Auto 3：多目标点编队控制的分布式控制方法
最近在复现一篇关于多智能体编队控制的SCI论文，发现Auto3算法在实现任意初始位置的快速编
队方面效果拔群。这个算法的核心在于把传统的一致性协议和势场函数玩出了新花样——不仅能让智能体
快速找到组织，还能像磁铁相斥般自动避障。
先看个有意思的现象：当我们在Gazebo里扔进去20个随机分布的Turtlebot3，运行控制算法后，这
些小家伙会像贪吃蛇吃豆子一样，边调整间距边向目标点汇聚。整个过程行云流水，完全看不出是分布式
的决策机制在起作用。
核心控制律用Python实现大概长这样：
```python
def compute_control(i, agents, targets):
u = np.zeros(2)
# 一致性协议部分
for j in agents.neighbors(i):
dij = agents.pos[j] - agents.pos[i]
u += k1 * (dij - (targets.offset[j] - targets.offset[i]))
# 势场梯度项
for j in agents.neighbors(i):
dist = np.linalg.norm(agents.pos[i] - agents.pos[j])
if dist < safe_radius:
u += k2 * (1/dist - 1/safe_radius) * (agents.pos[i]-agents.pos[j])/dist*
*3
# 目标点牵引力
u += k3 * (targets.position[i] - agents.pos[i])
return np.clip(u, -max_force, max_force)
```
这段代码里藏着三个魔法参数：k1控制编队形状的保持力度，k2决定避障的敏感程度，k3则是奔向
目标的急脾气程度。实际调试时发现，当k1/k3的比值超过2.5时，机器人会先围成队形再整体移动；低于1
时则变成边跑边整队——后者更适合动态目标追踪的场景。
通信机制的处理也很有意思。由于是分布式架构，每个机器人只需要获取邻居的位置信息：
```python
class Agent:
