基于库普曼系统近似的多机器人最优控制——第二部分：仿真与评估
系统与控制
2023-05-09 v1 系统与控制
摘要
本报告给出了针对 3 机器人系统最优控制中非线性效用函数的库普曼系统模型的线性模型与双线性模型近似的仿真研究结果。在该控制问题中，通过最大化非线性效用函数来实现将机器人移至目标位置并避免碰撞的控制目标。利用效用函数的线性与双线性模型近似，基于近似模型状态变量而非原始非线性效用函数求解最优控制问题。这将原非线性博弈论问题转化为线性优化问题。本报告研究了基于近似模型的控制信号在 3 机器人系统控制问题中的集中式与分散式实现。仿真结果表明，双线性近似模型的后验估计误差最大值比线性近似模型小几千倍。这表明双线性模型具有更强的非线性效用函数近似能力。基于集中式和分散式的双线性近似模型控制信号均可实现将机器人移至目标位置的控制目标。基于仿真时间分析，双线性模型最优控制解的速度足以满足实时控制实现。
引用
@article{arxiv.2305.03778,
title = {Koopman System Approximation Based Optimal Control of Multiple Robots -- Part II: Simulations and Evaluations},
author = {Qianhong Zhao and Gang Tao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.03778},
year = {2023}
}