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Adaptive Regelung zur Stabilisierung einer Führungs-Folger-Formation von Einzelintegratoren mit unbekannter Störung
核心概念
Die Arbeit präsentiert adaptive, variable Strukturregelungsgesetze, um eine gewünschte Führungs-Folger-Formation von Einzelintegratoren unter unbekannter, gleichmäßig beschränkter Störung zu stabilisieren. Die Regelgesetze erfordern weder Informationen über die Richtungslaplace-Matrix noch über die Richtung und die Obergrenze der Störung.
摘要
Die Arbeit befasst sich mit dem Problem der Stabilisierung einer Führungs-Folger-Formation, die durch eine Reihe von Richtungsbeschränkungen vorgegeben ist und von einer unbekannten, gleichmäßig beschränkten Störung beeinflusst wird. Eine Reihe von Führungsagenten sind an den gewünschten Positionen positioniert, während jeder Folgeragent durch einen Einzelintegrator mit Störung modelliert wird, dessen Obergrenze für den Reglerentwurf nicht bekannt ist.
Es werden adaptive Regelgesetze mit variabler Struktur vorgestellt, die entweder nur Verschiebungen oder nur Richtungsvektoren verwenden, um die Agenten in einer gewünschten Formation zu stabilisieren. Dank des adaptiven Mechanismus benötigen die Regelgesetze weder Informationen über die Richtungslaplace-Matrix noch über die Richtung und die Obergrenze der Störung. Es wird weiter bewiesen, dass, wenn sich die Führungsagenten mit der gleichen beschränkten, gleichmäßig stetigen Geschwindigkeit bewegen, die bewegliche Zielformation unter den vorgeschlagenen Regelgesetzen immer noch erreicht werden kann. Simulationsergebnisse werden ebenfalls präsentiert, um die Stabilitätsanalyse zu unterstützen.
Bearing-Constrained Leader-Follower Formation of Single-Integrators with Disturbance Rejection
統計資料
Die Obergrenze der unbekannten Störung wird mit β bezeichnet.
Die kleinste Eigenwert der geerdeten Richtungslaplace-Matrix wird mit λmin(L∗
ff) bezeichnet.
Die Anzahl der Agenten wird mit n bezeichnet, wobei l Führungsagenten und f = n - l Folgeragenten sind.
引述
"Die Arbeit präsentiert adaptive, variable Strukturregelungsgesetze, um eine gewünschte Führungs-Folger-Formation von Einzelintegratoren unter unbekannter, gleichmäßig beschränkter Störung zu stabilisieren."
"Dank des adaptiven Mechanismus benötigen die Regelgesetze weder Informationen über die Richtungslaplace-Matrix noch über die Richtung und die Obergrenze der Störung."
"Es wird weiter bewiesen, dass, wenn sich die Führungsagenten mit der gleichen beschränkten, gleichmäßig stetigen Geschwindigkeit bewegen, die bewegliche Zielformation unter den vorgeschlagenen Regelgesetzen immer noch erreicht werden kann."
深入探究
Wie könnte man die vorgeschlagenen Regelgesetze erweitern, um auch Kollisionsvermeidung zwischen den Agenten zu berücksichtigen
Um Kollisionen zwischen den Agenten zu vermeiden, könnten die vorgeschlagenen Regelgesetze durch die Integration von Hindernisvermeidungsalgorithmen erweitert werden. Dies könnte die Verwendung von Sensordaten zur Erkennung von Hindernissen und die Implementierung von Verhaltensregeln zur Umgehung dieser Hindernisse umfassen. Durch die Integration von Kollisionsvermeidungsalgorithmen könnten die Agenten ihre Bewegungen anpassen, um sicherzustellen, dass sie sich nicht gegenseitig kollidieren.
Welche zusätzlichen Informationen oder Annahmen wären erforderlich, um die Konvergenzgeschwindigkeit der Formation zu verbessern
Um die Konvergenzgeschwindigkeit der Formation zu verbessern, wären zusätzliche Informationen über die Dynamik der Agenten sowie präzisere Kenntnisse über die Umgebung erforderlich. Dies könnte die Integration von Geschwindigkeits- und Beschleunigungsdaten der Agenten, prädiktive Modelle für die Bewegung der Agenten und eine genauere Modellierung der Umgebungsbedingungen umfassen. Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Informationen könnten die Regelgesetze optimiert werden, um eine schnellere Konvergenz der Formation zu ermöglichen.
Wie könnte man die Regelgesetze anpassen, um auch Mehrfachziele wie Energieminimierung oder Sensorabdeckung zu berücksichtigen
Um Mehrfachziele wie Energieminimierung oder Sensorabdeckung zu berücksichtigen, könnten die Regelgesetze durch die Integration von Mehrzieloptimierungsalgorithmen erweitert werden. Dies könnte die Berücksichtigung von Kostenfunktionen für Energieverbrauch, Sensorreichweite und -abdeckung sowie andere Leistungsindikatoren umfassen. Durch die Anpassung der Regelgesetze an diese Mehrfachziele könnten die Agenten effizienter gesteuert werden, um eine optimale Balance zwischen den verschiedenen Zielen zu erreichen.
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