纵向控制体积：一种面向分布式多智能体分拣系统的集中式估计与控制新框架
机器人学
2025-03-12 v1
摘要
当多个智能体共享同一任务（例如在回收设施中分拣不同材料）时，多智能体系统的集中式控制优于分布式控制。传统上，分拣设施中的每个智能体都是单独调校的，如果其中一个智能体的效率低于其他智能体，就会导致次优性能。集中式控制通过利用全局系统状态信息克服了这一瓶颈，但其计算成本可能很高。在本工作中，我们提出了一种名为纵向控制体积（LCV）的新框架来对回收设施中的物料流进行建模。随后，我们采用 Kalman Filter 将物料的局部测量结果整合到系统中物料流的全局估计中。我们利用模型预测控制算法，使用实时全局状态估计来优化物料流速。我们通过仿真和物理实验表明，我们提出的框架比分布式控制方法的性能高出 40-100%。
引用
@article{arxiv.2402.02232,
title = {Longitudinal Control Volumes: A Novel Centralized Estimation and Control Framework for Distributed Multi-Agent Sorting Systems},
author = {James Maier and Prasanna Sriganesh and Matthew Travers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.02232},
year = {2025}
}
备注
Accepted to be published at ICRA 2024