基于特征分解的可扩展车辆编队连续体变形协调
系统与控制
2020-02-11 v1 系统与控制
摘要
连续体变形领导者-跟随者协同控制策略将多智能体系统中的车辆建模为可变形体的质点。期望的连续体变形基于领导者轨迹定义，并由跟随者通过局部通信实时获取。现有连续体变形理论要求跟随者置于领导者所定义的凸单纯形内部。本文放宽了该约束。我们证明，在适当假设下，任意 (n+1)（n=1,2,3）辆构成 n 维单纯形的车辆可被选为领导者，而位于领导单纯形内部或外部任意位置的跟随者均可以分散方式获取期望的连续体变形。本文的第二项贡献是在领导者的平滑轨迹与通过连续体变形特征分解得到的齐次变形特征之间建立一一映射。因此，可通过塑造齐次变换特征或选择合适的领导者轨迹来规划安全平滑的连续体变形协调。这有助于在大规模群体中高效规划并保证智能体间避碰。本文给出一项仿真案例研究，其中任意时刻 t 均有一个虚拟凸单纯形包含一支四旋翼车辆编队；应用 A* 搜索在障碍密集环境中优化四旋翼编队的连续体变形。
引用
@article{arxiv.2002.03036,
title = {Scalable Vehicle Team Continuum Deformation Coordination with Eigen Decomposition},
author = {Hossein Rastgoftar and Ella M. Atkins and Ilya Kolmanovsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.03036},
year = {2020}
}
备注
17 pages, 6 figures