工业磁悬浮平台上多智能体运动规划：一种混合ADMM-HOCBF方法
机器人学
2026-03-23 v1
摘要
本文提出了一种用于holonomic多智能体系统的新型混合运动规划方法。提出的去中心化模型预测控制(MPC)框架解决了经典集中式MPC随着智能体数量增长的不可扩展性问题，同时提供了安全保证。通过将去中心化的交替方向乘子法(ADMM)与集中化的高阶控制屏障函数(HOCBF)架构相结合，实现了上述目标。仿真结果表明，该方法相对于经典集中式MPC在可扩展性方面具有显著优势。我们开发了高度有效的C++实现，验证了所提方法的有效性和实时性，并在实际工业磁悬浮平台上部署了所得轨迹。
引用
@article{arxiv.2603.19838,
title = {Multi-Agent Motion Planning on Industrial Magnetic Levitation Platforms: A Hybrid ADMM-HOCBF approach},
author = {Bavo Tistaert and Stan Servaes and Alejandro Gonzalez-Garcia and Ibrahim Ibrahim and Louis Callens and Jan Swevers and Wilm Decré},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.19838},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 4 figures, accepted to the European Control Conference 2026