핵심 개념
로봇 다중 에이전트 시스템의 합성 분산 학습과 동기화에 대한 새로운 접근 방식을 제시하고 있습니다.
초록
논문은 로봇 다중 에이전트 시스템의 합성 동기화와 학습 제어에 대한 어려운 문제를 다루고 있습니다.
새로운 두 단계의 분산적 적응 학습 제어 전략을 소개하고 있습니다.
첫 번째 단계는 분산협력 추정기를 사용하여 리더의 정보를 추정하는 것에 중점을 두고 있습니다.
두 번째 단계는 각 로봇 에이전트가 원하는 참조 경로를 추적하고 비선형 불확실성을 식별하고 학습하는 것에 중점을 두고 있습니다.
제안된 분산 학습 제어 체계는 로봇 에이전트를 완전히 불확실한 동역학을 가진 로봇을 다룰 수 있는 능력을 제공합니다.
시뮬레이션 결과는 제안된 체계의 효과를 검증하고 있습니다.
통계
이 논문은 두 단계의 분산적 적응 학습 제어 전략을 소개하고 있습니다.
로봇 다중 에이전트 시스템의 합성 동기화와 학습 제어에 대한 어려운 문제를 다루고 있습니다.
인용구
"The proposed distributed learning control scheme represents an advancement in the existing literature due to its ability to manage robotic agents with completely uncertain dynamics including uncertain mass matrices."
"The stability and parameter convergence of the closed-loop system are rigorously analyzed using the Lyapunov method."