针对含有复合不确定项的二阶领航-跟随者多智能体系统（2-6），设计控制器如式（6-2）：
其中，ui1是传统一致性算法部分[4]，用来保证多智能体系统速度的一致性收敛；ui2是人工势能场函数[5]，用来保持领航-跟随者系统的连通性，并确保相邻车厢之间始终处于安全距离范围；ui3是滑模变结构项，用来处理观测误差与速度导数组成的复合项；ui4是滑模变结构观测器反馈值[6]，用来处理系统中的非线性和不确定性，提高算法的抗干扰能力和跟踪的准确性。
一致性控制器形式如下：
式中，aij决定车厢与车厢之间是否发生信息（速度和位移）的交换，如果位移信息能从第i 节车厢传递到第j 节车厢，则aij=1，否则aij=0。
引入势能函数如式（6-4）：
其中，xij表示制动过程中两节车厢之间的动态距离；r1，r2 分别表示安全距离的最小值和最大值。
对于上述势能场函数，令 r1=9.5，r2=10.5，画出如图6-1 所示的有界的人工势能场函数图像。
图6-1 势能场函数曲线示意图
设计选取速度的同步-误差作为滑模面，则有
设计滑模控制项为
其中，ηi为待设计常数。
对于包含未知复合扰动 fri（·）的多智能体系统，根据滑模变结构控制的优良特性，可以通过增大滑模参数 ηi来处理未知有界扰动带来的影响，实现系统的镇定。但是由于算法中未含有扰动的反馈信息，鲁棒性较差，同时随着 ηi的增大，将会大大增加控制输出抖动，影响跟踪精度，甚至对系统的硬件造成损伤。因此，引入滑模变结构扰动观测器：首先，设计SMC-observe 将复合扰动精准地估计出来；随后，将扰动的观测值反馈到控制器中，设计一个抗干扰能力强的一致性鲁棒控制算法。
对于动态方程（5-4），设计变结构观测器[7]：
证明：构造观测器系统的误差方程，用系统方程（5-4）减去观测器方程（6-8），得到如下误差方程：
构造李雅普诺夫函数如下：
对 Vi 求导得到：
由滑模变结构知识可知，误差会在有限时间内到达滑模面，做滑模运动，此时有
最终得到复合扰动观测值的表达式如下：
∀δ ＞0，∃ t1＜ T1，如果t ＞t1，就有
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
