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非完整约束多智能体系统基于屏障控制函数的分布式协同控制
被引量:
4
1
作者
娜茜泰
高飞
+1 位作者
翁智
夏元清
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期663-670,共8页
本文设计了一种基于屏障控制函数(CBF)的分布式协同控制算法,实现了领航–跟随者框架下非完整约束多智能体系统的连通性与编队控制.首先,通过将连通性保持问题建模为系统约束,定义了该约束的调零屏障函数(ZBF).其次,在此基础上,构建李...
本文设计了一种基于屏障控制函数(CBF)的分布式协同控制算法,实现了领航–跟随者框架下非完整约束多智能体系统的连通性与编队控制.首先,通过将连通性保持问题建模为系统约束,定义了该约束的调零屏障函数(ZBF).其次,在此基础上,构建李雅普诺夫函数与角速度输入之间的关系,对跟随者智能体设计了基于调零屏障函数的协同控制算法,其中线速度控制器保证跟随者的速度的跟踪与队形的跟踪,而梯度型角速度控制器实现跟随者角度的矫正.然后,利用调零屏障函数不变集相关引理证明了连通性约束集为正不变集,若初始时刻连通,则跟随者智能体始终与领航者保持连通性.同时,本文提出的算法实现编队误差的渐近收敛.本文中的队形适用常见的固定队形编队需求,也适用于领航者是动态(有线速度和角速度)的情况.最后,通过数值仿真进一步验证了该算法在不同队形需求下的有效性.
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关键词
多智能体系统
屏障
控制
函数
非完整约束系统
连通性
编队
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职称材料
安全最优跟踪控制算法与机械手仿真
2
作者
陈文杰
崔小红
王斌锐
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2688-2697,共10页
为确保安全关键型系统在安全区域内运行并保持最佳性能,提出一种基于强化学习的安全最优控制跟踪算法。通过在评价函数中加入控制屏障函数,兼顾系统的安全性和最优性;通过在控制屏障函数中加入阻尼系数,指定其对评价函数的相对支配能力...
为确保安全关键型系统在安全区域内运行并保持最佳性能,提出一种基于强化学习的安全最优控制跟踪算法。通过在评价函数中加入控制屏障函数,兼顾系统的安全性和最优性;通过在控制屏障函数中加入阻尼系数,指定其对评价函数的相对支配能力。引入强化学习的思想,实现系统动力学未知系统的安全最优跟踪控制,证明跟踪控制系统能在安全区域内能实现最优性和稳定性。利用二连杆平面机械手仿真验证所提算法的有效性,仿真实验结果表明:机械手末端位置被控制在安全范围内的同时,也实现稳定下的最优性能表现;仿真结果证明所提算法能实现系统状态安全下的最优的跟踪控制效果。
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关键词
强化学习
安全最优跟踪
控制
控制屏障函数
阻尼系数
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职称材料
题名
非完整约束多智能体系统基于屏障控制函数的分布式协同控制
被引量:
4
1
作者
娜茜泰
高飞
翁智
夏元清
机构
内蒙古大学电子信息工程学院
北京理工大学自动化学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期663-670,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61941304,61966026)
内蒙古自治区自然科学基金项目(2019BS06006,2020BS06004)资助。
文摘
本文设计了一种基于屏障控制函数(CBF)的分布式协同控制算法,实现了领航–跟随者框架下非完整约束多智能体系统的连通性与编队控制.首先,通过将连通性保持问题建模为系统约束,定义了该约束的调零屏障函数(ZBF).其次,在此基础上,构建李雅普诺夫函数与角速度输入之间的关系,对跟随者智能体设计了基于调零屏障函数的协同控制算法,其中线速度控制器保证跟随者的速度的跟踪与队形的跟踪,而梯度型角速度控制器实现跟随者角度的矫正.然后,利用调零屏障函数不变集相关引理证明了连通性约束集为正不变集,若初始时刻连通,则跟随者智能体始终与领航者保持连通性.同时,本文提出的算法实现编队误差的渐近收敛.本文中的队形适用常见的固定队形编队需求,也适用于领航者是动态(有线速度和角速度)的情况.最后,通过数值仿真进一步验证了该算法在不同队形需求下的有效性.
关键词
多智能体系统
屏障
控制
函数
非完整约束系统
连通性
编队
Keywords
multi-agent systems
control barrier function
nonholonomic systems
connectivity
formation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
安全最优跟踪控制算法与机械手仿真
2
作者
陈文杰
崔小红
王斌锐
机构
中国计量大学机电工程学院
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期2688-2697,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61903351)
浙江省自然科学基金项目(LY22F030009)
+2 种基金
浙江省重点研发计划项目(2023C03186)
浙江省基本科研业务费项目(2022YW20、2022YW84)
浙江省普通本科高校“十四五”教学改革项目(jg20220265)。
文摘
为确保安全关键型系统在安全区域内运行并保持最佳性能,提出一种基于强化学习的安全最优控制跟踪算法。通过在评价函数中加入控制屏障函数,兼顾系统的安全性和最优性;通过在控制屏障函数中加入阻尼系数,指定其对评价函数的相对支配能力。引入强化学习的思想,实现系统动力学未知系统的安全最优跟踪控制,证明跟踪控制系统能在安全区域内能实现最优性和稳定性。利用二连杆平面机械手仿真验证所提算法的有效性,仿真实验结果表明:机械手末端位置被控制在安全范围内的同时,也实现稳定下的最优性能表现;仿真结果证明所提算法能实现系统状态安全下的最优的跟踪控制效果。
关键词
强化学习
安全最优跟踪
控制
控制屏障函数
阻尼系数
Keywords
reinforcement learning
safety optimal tracking control
control barrier function
damping coefficient
分类号
O232 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非完整约束多智能体系统基于屏障控制函数的分布式协同控制
娜茜泰
高飞
翁智
夏元清
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
安全最优跟踪控制算法与机械手仿真
陈文杰
崔小红
王斌锐
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
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参考文献
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