1.一种基于事件驱动机制的有限时间多机器人合作控制方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：第一步：计算机器人的通信拓扑参数，具体步骤如下：a)建立机器人群体的比邻矩阵A＝[aij]；如果第i个机器人能够和第j个机器人通信，则aij＝1，否则，aij＝0，i＝1，２，...，n，j＝1，２，...，n；

b)建立机器人群体的拉普拉斯矩阵L(A)＝[lij],i＝1，２，...，n,j＝1，２，...，n；其中：

c)设定一个虚拟领导者，即虚拟机器人，具有位置x0(t)和速度v0(t)；虚拟领导者的所有计算在某个实体机器人上完成；如果虚拟领导者能够和第i个机器人通信，则ai0＝1；否则，ai0＝0，i＝1，２，...，n；

d)建立矩阵M＝L(A)+diag{a10，...，an0}，其中diag{a10，...，an0}是对角矩阵；令M-1是矩阵M的逆矩阵，求得M-1的全部特征值，并让vmax是矩阵M-1的最大特征值；

第二步：采用径向基函数网络建立环境质量参数模型，具体步骤如下：a、对于第i个机器人的环境质量参数模型，即径向基函数网络如(2)式所示；

其中：αkk是径向基函数的权重；m是径向基函数的个数；x是机器人的位置；fi(x)表示在机器人位置x，径向基函数网络输出的环境质量参数预测值；pkk(x)是第kk个径向基函数，具体如(3)式所示；

其中：γ是归一化常数；ukk是径向基函数中心；σkk是径向基函数的宽度；exp(·)是指数函数；||·||表示2范数；

b、第i个机器人的环境质量参数模型中径向基函数的权重αkk，kk＝1，２，...，m，根据(4)式更新；

其中：min表示取最小值；|·|表示绝对值；如果第j个机器人能和第i个机器人通信，可以将第j个机器人的位置xj和环境实际质量参数数值z(xj)，发送给第i个机器人；fi(xj)表示第i个机器人的环境质量参数模型对第j个机器人的位置xj上的环境质量参数预测值；

第三步：基于环境质量参数模型，获得机器人在该位置上的质量参数梯度信息，从而求得该机器人在该位置上的参考速度；

其中：λ是一个调节参数，根据机器人的最大速度设定； 表示第i个机器人在位置xi时的参考速度；

第四步：建立事件驱动规则，即给出测量误差和系统状态之间的比例关系；

其中： 表示第i个机器人的总位置测量误差；

表示第i个机器人在时间t时的位置测量误差；xi(t)是第i个机器人在时间t的位置； 表示第i个机器人在采样时刻 的位置；

表 示 第 i个 机 器 人的 总 速 度 测量 误 差 ；

表示第i个机器人在时间t时的速度测量误差；vi(t)是第i个机器人在时间t的速度； 表示第i个机器人在采样时刻 的速度；

表示虚拟领导者的位置误差；x0(t)是虚拟领导者在时间t的位置； 表示虚拟领导者在采样时刻 的位置； 表示虚拟领导者的速度误差；v0(t)是虚拟领导者 在时间 t的 速 度 ； 表示 虚拟 领导 者在 采样时 刻 的 速度 ；

是第i个机器人的位置状态；

是第i个机器人的速度状态；

第五步：根据下述条件，计算第i个机器人的控制输入，具体步骤如下：a、对于时间 是初始时刻；如果事件驱动规则(6)不满足，并且 那么第i个机器人的控制

输入如(7)式所示；

其中：sig(r)p＝sign(r)|r|p，sign(·)是符号函数，r是实数；0＜p＜1； 是第i个机器人在采样时刻 的位置； 是第j个机器人在采样时刻 的位置，并将该位置值发给第i个机器人； 是第i个机器人在采样时刻 的速度； 是第j个机器人在采样时刻 的速度，并将该速度值发给第i个机器人； 是虚拟领导者在采样时刻 的位置； 是虚拟领导者在采样时刻 的速度，并将该速度和位置值发给第i个机器人；

hi是给定的常数，i＝1，２，...，n，并且h0＝0；

b、对于时间 如果事件驱动规则(6)满足,那么一个新的时间区间被设定，即 并且当前时间 第i个机器人的控制输入则用 代替(7)式中的得到；

第六步：虚拟领导者的速度更新和位置更新：

第七步：如果终止条件满足，例如：给定的最大搜索时间已经达到，则第i个机器人停止运行，并将它的环境模型fi(x)输出；如果终止条件没有满足，则返回第一步继续执行。