题目：多机器人编队的自适应迭代学习控制

    多机器人系统的编队在许多领域都有着重要应用，如大型物体的搬运、空间搜索等。机器人系统具有复杂的非线性动态，并且其控制任务往往要求很高的执行精度。因此，本文将迭代学习控制方法运用到解决多机器人系统的编队问题中，既能够有效克服机器人的非线性动态，又能够确保各机器人以任意高精度完成指定的编队任务，其获得的主要结果包括：

    首先，提出了一种分布式的多机器人系统控制协议，其包含一个针对每个机器人独立设计的自适应迭代学习控制律。在只有一部分机器人具有指定期望参考轨迹信息的前提下，该编队控制协议能够通过保证各机器人对该期望参考轨迹以期望相对距离的跟踪来实现整个系统保持一定的期望编队队形。此外，所提自适应迭代学习控制律能够克服机器人的动态不确定性，并且通过类Lyapunov分析方法证明了其鲁棒收敛性，同时给出了收敛性条件及增益矩阵设计准则。

    进一步，提出了包含一个分布式自适应迭代学习控制律的多机器人编队控制协议。基于邻居信息利用规则，该编队控制协议仅需要各机器人的相对位置和相对速度信息，就能够确保各机器人实现期望的编队队形。同时，所提分布式自适应迭代学习控制律对机器人动态不确定性具有良好的鲁棒性，并且类Lyapunov分析给出了其收敛性条件及增益矩阵设计准则。通过考虑一个4机器人系统，实例验证了所提基于自适应迭代学习控制的分布式多机器人编队协议的有效性。