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J-GLOBAL ID：201802254112155320   整理番号：18A0377573

衝突回避と障害物回避によるマルチエージェントシステムの形成のための分散MPC【Powered by NICT】

Distributed MPC for formation of multi-agent systems with collision avoidance and obstacle avoidance

著者 (4件)： Dai Li (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China) ,  Cao Qun (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China) ,  Xia Yuanqing (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China) ,  Gao Yulong (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, PR China)
資料名： Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics  (Journal of the Franklin Institute. Engineering and Applied Mathematics)
巻： 354  号： 4  ページ： 2068-2085  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0292A  ISSN： 0016-0032  CODEN： JFINA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 衝突回避と障害物回避を用いた多重線形二近似解剤の形成のための分散モデル予測制御(DMPC)の問題を取り上げて論じた。全てのエージェントは,各時間ステップで最適化を実行を同時に可能にした。想定された入力軌跡と状態軌道を分散的に計算量的に実行可能最適化問題を得るために導入した。結果として,各エージェントの実際の運転とその計画間の整合性を保証し,エージェント間の一致を確立する必要がある適合性制約。末端成分はシステムモデルと制御目的の特定の形式を利用して調整した。末端集合を設計端末制御と正不変であることを保証される。衝突回避制約と障害物回避制約は末端集合中の任意の状態に対する満足される。終端コストの加重行列をLyapunov方程式を解くことにより決定した。また,得られた最適化問題の再帰的実現可能性が保証されると全体システムの閉ループ安定性を確保した。最後に,提案したアルゴリズムの有効性を説明する数値例を示す。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： システムモデル ,  *障害物回避 ,  計算量 ,  軌跡 ,  *エージェント ,  最適化問題 ,  線形性 ,  *マルチエージェントシステム ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  不変性 ,  端末装置 ,  *衝突回避 ,  適応性
準シソーラス用語： 近似解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 衝突回避 ,  障害物回避 ,  マルチエージェントシステム ,  MPC