この論文では、結合された強連結スイッチングネットワーク上で動作する、不確かな非線形システムクラスによって制御されるマルチエージェントゲームについて、分散型ナッシュ均衡探索問題の解決策を提案しています。
本論文では、線形時変システムにおける新しい可観測性の概念である「非一様完全可観測性」を導入し、その性質、特に出力フィードバックによる保存性と、非一様完全可制御性との双対性について論じている。
無限次元線形制御システムのオブザーバーの収束率を多項式安定性の観点から解析し、十分条件を導出した。
LPV システムの疎アクチュエーション問題に対して、ユーザー指定の閉ループ性能を保証しつつ、アクチュエータの大きさ制限を最小化する凸最適化フレームワークを提案する。
無限時間の混合H2/H∞制御問題の最適解を提示し、その特性を明らかにする。
本論文では、入力制限下で複数の状態制約を同時に満たすための解析的な安全フィルタを提案する。特に、単一入力単一出力のn次積分器システムに対して、すべての状態制約を同時に満たすことを保証する安全フィルタを導出する。さらに、この手法を多入力多出力の連鎖積分器システムにも拡張する。
本論文では、安全な安定化問題に取り組むために、一般化ラプノフバリア関数(GenLBF)の概念を提案する。GenLBFは、滑らかなLyapunovバリア関数(CLBF)の欠点を克服し、広範な系に適用可能である。GenLBFを用いて、自律系の安全な安定化を認証し、非自律系の安全な安定化のためのパイスワイズ連続フィードバックコントローラを設計する。さらに、特定の物理構造を持つシステムの望ましくない局所点からの脱出を支援するコントローラ改善戦略を提案する。
本論文は、有界な外乱下での離散時間システムの最適制御に関する新しいアプローチを提案する。提案手法は、到達可能集合と観測不可能集合の双対性に基づいており、状態フィードバック制御、フィルタリング、出力フィードバック制御の最適解を導出する。
本論文では、制御Lyapunov関数(CLF)と制御バリア関数(CBF)の両立性を検証し、両立するCLFとCBFを合成する手法を提案する。
高次元システムにおいて、センサとアクチュエータの最小構成を維持しつつ、所望のH2およびH∞閉ループ性能を達成する新しい最適化フォーミュレーションを提案する。