モデルフリー・アダプティブ・コントロールに基づくマルチエージェント・システムの障害回避制御

科学分野:

• ロボット
• 制御システム工学
• 人工知能

背景:

• マルチエージェントシステムは,特に非線形制御シナリオでは,衝突と障害物の回避で課題に直面します.
• 既存の方法はしばしば複雑なモデルまたは集中制御を必要とし,スケーラビリティと適応性を制限します.
• ダイナミックな環境でより柔軟で堅固なソリューションの可能性を秘めている.

研究 の 目的:

• 非線形マルチエージェントシステムにおける衝突と障害の回避のためのデータ主導の協力的な出力制御戦略を開発する.
• 障害物をダイナミックに回避できる安全な基準軌道の計画方法を設計する.
• アダプティブな衝突防止のために入力-出力情報のみを使用する分散トラッキングコントローラを作成します.

主な方法:

• 安全な基準軌道の計画方法は,障害物を回避するために不安定な軌道のセグメントを動的に投影します.
• ダイナミック・バリア機能を持つ分散トラッキング・コントローラは,入力・出力データを用いて設計されています.
• 障害物の回避と安全な航行を保証する十分な条件が導き出される.

主要な成果:

• 提案された戦略により,エージェント・フォーメーションは,静止障害や移動障害を効果的に回避できます.
• この方法では 組織内の個々のエージェントの衝突を防ぐことができます
• エージェントは 望ましい軌道をたどりながら 整合性を保ちます

結論:

• データを駆動した協力的な出力アプローチは,非線形マルチエージェント制御における衝突と障害の回避のための効果的な解決策を提供します.
• 計画された軌道の計画と適応的な制御方法は,安全で効率的な航行を保証します.
• シミュレーションの結果は,複雑なシナリオでの戦略の堅実性とパフォーマンスを検証します.