事件觸發(fā)與控制相結合感覺更應該為，基于事件觸發(fā)的××控制。當然事件觸發(fā)確實參與了控制過程，或者在控制器更新之前起到了作用，從而影響了控制器更新的數(shù)值，不影響控制器更新本身，用事件觸發(fā)控制也貼切，但是事件觸發(fā)必須要和控制方法結合！！

在與多智能體一致性結合的過程中，應當先獨立觀察一致性和事件觸發(fā)。一致性可以理解為一致性控制、一致性協(xié)議，是一種可以使得多智能體中每個個體的某些狀態(tài)趨于一致（誤差為零）。實際的一致性的過程中，是需要智能體之間連續(xù)通信，連續(xù)互相分享各自狀態(tài)（當然是否能互相要看拓撲結構）， 這意味著通信成本的增加，極大的限制了一致性的實際發(fā)展，因此引入事件觸發(fā)，為了解決掉連續(xù)通信問題。簡單來說就是對于某一智能體而言，設定一事件觸發(fā)函數(shù)在滿足某一事件條件時，觸發(fā)與之相連的互相（也要看是否為有向圖）通信，不滿足時無需通信。

在一致性框架（協(xié)議）下，對于每一個智能體而言，每一個智能體的狀態(tài)方程是給定的，且每一個智能體的控制輸入是與相連的整體的信息有關系，因此，每一個智能體的信息的更新需要隨時隨地與其相連的智能體保持通訊，從而更新每一個智能體的控制輸入，進而保證一致性。

事件觸發(fā)是為了避免連續(xù)通信，設定一個事件觸發(fā)函數(shù)，且此事件觸發(fā)函數(shù)是建立在當前智能體的前后狀態(tài)的一種誤差等的基礎（繼續(xù)看文獻！）上建立的，即事件觸發(fā)的過程是不涉及互相通信的，滿足條件才通信，即分享或接受與其相連的智能體的最新信息進而調(diào)整該智能體的控制輸入，如果不滿足就不互相通信，利用上次通信的其他智能體的信息以及自身的狀態(tài)方程從而解算自身的控制輸入，完成自身狀態(tài)更新。

在一開始，每個智能體某一狀態(tài)的初始值是確定的或者給出。此時此刻，認為信息共享（當然要看圖的拓撲類型與結構）。

猜想一：所以就可以解決異構的問題，而且異構大概率是噱頭，即每個智能體的模型不一樣，狀態(tài)方程不一樣，異構的難點應該是一致性協(xié)議的設計以及事件觸發(fā)函數(shù)的設計，影響因素之一應該是模型，即階數(shù)高低以及是否線性。

猜想二：不同的智能體其觸發(fā)條件即觸發(fā)函數(shù)應該是可以設置成不一樣的（需要實驗?。?。