基于学习的分散控制与碰撞规避
系统与控制
2025-04-15 v1 系统与控制
最优化与控制
摘要
本文提出了一种基于高斯过程（GP）的学习型跟踪控制器，用于多智能体系统的碰撞规避，其中智能体在三维特别欧几里得群空间 SE(3) 中演化。具体而言，我们使用 GP 来估计智能体动力学中出现的某些不确定性。控制算法通过使用 GP 作为学习型模型进行预测，从而学习并减轻这些不确定性。具体而言，所提出的方法保证跟踪误差以高概率保持有界。我们 presented some simulation results 来展示控制算法的实现。
引用
@article{arxiv.2504.09730,
title = {Learning-based decentralized control with collision avoidance for multi-agent systems},
author = {Omayra Yago Nieto and Alexandre Anahory Simoes and Juan I. Giribet and Leonardo J. Colombo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.09730},
year = {2025}
}
备注
9 pages