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J-GLOBAL ID：202202274157133007   整理番号：22A0397978

Lipschitz型マルチエージェントシステムのためのイベントトリガ協調トラッキング:AREベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Event-Triggered Cooperative Tracking for Lipschitz-Type Multi-Agent Systems: An ARE-Based Approach

著者 (5件)： Xian Chengxin (Research and Development Institute, Northwestern Polytechnical University, Shenzhen, China) ,  Zhao Yu (Research and Development Institute, Northwestern Polytechnical University, Shenzhen, China) ,  Dong Xiwang (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Wen Guanghui (Department of Mathematics, Southeast University, Nanjing, China) ,  Zhang Hai-Tao (School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs  (IEEE Transactions on Circuits and Systems 2: Express Briefs)
巻： 69  号： 1  ページ： 119-123  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0347A  ISSN： 1549-7747  CODEN： ITCSFK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： この短い研究は,Lipschitz型非線形動力学によって記述される多重自律エージェントのためのイベントトリガ協調追跡問題を研究する。モデルベース局所サンプリング状態情報と状態依存利得アプローチを用いて,新しい種類のイベントトリガ協調追跡戦略を開発した。既存の研究におけるいくつかの事象誘発協調追跡戦略と比較して,エージェントの動力学は,この短報でLipschitz型非線形性に拡張され,それは,実用的工学ニーズに,より良く適合できる。そのうえ,協同追跡アルゴリズムは,線形行列不等式(LMI)条件の実現可能性を克服して,協同追跡問題は,システムが安定化可能であれば,代数的Riccati方程式(ARE)を解決するだけで対処できる。最後に,シミュレーション用例を提示して,理論解析と制御戦略の有効性を検証した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  多重化 ,  Riccati方程式 ,  非線形性 ,  利得 ,  有効性 ,  非線形力学 ,  *エージェント ,  *マルチエージェントシステム
準シソーラス用語： 追跡問題 ,  理論解析 ,  自律エージェント ,  線形行列不等式 ,  追跡アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチエージェントシステム ,  イベント ,  トリガ ,  協調 ,  トラッキング ,  ARE