安全延遲自適應控制嚴格反饋非線性系統及其在車隊編隊中的應用

Kernkonzepte

本文提出了一種安全延遲自適應控制方案,用於控制具有未知延遲的嚴格反饋非線性系統。該方案確保輸出狀態在不超調的情況下安全地跟蹤目標軌跡,即使在存在大量未知延遲和較高速度的情況下也能避免碰撞。

Zusammenfassung

本文提出了一種安全延遲自適應控制方案,用於控制具有未知延遲的嚴格反饋非線性系統。主要包括以下內容:

1. 提出了一種基於預測器的非超調反饋變換,建立了名義安全延遲補償控制器,確保輸出狀態從一側安全地跟蹤目標軌跡,而不會出現欠調。

2. 為了應對延遲的不確定性,結合了最近的延遲自適應和安全自適應技術,構建了一種安全自適應延遲控制器。自適應閉環系統確保:1)在有限時間內準確識別未知延遲;2)輸出狀態始終保持在安全區域,而不是子集;3)所有狀態都是有界的,而且如果目標軌跡恒等於零,它們將收斂到零。

3. 在車隊編隊應用中驗證了所提出的控制設計。它調節相鄰車輛之間的間距,使其收斂到一個小距離,並通過確保它們在任何時候都不會違反安全距離來避免碰撞,即使存在大量未知延遲和較高速度。

Statistiken

車隊編隊中相鄰車輛之間的間距收斂到一個小距離。
即使存在大量未知延遲和較高速度,也能確保車輛在任何時候都不會違反安全距離,避免碰撞。

Zitate

"本文提出了一種安全延遲自適應控制方案,用於控制具有未知延遲的嚴格反饋非線性系統。"
"自適應閉環系統確保:1)在有限時間內準確識別未知延遲;2)輸出狀態始終保持在安全區域,而不是子集;3)所有狀態都是有界的,而且如果目標軌跡恒等於零,它們將收斂到零。"

Wichtige Erkenntnisse aus

Safe Delay-Adaptive Control of Strict-Feedback Nonlinear Systems with Application in Vehicle Platooning

by Zhenxu Zhao,... um arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19202.pdf

Tiefere Fragen

如何將本文提出的安全延遲自適應控制方案應用於其他工程領域,如機器人、無人機等?

本文提出的安全延遲自適應控制方案具有廣泛的應用潛力，尤其是在機器人和無人機等工程領域。首先，這些系統通常面臨著類似的延遲問題，例如感測器數據的傳輸延遲或控制指令的執行延遲。因此，可以將本文的控制策略應用於這些系統，以確保在存在未知延遲的情況下，機器人或無人機能夠安全地執行任務。
具體而言，機器人可以利用安全延遲自適應控制來實現精確的運動控制，特別是在多機器人協作時，確保各機器人之間的安全距離，避免碰撞。此外，無人機在執行自主飛行任務時，亦可應用此控制方案來調整飛行路徑，確保在面對環境變化或通信延遲時，仍能保持安全和穩定的飛行。
為了實現這些應用，需根據具體系統的動態特性和延遲特性，對控制器進行相應的調整和優化。例如，針對無人機的飛行控制，可以考慮其特有的動力學模型，並設計相應的安全控制策略，以應對可能的風速變化和其他外部干擾。

如何進一步提高本方案在車隊編隊中的性能,例如提高收斂速度或降低能耗?

為了進一步提高安全延遲自適應控制方案在車隊編隊中的性能，可以考慮以下幾個方面：

優化控制參數：通過調整控制器中的設計參數（如k1, k2等），可以改善系統的響應速度和穩定性。進行參數調整時，可以使用自適應算法來動態調整這些參數，以適應不同的行駛環境和車輛狀態。

改進延遲識別算法：提高延遲識別的精度和速度，可以減少因延遲引起的控制誤差。可以考慮使用更高效的延遲識別技術，如基於機器學習的延遲預測模型，來提高識別的準確性和反應速度。

能量管理策略：在車隊編隊中，能耗是重要的考量因素。可以設計能量管理策略，通過協調車輛之間的加速和減速行為，來降低整體能耗。例如，通過優化車輛的行駛速度和加速度，減少不必要的加速和減速，從而提高燃油效率。

模擬和實驗驗證：在實際應用之前，通過高保真度的模擬環境進行多次測試，驗證控制方案的有效性和穩定性。根據模擬結果進行調整，確保在各種情況下都能達到預期的性能。

本文中是否可以考慮更複雜的延遲模型,如時變延遲或狀態相關延遲,並設計相應的自適應控制器?

是的，本文中可以考慮更複雜的延遲模型，如時變延遲或狀態相關延遲，並設計相應的自適應控制器。這些延遲模型在實際工程應用中更為常見，因為系統的延遲往往不是固定的，而是隨著時間或系統狀態的變化而變化。

時變延遲：對於時變延遲，可以通過引入延遲估計器來動態跟踪延遲的變化，並根據實時的延遲信息調整控制策略。這樣可以提高系統的穩定性和響應速度，特別是在快速變化的環境中。

狀態相關延遲：狀態相關延遲的情況下，延遲的大小可能取決於系統的當前狀態。可以設計一種基於狀態的自適應控制器，根據系統的實時狀態來調整控制輸入，從而更好地應對延遲的影響。

控制器設計：在設計自適應控制器時，可以考慮使用增強學習或其他智能算法，來自動調整控制參數，以適應不同的延遲情況。這樣的控制器能夠在面對不確定性和變化時，保持良好的性能。

理論分析：對於這些更複雜的延遲模型，需進行理論分析以確保系統的穩定性和安全性。可以利用控制理論中的工具，如李雅普諾夫方法，來分析系統在這些延遲條件下的行為。

總之，考慮更複雜的延遲模型不僅能提高控制系統的適應性，還能增強其在實際應用中的可靠性和安全性。