最適運動軌道による軸受ベースフォーメーション制御【JST・京大機械翻訳】

Wang Zili; Andersson Sean B.; Tron Roberto

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216609501984 整理番号：22P0308617

最適運動軌道による軸受ベースフォーメーション制御【JST・京大機械翻訳】

Bearing-Based Formation Control with Optimal Motion Trajectory

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発行年： 2022年03月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

望ましい形成を達成するために,視覚ベースの測定を用いて実装できるため,学習ベースの分散形成制御は魅力的である。軸受測定を用いた勾配-日光ベースコントローラは,大域的収束,異なるグラフトポロジーへの適応性,任意の次元の作業空間,およびコストの選択におけるいくつかの柔軟性のような,多くの有益な特徴を持つことが示されている。しかし,実際には,そのような制御装置は,通常,その初期位置から形成の最終位置まで畳み込み経路を生成する。本論文では,より短い経路を得るために,勾配-日付ベース軸受ベース形成制御装置を最適化するための新しい方法を提案した。提案アプローチは,コスト関数のパラメタリゼーションとコントローラの拡張に基づいている。エージェント軌道の経路長の和を対象とする非線形最適化問題を形成し,生成制御のための元の平衡と大域的収束条件に対象とする。著者らのシミュレーションは,軸受のみの形成のための多数のランダム初期条件に対して,このパラメータを非常に少数の訓練サンプル(1~7)から最適化し,軌道を約16%まで直線化することを示した。しかし,いかなる範囲情報がない場合,生成のスケールは固定されず,この最適化は形成サイズの望ましくない圧縮をもたらす。範囲測定を含めて,この問題を避けて,66%までさらに軌道を矯正する。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , システム設計・解析

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