基于随机有限集理论的大规模协同 swarm 分散控制
系统与控制
2020-03-17 v1 系统与控制
摘要
控制大规模机器人智能体集群面临诸多挑战，包括但不限于因智能体数量庞大带来的计算复杂度、集群中每个智能体功能的不确定性，以及集群构型的不确定性。本工作的贡献在于将大规模协同集群的随机有限集(RFS)控制分散化，以实现对个体智能体的控制。RFS控制公式假定集群控制底层拓扑是完备的，并以集中式方式使用完全图。为了以局部化或分散式方式推广控制拓扑，采用稀疏LQR对通过迭代LQR获得的RFS控制增益矩阵进行稀疏化。这使得智能体能够利用邻近智能体的信息（局部化拓扑）或仅利用自身信息（分散式拓扑）来做出控制决策。针对反馈控制增益中不同程度的局部化，比较了分散式RFS控制的稀疏性与性能，结果表明相较于集中式控制，在为大规协同集群提供RFS控制时稳定性与性能并未显著退化。
引用
@article{arxiv.2003.07221,
title = {Decentralized Control of Large Collaborative Swarms using Random Finite Set Theory},
author = {Bryce Doerr and Richard Linares},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07221},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1810.00696