适应物理约束和变化环境的阈值决策动力学
机器人学
2024-06-10 v3 动力系统
最优化与控制
摘要
我们提出了一个阈值决策框架，用于控制一个在两个空间任务之间切换的智能体的物理动力学。我们的框架将一个表示智能体对特定任务偏好演化的非线性意见动力学模型与智能体的物理动力学耦合起来。我们证明了控制耦合动力学行为的分岔。我们通过分岔行为展示了耦合动力学如何适应智能体的物理约束。我们还展示了如何调节分岔，以使智能体能够基于适应环境条件的阈值来切换任务。我们通过一个用于垃圾收集的分散式多机器人任务分配应用，说明了该方法的优势。
引用
@article{arxiv.2312.06395,
title = {Threshold Decision-Making Dynamics Adaptive to Physical Constraints and Changing Environment},
author = {Giovanna Amorim and María Santos and Shinkyu Park and Alessio Franci and Naomi Ehrich Leonard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.06395},
year = {2024}
}