基于障碍态的网络化多智能体系统安全嵌入随机最优控制
系统与控制
2023-04-04 v2 多智能体系统
系统与控制
最优化与控制
摘要
本文提出了一种在网络化多智能体系统（MASs）中实现安全随机最优控制的新方法。所提方法将障碍态（BaSs）纳入系统动力学以嵌入安全约束。为此，将网络化 MAS 分解为多个子系统，并为每个子系统的中心智能体增广 BaSs。通过求解增广子系统上的联合 Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程获得最优控制律，该方程通过 BaSs 的有界性保证安全性。基于 BaS 的最优控制技术在保持最优性的同时产生安全控制动作。安全最优控制解使用路径积分进行近似。为验证所提方法的有效性，在一支协作无人机（UAV）团队上于两种不同场景进行了数值仿真。
引用
@article{arxiv.2210.03855,
title = {Safety Embedded Stochastic Optimal Control of Networked Multi-Agent Systems via Barrier States},
author = {Lin Song and Pan Zhao and Neng Wan and Naira Hovakimyan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.03855},
year = {2023}
}