基于人类经验反馈的多智能体合围弹性控制方法

本发明涉及一种基于人类经验反馈的多智能体合围弹性控制方法，属于多智能体系统安全一致性控制技术领域，本发明结合操作员的手动输入避障、急停信号以及强化学习算法和反步法，实现多智能体系统合围弹性在线控制，能够在存在连续快速变化的执行器扰动的环境下实现在线鲁棒控制，进一步加速了学习过程，提升了多智能体系统对环境变化的适应能力；此外，反步法能够对非线性系统实现抗扰控制，使得多智能体系统中跟随者能够在存在连续快速变化的执行器扰动环境中对领导者有效合围，保持队形的一致性与任务执行的安全性；本发明能够有效应对多智能体系统MASs执行器故障，在多智能体系统存在非自治人类交互输入时，最小化选定的性能指标。