数十年来,鉴于其在生物学,物理学和工程领域的广泛和日益增长的应用,多智能体系统的协同控制迅速成为一个活跃的研究领域。其中一个基本的协同控制问题是一致性问题,即,确保所有智能体达成某种共同的轨迹(无领导者的一致性)或跟踪一个领导者的轨迹(有领导者的一致性)。对于包含单个领导者的通信网络,其控制目标是使每个跟随者的轨迹与领导者的轨迹同步。这通常被称为跟踪控制问题。对于具有多个领导者的通信网络,其控制目标是将每个跟随者驱动到由多个领导者构成的凸包中。这通常被称为包含控制问题。关于同构多智能体的状态一致性研究已经形成了丰富的文献,同构意味着所有的智能体具有相同的动态系统。然而,在许多实际应用中,多个智能体是相互异构的,具体表现为多个智能体的系统动态甚至状态空间维度是不同的。对于这些多智能体系统,状态一致性是没有意义的。因此,异构多智能体系统的分布式输出一致性研究在文献中引人注目。由于多个智能体具有不同的系统动态,标准的Kronecker积不能用于闭环动态系统,因此,异构多智能体的控制器设计变得很复杂。闭环动态系统中的局部控制器设计和全局的拓扑图结构以非常复杂的方式混合。因此,合适的局部分布式协议的设计是困难的。在本文中,我们将研究异构多智能体的输出一致性。在本文的第一个主要部分,我们考虑了具有单个领导者的线性异构多智能体的输出调节问题。主要结果总结如下:(1)、通过构建和求解一个局部(?)增益设计问题,我们提供了一个统一的方法来设计异构多智能体的输出一致性控制协议。这个(?)增益设计问题可以通过局部设计算法解决,以保证局部增益有与全局图结构相关的上界。(2)、推导了三种控制协议下求解输出调节问题的局部充分条件,并逐一给出了相应的局部设计方法。这些局部设计方法中使用的动态补偿器只包含了领导者动态的一个副本,而不管输出的维度如何。与现有文献中广泛使用的p-copy内部模型原理相比,针对高阶输出的多智能体系统,我们的局部设计方法可以得到更低维的和运算便宜的补偿器和控制器结构。(3)、我们提出的动态输出反馈控制协议完成了对一种更具挑战性的异构非内省多智能体系统的输出一致性研究,其中每个智能体与其邻居的相对输出信息是唯一可用的信息。在本文的第二个主要部分,我们研究了线性异构多智能体的输出包含控制问题。与现有的文献相比,主要贡献总结如下:(1)、首次解决了异构多智能体系统的输出包含问题。我们研究的异构多智能体系统由具有不同的系统矩阵和不同的状态维度的智能体组成。(2)、通过使用两种不同的控制协议,即全状态反馈和静态输出反馈,解决了异构多智能体的输出包含问题。与现有文献中的前馈方法相比,我们的协议不需要领导者的状态信息。并且,在通信网络中仅交换每个跟随者相对于其邻居的相对输出信息。(3)、由于前馈方法需要取决于系统参数的前馈增益,因此不能适应系统不确定性。相反,通过使用内部模型原理,我们的协议对参数变化更加稳健。(4)、在一定的假设条件下,通过分别构建一种状态反馈问题和一种静态输出反馈问题,提出了两种控制协议设计的统一方法。在本文的第三个主要部分,我们研究了异构多智能体的自适应输出包含控制。在前面两个主要部分中,我们假定每个跟随者都具有领导者的动态信息,然而,在此研究部分,我们假定只有相邻的跟随者具有领导者的动态信息。与现有的文献相比,主要贡献总结如下:(1)、我们首先为每个跟随者构建了自适应观测器来估计领导者的动态。进一步地,我们提出了一个自适应算法实时在线地求解相关的输出调节方程。(2)、我们提出了两种不同的控制协议,分别使用状态反馈和动态输出反馈。这两个协议都使用了领导者的估计动态和输出调节方程的自适应解。(3)、我们提出的局部控制协议不需要任何全局通信网络拓扑信息,并仅取决于局部状态或输出信息。因此,这些设计是完全分布式的。