O controle de formação desempenha um papel vital na coordenação de sistemas multiagentes e robótica de enxame, permitindo colaboração em aplicações como veículos autônomos, enxames robóticos e sensoriamento distribuído. Este artigo introduz o problema de controle de formação, destaca seus desafios e compara esquemas centralizados e descentralizados. Revisamos os avanços recentes e analisamos algoritmos populares, em seguida, propomos uma estrutura híbrida que combina rastreamento líder-seguidor com uma camada de segurança de campo potencial artificial (APF). Em testes com três UAVs, os seguidores cruzam caminhos e um encontra um obstáculo estático. Executamos múltiplas simulações em cenários com obstáculos e formações variadas. Os resultados mostram que o controlador híbrido mantém a formação exigida, enquanto evita colisões entre agentes. Usando métricas quantitativas, descobrimos que a linha de base líder-seguidor alcança o menor erro de formação, mas apresenta mais violações de segurança, enquanto o APF melhora significativamente a segurança ao custo de um erro maior. O híbrido combina essas forças, fornecendo segurança em nível de APF com menor erro e sobrecarga de tempo insignificante, proporcionando um equilíbrio prático entre a manutenção precisa da formação e a robusta prevenção de colisões.
Alkhamees et al. (Sex,) estudaram essa questão.