[論文レビュー] A Control Framework for Optimal Coordination and Desired Formation of Autonomous Agents

Logan E. Beaver, Andreas A. Malikopoulos|arXiv (Cornell University)|Sep 23, 2018

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 20被引用数 1

ひとこと要約

本稿では、グローバルローカライゼーションのためのコーディネータを用いて、自律エージェント群におけるエネルギー最適な協調制御および所望のフォーメーションを達成する分散型制御フレームワークを提示する。エージェントにゴールを割り当てる最適割り当て問題を定式化し、特定の条件下でグローバル最適性を証明し、安定した性能を示すシミュレーションによりアプローチを検証する。

ABSTRACT

This paper proposes a decentralized approach for solving the energy-optimal desired formation problem for a group of autonomous agents. First, we introduce the notion of a coordinator that can orient and localize a group of agents with a respect to the global coordinate system. Then, we propose an optimal assignment formulation which prescribes the goals to each agent. We present the conditions for global optimality and discuss robustness of the solution. Finally, the efficacy of the proposed approach is validated through simulation.

研究の動機と目的

• 複数の自律エージェントを所望の幾何的フォーメーションに協調制御しつつ、エネルギー消費を最小限に抑える挑戦に取り組む。
• 集中型の軌道計画を必要としないスケーラブルで頑健な分散型制御戦略を開発する。
• 固定座標系に対してエージェントを相対的に整列させるために、グローバルな方向とローカライゼーションを提供するコーディネータを導入する。
• 所望のフォーメーションを最小限のエネルギーコストで達成するために、ターゲット位置をエージェントに割り当てる最適割り当て問題を定式化する。
• グローバル最適性の理論的条件を確立し、摂動下での解の頑健性を分析する。

提案手法

• コーディネータを導入してグローバルな方向とローカライゼーションを提供し、エージェントが共通の座標フレームに整列できるようにする。
• 全エネルギー消費を最小化するように各エージェントに特定のゴール位置を割り当てる最適割り当て定式化を開発する。
• 数学的最適化を用いて、エネルギー効率を確保するためのエージェント-ゴールの最良割り当てを決定する。
• 凸最適化および割り当て理論の原則を用いて、グローバル最適性のための条件を導出する。
• 摂動や測定ノイズ下でのシステム安定性を評価するため、頑健性分析を実施する。
• さまざまなフォーメーション設定および動的条件下でフレームワークを検証するため、シミュレーションを実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 自律エージェントを分散的に所望のフォーメーションに協調制御しつつ、全エネルギー消費を最小限に抑える方法は何か？
• RQ2 集中型制御なしに、グローバルな整列とローカライゼーションを実現するためにコーディネータが果たす役割は何か？
• RQ3 提案された最適割り当て解がグローバルに最適であるための条件は何か？
• RQ4 エージェントのダイナミクスおよびセンシングにおける摂動や不確実性がある場合、このフレームワークはどのように動作するか？
• RQ5 提案された制御フレームワークにおいて、フォーメーションの正確さとエネルギー効率のトレードオフは何か？

主な発見

• 提案された最適割り当て定式化により、エージェントの全移動コストを最小化することでエネルギー効率が確保される。
• 割り当て問題から導出された特定の数学的条件下では、解のグローバル最適性が保証される。
• コーディネータの導入により、完全なエージェント間通信を必要とせずに一貫したグローバル整列が可能になる。
• 摂動によるシミュレーションの摂動下でも、フレームワークはフォーメーションの正確性を維持するという頑健性を示す。
• シミュレーションにより、非最適化戦略と比較して、所望のフォーメーションを達成するためのエネルギー消費を削減できることが確認された。