단일 적분기 에이전트의 알려지지 않은 교란 제거를 위한 베어링 제한 리더-팔로워 형성 제어

Conceitos Básicos

본 논문은 단일 적분기 모델의 에이전트들로 구성된 다중 에이전트 시스템에서 알려지지 않은 교란에 강인한 베어링 제한 리더-팔로워 형성 제어 기법을 제안한다. 제안된 적응형 가변 구조 제어 기법은 에이전트들이 상대 위치 또는 베어링 벡터만을 측정할 수 있는 경우에도 목표 형성을 달성할 수 있다.

Resumo

본 논문은 단일 적분기 모델의 에이전트들로 구성된 다중 에이전트 시스템에서 베어링 제한 리더-팔로워 형성 제어 문제를 다룬다.

문제 정의:

일부 에이전트는 리더로, 나머지는 팔로워로 구성된다.
팔로워 에이전트는 단일 적분기 모델로 표현되며, 알려지지 않은 교란에 의해 영향을 받는다.
목표 형성은 베어링 제약 조건으로 정의된다.
두 가지 경우를 고려: (1) 에이전트들이 상대 위치를 측정할 수 있는 경우, (2) 에이전트들이 베어링 벡터만을 측정할 수 있는 경우.

제안된 제어 기법:

상대 위치 측정 가능 경우: 적응형 가변 구조 제어 기법 제안
베어링 벡터 측정 가능 경우: 적응형 가변 구조 베어링 기반 제어 기법 제안

안정성 분석:

상대 위치 측정 가능 경우: 목표 형성에 유한 시간 내 수렴 증명
베어링 벡터 측정 가능 경우: 목표 형성에 점근적 수렴 증명

추가 고려사항:

교란의 상한이 다항식 형태인 경우에 대한 제어 기법 제안
충돌 회피를 위한 충분 조건 제시

Estatísticas

팔로워 에이전트의 모델: ˙pi(t) = ui(t) + di(t), i = l+1, ..., n
교란의 상한: supt≥0 ∥d(t)∥∞ = β > 0

Citações

"The bearing vectors can be obtained from an agent-mounted camera, which provides information about the relative direction between the agents in the swarm. Compared with the remaining schemes, the bearing-based control reduces the number of sensors used by each agent as well as the requirement for a global reference system."
"The main novelty of the proposed control laws is providing a distributed adaptive mechanism which alters the magnitude of the control law with regard to the errors of the desired and the actual bearing constraints. By doing so, the control input eventually over-approximates the magnitude of the disturbance, rejects the disturbance and stabilizes the target formation without requiring any inter-agent communication nor a-priori information on the upper bound of the disturbance and the formation's rigidity index."

Principais Insights Extraídos De

Bearing-Constrained Leader-Follower Formation of Single-Integrators with Disturbance Rejection

by Thanh Truong... às arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.19353.pdf

Perguntas Mais Profundas

목표 형성을 달성하기 위해 에이전트들이 상대 위치와 베어링 벡터를 모두 측정할 수 있는 경우, 제안된 기법들을 어떻게 통합할 수 있을까

상대 위치와 베어링 벡터를 모두 측정할 수 있는 경우, 제안된 기법들을 통합하는 것은 형성 제어의 효율성을 높일 수 있습니다. 상대 위치 측정을 통해 에이전트들 간의 거리와 방향을 파악하고, 베어링 벡터를 통해 상대적인 방향성을 이해할 수 있습니다. 이 두 가지 정보를 결합하여 형성 제어를 수행하면 보다 정확하고 효율적인 제어가 가능해집니다. 상대 위치 측정을 통해 거리 기반의 제어를, 베어링 벡터를 통해 방향 기반의 제어를 수행하면 형성 제어의 안정성과 정확성을 높일 수 있습니다.

제안된 기법들이 다중 로봇 플랫폼에 적용되는 경우, 실제 구현 시 어떠한 실용적인 고려사항들이 필요할까

다중 로봇 플랫폼에 제안된 기법을 적용할 때 고려해야 할 실용적인 고려사항은 다음과 같습니다:

하드웨어 제약: 로봇의 하드웨어 성능과 통신 능력을 고려하여 제어 알고리즘을 설계해야 합니다.
환경 요소: 로봇이 작동하는 환경의 물리적 조건과 제약 사항을 고려하여 알고리즘을 조정해야 합니다.
에너지 효율성: 로봇의 에너지 소비를 최소화하고 효율적인 운영을 위해 제어 알고리즘을 최적화해야 합니다.
안전성: 로봇 간의 충돌을 방지하고 안전한 운영을 위해 충돌 회피 알고리즘을 통합해야 합니다.
실시간성: 실시간 데이터 처리와 응답을 보장하기 위해 알고리즘의 계산 복잡성을 고려해야 합니다.

본 논문에서 다루지 않은 다른 교란 모델(예: 확률적 교란)에 대한 강인 형성 제어 기법은 어떻게 개발될 수 있을까

다른 교란 모델에 대한 강인 형성 제어 기법은 해당 교란 모델의 특성에 따라 다양하게 개발될 수 있습니다. 예를 들어, 확률적 교란 모델의 경우, 확률론적 제어 이론을 활용하여 확률적 불확실성을 고려한 제어 알고리즘을 설계할 수 있습니다. 확률적 교란을 고려한 강인 제어 기법은 확률 분포를 모델링하고, 확률적인 불확실성을 보상하는 방식으로 제어 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 또한, 확률적 교란에 대한 적응적 제어 기법이나 모델 예측 제어와 같은 고급 제어 기법을 활용하여 교란에 대응할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 교란 모델에 대한 효과적인 형성 제어 기법을 개발할 수 있습니다.