦式開環設計”優化控制模塊、引入輔助簡化系統，實現參數調節直觀化，適配干擾小、工況明確的場景；結合“反饋式閉環框架”嵌入實時狀態與誤差反饋，構建強魯棒性耦合結構，強化動態適應能力，可滿足復雜洋流中海洋航行器、動態環境多機器人系統等復雜場景需求——方案兼具差異化適配性與工程實用性。兩類算法已成功應用于海上航行器動態最優定位任務，仿真與魯棒性對比分析驗證其性能優于現有方案。論文由博士后房肖任第一作者，溫廣輝教授任通信作者，東南大學為第一作者及通信作者單位。
 

　　兩項研究分別獲得了國家自然科學基金、江蘇省前沿技術研發計劃等項目的資助。