Verteilte kooperative Formationssteuerung eines nichtlinearen Mehrfachagentensystems (UGV) unter Verwendung neuronaler Netze

Core Concepts

Die Verwendung von Radial-Basis-Funktions-Neuronalnetzen (RBFNN) ermöglicht eine effektive Handhabung von Modellunsicherheiten in Mehrfachagentensystemen und verbessert die Anpassungsfähigkeit und Robustheit des Systems.

Abstract

Der Artikel befasst sich mit dem Problem der verteilten kooperativen Formation von Mehrfachagentensystemen (MAS). Es wird der Einsatz geeigneter neuronaler Netzwerkkontrollmethoden vorgeschlagen, um Formationsanforderungen (Modellunsicherheiten) zu erfüllen.
Es wird ein adaptiver Leader-Follower-basierter verteilter kooperativer Formationsregler auf der Grundlage neuronaler Netze (NN) für eine Klasse von nichtlinearen Mehrfachagentensystemen zweiter Ordnung entwickelt. Neuronale Netze werden verwendet, um Systemdaten wie Position und Geschwindigkeit zu verarbeiten.
Durch die Zusammenarbeit zwischen Leader-Follower-Ansätzen und neuronalen Netzen bei komplexen Systemen oder Bedingungen wird eine effektive kooperative Formationssteuerung erreicht. Die hinreichenden Bedingungen für die Systemstabilität wurden unter Verwendung der Lyapunov-Stabilitätstheorie, der Graphentheorie und der Zustandsraumverfahren abgeleitet.
Simulationsergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Kontrollschema Konsistenz, Stabilität, Zuverlässigkeit und Genauigkeit in der kooperativen Formation gewährleistet.

Stats

Die Dynamik des i-ten Agenten kann durch die folgenden Gleichungen beschrieben werden:
𝑥̇𝑖(𝑡) = 𝑣𝑖(𝑡)
𝑣̇𝑖(𝑡) = 𝑓(𝑥𝑖, 𝑣𝑖) + 𝑢𝑖(𝑡)
Dabei ist 𝑥𝑖(𝑡) der Positionsvektor, 𝑣𝑖(𝑡) der Geschwindigkeitsvektor und 𝑓(𝑥𝑖, 𝑣𝑖) eine unbekannte, aber stetige und beschränkte nichtlineare Funktion.

Quotes

"Neuronale Netze (NN) als universelle Approximatoren, die unabhängig von Vorkenntnissen sind, haben an Popularität gewonnen, um unbekannte Unsicherheiten zu kompensieren."
"Die Integration dieser NN dient dem ultimativen Ziel, die Stabilität des Systems sicherzustellen und einen zuverlässigen Betrieb zu ermöglichen."

Key Insights Distilled From

Distributed Cooperative Formation Control of Nonlinear Multi-Agent System (UGV) Using Neural Network

by Si Kheang Mo... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13473.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte das vorgeschlagene Kontrollschema auf Mehrfachagentensysteme mit heterogenen Agenten erweitert werden

Das vorgeschlagene Kontrollschema kann auf Mehrfachagentensysteme mit heterogenen Agenten erweitert werden, indem die NN-Struktur und das Regelungsschema an die unterschiedlichen Eigenschaften und Dynamiken der Agenten angepasst werden. Dies könnte beinhalten, verschiedene NN-Modelle für verschiedene Agententypen zu verwenden, um die Heterogenität zu berücksichtigen. Darüber hinaus könnten adaptive Regelungsalgorithmen implementiert werden, um auf die Vielfalt der Agenten zu reagieren und die Formation entsprechend anzupassen. Die Integration von zusätzlichen Parametern in das Regelungsschema, die die Unterschiede zwischen den Agenten berücksichtigen, könnte ebenfalls die Erweiterung auf heterogene Agentensysteme ermöglichen.

Welche zusätzlichen Herausforderungen ergeben sich, wenn die Agenten nicht nur Positionsinformationen, sondern auch andere Sensordaten austauschen müssen

Wenn die Agenten nicht nur Positionsinformationen, sondern auch andere Sensordaten austauschen müssen, ergeben sich zusätzliche Herausforderungen in Bezug auf die Datenerfassung, -verarbeitung und -integration. Die Agenten müssen in der Lage sein, verschiedene Arten von Sensordaten zu sammeln und zu interpretieren, um eine konsistente und genaue Formationssteuerung zu gewährleisten. Dies erfordert möglicherweise die Implementierung komplexer Algorithmen zur Fusion und Analyse von Sensordaten sowie die Berücksichtigung von Echtzeitinformationen zur Anpassung der Formation basierend auf den Umgebungsbedingungen. Die Herausforderungen umfassen auch die Gewährleistung der Datensicherheit und -integrität während des Austauschs zwischen den Agenten sowie die Synchronisierung der verschiedenen Sensordaten, um kohärente Entscheidungen zu treffen.

Inwiefern lässt sich das Konzept der verteilten kooperativen Formationssteuerung auf andere Anwendungsgebiete wie Drohnenflotten oder autonome Fahrzeuge übertragen

Das Konzept der verteilten kooperativen Formationssteuerung kann auf andere Anwendungsgebiete wie Drohnenflotten oder autonome Fahrzeuge übertragen werden, um deren Koordination, Zusammenarbeit und Leistungsfähigkeit zu verbessern. In einer Drohnenflotte könnte die Formationsteuerung genutzt werden, um präzise Flugmuster zu erstellen, Hindernissen auszuweichen und gemeinsame Aufgaben effizient auszuführen. Bei autonomen Fahrzeugen könnte die Formationssteuerung verwendet werden, um den Verkehrsfluss zu optimieren, Kollisionen zu vermeiden und koordinierte Manöver durchzuführen. Durch die Anwendung dieses Konzepts auf verschiedene Anwendungsgebiete können Effizienzsteigerungen, verbesserte Sicherheit und eine bessere Skalierbarkeit erreicht werden.