文献复现基于分布式模型预测控制的多智能体点对点转移的轨迹生成摘要-本文介绍了一种基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体离线轨迹生成的新算法 该算法的可伸缩性和成功的关键在于开发了按需碰撞避
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文献复现 基于分布式模型预测控制的多智能体点对点转移的轨迹生成 摘要—本文介绍了一种基于分布式模型预测控制（DMPC）的多智能体离线轨迹生成的新算法。 该算法的可伸缩性和成功的关键在于开发了按需碰撞避免策略。 通过预测未来状态并与邻居分享这些信息，智能体能够在朝向目标的过程中检测并避免碰撞。 所提出的算法可以以分布式方式实现，并且与基于顺序凸规划（SCP）的先前优化方法相比，计算时间缩短了超过85%，同时对计划的最优性影响很小。 该方法经过了广泛的仿真验证，并通过在室内受限空间中飞行的多达25架四轴飞行器进行了实验验证。 附带参考文献
### 基于分布式模型预测控制的多智能体点对点转移轨迹生成
#### 一、背景介绍
在众多工业领域中，自动化与智能化的应用无处不在，尤其是在高精度轨迹生成与优化领域。特别是
在面临诸如复杂的机械系统控制、交通系统优化、智能家居管理等应用场景时，模型预测控制（MPC
）技术显得尤为重要。本博客将围绕一种基于分布式模型预测控制的多智能体点对点转移轨迹生成方
法展开深入分析。
#### 二、技术概述
该技术基于分布式模型预测控制，特别适用于复杂环境下的轨迹生成与优化。该方法利用先进的预测
技术，确保智能体在复杂环境中的移动路径更加平滑、高效。该算法不仅具有高度的可伸缩性，而且
在处理碰撞避免问题上展现出显著的优势。
#### 三、关键技术与算法分析
**1. 碰撞避免策略的开发**
为了实现高效的轨迹生成，该算法开发了一种按需碰撞避免策略。通过预测未来状态并与邻居智能体
分享这些信息，智能体能够在朝向目标的过程中实时检测并避免碰撞。这种策略使得轨迹生成更加灵
活和高效。
**2. 分布式模型预测控制实现**
该算法采用了分布式模型预测控制的方法，能够在多个智能体之间共享预测结果，从而实现高效的轨
迹生成。这种方法的优点在于可以充分利用计算资源，提高轨迹生成的效率和准确性。
**3. 与传统方法的比较**
与传统的顺序凸规划方法相比，该算法的计算时间缩短了超过 85%，大大提高了轨迹生成的效率。同
时，由于采用了分布式处理的方式，该算法对计划的最优性影响较小，使得生成的轨迹更加符合实际
需求。
#### 四、仿真验证与实验验证
为了验证该算法的可行性和有效性，进行了广泛的仿真验证和实验验证。在仿真验证中，通过模拟多
达 25 架四轴飞行器的移动轨迹生成过程，验证了算法的准确性和高效性。在实验验证中，通过在室
内受限空间中飞行的多架四轴飞行器进行实验，验证了该算法在实际应用中的效果和可靠性。
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