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J-GLOBAL ID：202202275810386087   整理番号：22A0232641

個々の目的を持つ複数の自律表面血管のロバスト形成追跡:非協力ゲームベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Robust formation tracking of multiple autonomous surface vessels with individual objectives: A noncooperative game-based approach

著者 (4件)： Wen Guanghui (Department of Systems Science, School of Mathematics, Southeast University, Nanjing 211189, PR China) ,  Fang Xiao (Department of Systems Science, School of Mathematics, Southeast University, Nanjing 211189, PR China) ,  Zhou Jun (School of Cyber Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 211189, PR China) ,  Zhou Jialing (School of Automation, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, PR China)
資料名： Control Engineering Practice  (Control Engineering Practice)
巻： 119  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0647A  ISSN： 0967-0661  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： 本論文では,非協調ゲームベース手法を開発することにより,不確実な動力学と個々の目的を持つ多重自律表面血管(ASV)の分散ロバスト形成追跡を研究した。既存の文献において一般的に研究された多重ASVモデルと比較して,現在の多重ASVモデルの2つの異なる特徴がある。(i)ASVは個々の目的を持ち,(ii)各ASVの進化はモデル化されていない動力学と時変外部擾乱を受ける。特に,ASVは,特定の形成パターンにおける時変基準軌跡を追跡するためのグループ目標を協調的に達成するために必要であり,一方,各ASVは,それ自身の利益に従って,形成トラッキングプロセス中の参照軌道に関して,望ましい変位を維持するためのそれ自身の個々の目的を完成する必要がある。非協調ゲームベースアプローチをASVのために開発し,生成追跡問題を非モデル化動力学と外部擾乱を受けるASV間の非協力ゲームのNash均衡探索問題に注型する個々の目的の存在における形成追跡の目標を達成した。各ASVが効率的にNash均衡を捜すために,適応ニューラルネットワーク(NN)を採用して,非モデル化力学を近似し,非平滑フィードバックを利用して,有界外部擾乱の影響に対処した。位置およびヘッディング角状態を含むASVの状態は,もし基礎となる通信グラフが強く接続され,Nash均衡探索アルゴリズムの制御パラメータが適切に選択されるならば,Nash均衡に漸近的に収束することができることを,理論的に示した。最後に,理論結果の妥当性を検証するために実験的研究を行った。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 探索問題 ,  不確実性 ,  *血管 ,  ニューラルネットワーク ,  注型 ,  近似法 ,  *協力ゲーム ,  多重化 ,  通信 ,  Nash均衡 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： *非協力ゲーム ,  探索アルゴリズム ,  追跡問題 ,  有界 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 地層追跡 ,  非協力ゲーム ,  Nash均衡 ,  ニューラルネットワーク近似

分類 (3件)： システム同定  (IA02040O) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  航空機の運動性・安定性・操縦性  (QK02040A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自律 ,  血管 ,  ロバスト ,  追跡 ,  非協力ゲーム