Disentangled Control of Multi-Agent Systems
作者: Ruoyu Lin, Gennaro Notomista, Magnus Egerstedt
分类: eess.SY, cs.RO
发布日期: 2025-11-08 (更新: 2025-11-25)
💡 一句话要点
提出解耦多智能体系统控制框架，解决复杂拓扑和时变目标下的控制问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 多智能体系统 去中心化控制 解耦控制 编队控制 覆盖控制
📋 核心要点
- 现有方法难以在复杂拓扑和时变目标下实现多智能体系统的解耦控制和收敛保证。
- 该框架通过解耦智能体间的动态依赖关系，实现了多智能体系统的去中心化控制，并支持多目标优化。
- 实验验证了该框架在时变编队控制、去中心化覆盖控制和安全编队导航等任务中的有效性和通用性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个通用的多智能体控制综合框架，该框架适用于广泛的问题，并具有收敛性保证，而无需考虑底层图拓扑的复杂性和目标函数的显式时间依赖性。所提出的框架系统地解决了多智能体系统中一个特别具有挑战性的问题，即不同智能体之间纠缠动力学的去中心化，并且自然地支持多目标机器人和实时实现。为了证明其通用性和有效性，该框架在三个实验中得到实施，即时变领导者-跟随者编队控制、针对时变密度函数的去中心化覆盖控制（无需任何近似，这是一个长期存在的开放问题）以及密集环境中的安全编队导航。
🔬 方法详解
问题定义：多智能体系统控制面临的挑战在于如何有效地解耦各个智能体之间的动态依赖关系，尤其是在复杂的图拓扑结构和时变目标函数的情况下。现有的控制方法往往难以保证系统的收敛性，并且难以实现去中心化的控制策略。此外，如何同时优化多个目标也是一个难题。
核心思路：本文的核心思路是通过设计一种通用的控制框架，将多智能体系统的控制问题分解为多个独立的子问题，每个智能体只需要关注自身的状态和局部信息，从而实现去中心化的控制。该框架通过解耦智能体之间的动态依赖关系，简化了控制器的设计，并保证了系统的收敛性。此外，该框架还支持多目标优化，允许智能体同时优化多个性能指标。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 状态估计模块，用于估计智能体的自身状态和邻居状态；2) 控制器设计模块，用于设计每个智能体的局部控制器；3) 通信模块，用于智能体之间的信息交互。整体流程是：每个智能体首先通过状态估计模块获取自身和邻居的状态信息，然后利用控制器设计模块计算出控制指令，最后通过通信模块将信息传递给其他智能体。
关键创新：该框架最重要的技术创新在于其解耦动态依赖关系的能力。通过将多智能体系统的控制问题分解为多个独立的子问题，每个智能体只需要关注自身的状态和局部信息，从而避免了全局优化带来的复杂性。此外，该框架还具有良好的通用性，可以应用于各种不同的多智能体系统控制问题。
关键设计：具体的控制器设计方法取决于具体的应用场景。例如，在编队控制中，可以使用基于一致性的控制方法，使得智能体之间的相对位置保持一致。在覆盖控制中，可以使用基于Voronoi图的控制方法，使得智能体能够均匀地覆盖目标区域。关键参数包括控制增益、通信拓扑结构等。损失函数的设计需要根据具体的多目标优化问题进行调整。
📊 实验亮点
该框架在三个实验中得到了验证：1) 时变领导者-跟随者编队控制，证明了框架在动态环境下的适应性；2) 去中心化覆盖控制，解决了长期存在的开放问题，无需任何近似；3) 密集环境中的安全编队导航，展示了框架在复杂环境下的鲁棒性。实验结果表明，该框架能够有效地实现多智能体系统的解耦控制，并保证系统的收敛性和安全性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于多机器人协同作业、无人机集群控制、智能交通系统等领域。例如，在灾难救援中，可以使用无人机集群进行搜索和救援；在智能交通系统中，可以使用多辆自动驾驶汽车进行协同行驶，提高交通效率和安全性。该框架的通用性和可扩展性使其具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
This paper develops a general framework for multi-agent control synthesis, which applies to a wide range of problems with convergence guarantees, regardless of the complexity of the underlying graph topology and the explicit time dependence of the objective function. The proposed framework systematically addresses a particularly challenging problem in multi-agent systems, i.e., decentralization of entangled dynamics among different agents, and it naturally supports multi-objective robotics and real-time implementations. To demonstrate its generality and effectiveness, the framework is implemented across three experiments, namely time-varying leader-follower formation control, decentralized coverage control for time-varying density functions without any approximations, which is a long-standing open problem, and safe formation navigation in dense environments.