由于非光滑控制和触发条件引起的混合非线性，事件驱动控制下的有限时间共识分析比连续时间控制更具挑战性。我们研究了具有单积分器动态和标量状态的智能体，并提出了一种用于有限时间共识的分布式事件驱动控制协议，并与连续时间控制进行了比较。结果表明，使用所提出的事件驱动控制方案，智能体可以在有限时间内达成共识，并且不会出现Zeno行为。我们还得到了一个关于收敛时间的估计，并证明它不仅与初始条件和网络连通性有关

在动态不确定环境下，无人机集群的分布式估计面临通信噪声、数据丢失、拓扑时变等挑战。本文提出基于信念共识与测量共享的分布式估计框架，通过构建多智能体共享生成模型实现贝叶斯信念更新，结合随机逼近-趋同算法与网络共识机制，解决强噪声、低检测率及杂波环境中的多目标跟踪问题。仿真与实测验证表明，该框架在50%通信丢失率下仍保持92%的估计精度，较传统方法提升37%。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种启发式搜索和优化算法，受到了达尔文的自然选择理论的启发，模拟了生物进化过程中的基本原理。通过代代遗传、自然选择和生存竞争等机制，逐步优化种群中的个体，以找到问题的最优解或近似最优解。[2]符运来,王魏,刘妙男,等.基于改进P-RRT*算法的无人船路径规划[J/OL].控制工程:1-8[2024-04-21].https://doi.org/

它具有以下显著特点： - 随机性：随机采样的方式使得算法能够在复杂的环境中快速探索不同的区域，增加找到可行路径的可能性。- 高效性：能够在高维空间中进行有效的路径搜索，对于复杂的环境和大规模的问题具有较好的适应性。- 路径调整：当发现障碍物时，算法会调整随机树的生长方向，尝试从不同的方向绕过障碍物，确保生成的路径不会与障碍物发生碰撞。总之，RRT在路径规划与避障方面具有重要的应用价值，为机器人在复

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路径规划的目标是找到一条从起点到终点的最优路径，使得路径穿过的单元格数量最少或路径长度最短，同时避开障碍物。例如，可以使用路径平滑算法来减少路径上的拐点，或者使用最短路径算法来进一步缩短路径长度。[1]林硕,吴勇鹏,韩忠华,等.多AGV在线任务调配与无冲突路径规划[J/OL].控制工程:1-9[2024-05-10].https://doi.org/10.14107/j.cnki.kzgc.202

A*（A-Star）路径搜索算法是一种常用的启发式搜索算法，用于解决图形和图形网络中的最短路径问题。它结合了Dijkstra算法的全局最短路径搜索和贪心最佳优先搜索的优点，具有高效性和可扩展性。路径规划是人工智能和计算机科学中的一个重要问题，应用于许多领域，如机器人导航、游戏开发、交通规划等。[1]袁中锋,汪朝亮. 探索新路径 为民解心结[N]. 安徽日报,2024-03-09(012).文章中一

"UGV 和 UAV 的混合路径规划方法"通过有效地整合地面车辆和无人机的能力，实现了更高效、更安全的任务执行和路径规划，具有广泛的应用前景。[1]张道德,卢子健,赵坤,等.非平坦环境下履带机器人多目标路径规划方法研究[J/OL].中国机械工程:1-12[2024-04-21].http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1294.TH.20240415.1634.004

在路径规划中，适应度函数通常基于路径的长度、路径通过的单元格数量、避开障碍物的能力等指标来衡量。基于遗传算法的路径规划优化算法能够有效地搜索复杂的路径空间，寻找到满足特定优化目标的最佳路径解。[1]吴素谦,闫建国,杨斌,等.多策略改进的天鹰优化器及其在路径规划中的应用[J/OL].计算机应用:1-9[2024-05-10].http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.13

应用场景：在复杂环境中，如机器人在障碍物密集的环境中寻找从起点到终点的路径，ABC + PSO 可以考虑到更多的路径可能性，避免局部陷阱，同时快速找到最优或接近最优的路径。侦察蜂：在搜索陷入局部最优时，侦察蜂会随机生成新的解，防止算法停滞，保证搜索的多样性和全局性。通过这种结合，我们可以克服单一算法的局限性，提高算法在复杂场景下的适应性和性能，为路径规划领域带来新的突破和发展，满足现代社会对智能路