在多Agent系统的研究领域中，一致性问题一直是一个基础且关键的研究课题，它涉及到多Agent系统中个体之间如何通过分布式控制策略达成共识，实现协同工作。一致性问题可以进一步细分为无领导者一致性（leaderless consensus）和有领导者一致性（leader-following consensus）。本文关注的是在二阶多Agent系统中，基于异步采样的跟随者一致性问题。
为了更好地理解本文的知识点，需要掌握以下概念：
1. 多Agent系统（Multi-Agent Systems）：多Agent系统是由多个智能体（agent）组成的复杂系统，它们可以是机器人、传感器或者其他智能设备。这些智能体能够在没有集中式控制的情况下，通过局部交互和协调来完成任务。
2. 一致性（Consensus）：一致性是多Agent系统中一个核心概念，指的是系统中的所有Agent能够在某些方面达到一致的状态，例如达成相同的决策或行为模式。领导者一致性问题是指存在一个领导者Agent，系统中的其它Agent需要跟踪领导者的行为。
3. 二阶系统（Second-Order Systems）：与一阶系统不同，二阶系统考虑的是Agent位置和速度的动态。二阶一致性问题中，个体不仅需要在位置上达成一致，而且需要在速度上保持同步。
4. 有向拓扑（Directed Topologies）：多Agent系统中的交互结构是通过图论中的有向图来描述的，图中的节点代表各个Agent，边代表交互关系。有向拓扑指的是这些边具有方向性，即交互是有特定流向的。
5. 异步采样（Asynchronous Sampling）：传统的一致性问题研究中，通常假设所有Agent同步采样环境信息并进行决策。而异步采样指的是不同的Agent在不同的时间点独立地采样信息并做出反应，这更接近于现实世界中个体的动态行为。
6. 领导者恒定速度（Constant Velocity Leader）和领导者变化速度（Variable Velocity Leader）：在有领导者的一致性问题中，领导者的行为模式有两种：一种是速度恒定不变，另一种是速度随时间或其他因素变化。
本论文研究了在异步采样条件下，二阶多Agent系统在有向拓扑结构中实现领导者跟随一致性的充分条件。研究发现，即使所有Agent的采样是异步的，系统中的Agent也能够实现领导者跟随的准一致性（quasi-consensus），即达到状态上的有界一致性。研究还利用数值仿真验证了理论结果。
文章中提到的关键词“领导跟随（leader-following）”、“一致性（consensus）”和“异步采样（asynchronous sampling）”概括了本文的研究重点。此外，论文中还提到了以往的研究成果，比如文献[15]研究了具有活性领导者和变拓扑结构的多Agent系统的跟踪一致性问题；文献[14]提出了分布式观测器来解决多Agent系统的领导者跟随一致性问题；文献[22]调查了具有变速度领导者的多Agent系统的领导者跟随协调问题；文献[37]考虑了固定和切换拓扑结构对多Agent系统的领导者跟随一致性问题的影响；文献[27]基于固定控制得到了非线性多Agent系统领导者跟随一致性问题的充分标准；文献[8]和[18]研究了领导者跟随多Agent系统的有限时间一致性问题；文献[29]调查了领导者跟随多Agent系统的准一致性或有界一致性问题。
通过本文的研究，我们理解到，即便在异步采样的情况下，只要设置合适的采样协议，多Agent系统也能够实现领导者的跟随一致性，这对于未来在动态变化环境中实现多智能体的自主协同控制提供了重要的理论支持和实践指导。
