Verteilte lernbasierte Regelung zur Formationssteuerung mobiler Roboter auf der Grundlage bioinspirierter neuronaler Dynamik

Grunnleggende konsepter

Eine verteilte Schätzung unter Verwendung einer Kaskadenstruktur und eines variablen Strukturdesigns eliminiert die Notwendigkeit von Ableitungsinformationen, um die Echtzeitperformance zu verbessern. Eine bioinspirierte neuronale dynamikbasierte kinematische Regelung löst das Geschwindigkeitssprungproblem und berücksichtigt Geschwindigkeitsbeschränkungen. Eine lernbasierte robuste dynamische Regelung schätzt die Systemparameter in Echtzeit und bietet Robustheit gegen Störungen.

Sammendrag

Die Studie entwickelt eine neuartige verteilte Formationssteuerungsmethode für mobile Roboter, um mehrere Herausforderungen wie Geschwindigkeitssprünge, Geschwindigkeitsbeschränkungen und Robustheit gegen Störungen bei unbekannter Dynamik zu adressieren.

Zunächst wird ein verteilter Schätzer entwickelt, der die Notwendigkeit von Ableitungsinformationen eliminiert, um die Echtzeitperformance zu verbessern. Dann wird eine bioinspirierte neuronale dynamikbasierte kinematische Regelung entwickelt, um Geschwindigkeitssprünge zu vermeiden und Geschwindigkeitsbeschränkungen zu berücksichtigen. Schließlich wird eine lernbasierte robuste dynamische Regelung entwickelt, die die Systemparameter in Echtzeit schätzt und Robustheit gegen Störungen bietet.

Die Stabilität des Gesamtverfahrens wird mathematisch analysiert. Umfangreiche Simulationsstudien zeigen die Vorteile und Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode.

Statistikk

Die maximale Geschwindigkeit des virtuellen Anführers beträgt γ1 = 1 m/s.
Die maximale Winkelgeschwindigkeit des virtuellen Anführers beträgt γ2 = 0,5 rad/s.
Die maximalen Störungen auf die Roboter betragen ψ1i = 0,1 m/s² und ψ2i = 0,1 rad/s².

Sitater

"Eine verteilte Schätzung unter Verwendung einer Kaskadenstruktur und eines variablen Strukturdesigns eliminiert die Notwendigkeit von Ableitungsinformationen, um die Echtzeitperformance zu verbessern."
"Eine bioinspirierte neuronale dynamikbasierte kinematische Regelung löst das Geschwindigkeitssprungproblem und berücksichtigt Geschwindigkeitsbeschränkungen."
"Eine lernbasierte robuste dynamische Regelung schätzt die Systemparameter in Echtzeit und bietet Robustheit gegen Störungen."

Viktige innsikter hentet fra

Distributed Robust Learning based Formation Control of Mobile Robots based on Bioinspired Neural Dynamics

by Zhe Xu,Tao Y... klokken arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15716.pdf

Dypere Spørsmål

Wie könnte die vorgeschlagene Methode auf Anwendungen mit heterogenen Robotern erweitert werden

Die vorgeschlagene Methode könnte auf Anwendungen mit heterogenen Robotern erweitert werden, indem verschiedene Typen von Robotern in das Formationssystem integriert werden. Dies erfordert möglicherweise die Anpassung der Steuerungsalgorithmen, um die unterschiedlichen Eigenschaften und Fähigkeiten der heterogenen Roboter zu berücksichtigen. Zum Beispiel könnten Parameter wie Geschwindigkeit, Wendigkeit und Größe der Roboter in die Steuerungsalgorithmen einbezogen werden, um eine reibungslose Zusammenarbeit zu gewährleisten. Darüber hinaus könnten spezifische Kommunikationsprotokolle implementiert werden, um die Interaktion zwischen den verschiedenen Robotertypen zu erleichtern.

Welche zusätzlichen Sicherheitsaspekte müssen bei der Implementierung der Methode in der Praxis berücksichtigt werden

Bei der Implementierung der Methode in der Praxis müssen zusätzliche Sicherheitsaspekte berücksichtigt werden. Dazu gehören die Gewährleistung der physischen Sicherheit der Roboter und anderer Objekte in ihrer Umgebung, die Vermeidung von Kollisionen und die Implementierung von Notfallprotokollen. Darüber hinaus ist es wichtig, Datenschutz- und Datenschutzrichtlinien einzuhalten, insbesondere wenn die Roboter sensible Daten sammeln oder übertragen. Die Roboter sollten auch gegen Cyberangriffe geschützt sein, um die Integrität ihres Betriebs und die Sicherheit der Daten zu gewährleisten.

Wie könnte die Methode auf andere Anwendungsgebiete wie die Steuerung von Drohnen oder autonomen Fahrzeugen übertragen werden

Die Methode könnte auf andere Anwendungsgebiete wie die Steuerung von Drohnen oder autonomen Fahrzeugen übertragen werden, indem die Steuerungsalgorithmen entsprechend angepasst werden. Zum Beispiel könnten die Formationssysteme für Drohnen eingesetzt werden, um koordinierte Flugmanöver durchzuführen oder für autonome Fahrzeuge, um sicher in einer Kolonne zu fahren. Die gleichen Prinzipien der verteilten Steuerung und der robusten Lernmethoden könnten auf diese Anwendungen angewendet werden, um eine effiziente und sichere Zusammenarbeit zu gewährleisten.