事件触发编队控制器

大延迟下稳定编队

采用双环事件触发架构，先以分布式预测器估计位置参考缓解通信延迟，再用强化学习为未知动态AUV推导最优控制策略，并排除Zeno行为。

Zhao, Wanbing · 夏元清 · 翟弟华 · 孙中奇 · 张元

IEEE Transactions on Vehicular Technology 2025

技术优势

大延迟下稳定编队

通过分布式预测器估计位置参考，即使通信延迟任意大且时变，仍能实现编队控制。

不会Zeno

理论分析排除了Zeno行为，保证事件触发机制不会在有限时间内无限次触发，确保控制策略可执行。

未知动态也能控

基于强化学习的方法无需已知AUV动力学模型，即可学习最优控制策略，适用于未知动态系统。

应用场景

• 水下机器人集群：解决集群中通信延迟大导致的编队失稳问题，无需精确模型。
• 多AUV协同作业：在延迟严重的水下环境中实现多AUV可靠协同，提升任务成功率。
• 未知环境自适应控制：利用强化学习在线适应未知动态，无需预建模即可实现最优控制。