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CBBA的核心思想在于通过一种分布式机制，让每个智能体（在这里指太空船）独立评估所有任务并形成自己的任务偏好（即“捆绑”），然后通过信息交换达成全局共识，以最小化总体成本或最大化效益。任务评估与捆绑形成：每个智能体独立评估所有可执行的任务，基于任务的优先级（如接近度、能耗、时间窗口等）、自身能力和当前任务负载，形成一个局部最优任务集（即“捆绑”）。信息共享与共识达成：智能体之间通过网络共享它们的捆
在这篇文章中，我将和大家一起来讨论6DOF建模、ADRC控制器设计、领导者-跟随者编队控制，以及基于MCP服务的AI辅助开发实践。无人机集群协同控制是当前无人机领域的研究热点，其核心挑战在于：单机控制精度：四旋翼是欠驱动、强耦合的非线性系统集群协调能力：多机之间需要保持相对位置并避免碰撞抗扰动能力：实际飞行中存在风扰、负载变化等不确定因素本项目选择 ADRC（自抗扰控制） 作为核心控制算法，原因在
多机器人路径规划（MRPP）或多智能体路径规划（MAPF）在众多领域如物流仓储、智能工厂、救援行动等具有重要应用。其目标是为多个机器人或智能体规划出无冲突的路径，使其从起始位置移动到各自目标位置。启发式搜索与增量启发式搜索方法能够在复杂环境中快速找到可行路径，提高路径规划效率，为多机器人系统的高效运行提供保障。假设有 n 个机器人分布在一个二维或三维空间中，空间内存在各种障碍物。每个机器人都有其特
在复杂系统的控制领域，准确的预测对于实现高效、稳定的控制至关重要。极限学习机（ELM）作为一种快速且有效的神经网络学习算法，在预测任务中展现出良好的性能。然而，ELM 的性能很大程度上依赖于其初始参数的选择。粒子群优化（PSO）算法能够通过群体智能搜索来优化这些参数，但传统 PSO 在处理复杂问题时可能陷入局部最优。多智能体粒子群优化（MAPSO）算法在 PSO 基础上引入多智能体系统的概念，增强
在远程太空探索中，多智能体系统常用于执行复杂任务，如太空船的交会与维修。这些任务通常包含多个子任务，需要合理分配给不同的智能体，以实现高效、可靠的操作。基于共识的捆绑算法（CBBA）作为一种有效的多智能体任务分配方法，能够在分布式环境下实现任务的合理分配，提升系统的整体性能。本文将探讨如何运用 CBBA 解决远程太空船交会和维修的 RPO（Resource - Process - Object，资
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