[論文レビュー] Distributed Average Tracking for Double-integrator Multi-agent Systems with Reduced Requirement on Velocity Measurements

Sheida Ghapani, Wei Ren+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 16, 2015

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 14被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、二階積分器型マルチエージェントシステムに対して、速度測定の要件を低減した分散型不連続制御アルゴリズムを二つ提案する。第一のアルゴリズムは、相対位置とフィルタ出力を用いることで、絶対速度測定および相対速度測定の両方を排除する。初期化が正しく行われる必要があるが、有界な加速度偏差に対しても対応可能である。第二のアルゴリズムは、通信と初期化の制約を排除し、局所的な位置および速度測定のみに依存する。すべての信号が有界であり、相対速度センシングや正確な初期化を必要としないが、ロバストな追従を達成する。

ABSTRACT

This paper addresses distributed average tracking for a group of physical double-integrator agents under an undirected graph with reduced requirement on velocity measurements. The idea is that multiple agents track the average of multiple time-varying input signals, each of which is available to only one agent, under local interaction with neighbors. We consider two cases. First, a distributed discontinuous algorithm and filter are proposed, where each agent needs the relative positions between itself and its neighbors and its neighbors' filter outputs obtained through communication but the requirement for either absolute or relative velocity measurements is removed. The agents' positions and velocities must be initialized correctly, but the algorithm can deal with a wide class of input signals with bounded acceleration deviations. Second, a distributed discontinuous algorithm and filter are proposed to remove the requirement for communication and accurate initialization. Here each agent needs to measure the relative position between itself and its neighbors and its own velocity but the requirement for relative velocity measurements between itself and its neighbors is removed. The algorithm can deal with the case where the input signals and their velocities and accelerations are all bounded. Numerical simulations are also presented to illustrate the theoretical results.

研究の動機と目的

• 二階積分器型マルチエージェントシステムにおいて、速度測定の要件を低減した分散平均追従を実現すること。
• 実際の応用において高コストかつ不正確な相対速度測定の必要性を排除すること。
• 相対位置と局所的速度センシングにのみ依存する制御アルゴリズムを開発し、通信および初期化依存性を最小限に抑えること。
• 有界な入力加速度および正確なエージェント状態初期化を要件としない状況下でも、ロバストな追従性能を確保すること。
• 二階積分器ダイナミクスを有する物理的エージェントに、既存の分散平均追従手法を拡張し、センシングの複雑さを最小限に抑えること。

提案手法

• 相対位置と隣接エージェントのフィルタ出力のみを用い、絶対速度測定および相対速度測定の両方を不要とする分散型不連続制御器と分散型フィルタを設計する。
• 制御則は、局所的情報に基づいて変化するフィルタ状態を組み込み、速度フィードバックなしで平均入力信号を推定可能にする。
• 第一のアルゴリズムは、エージェントの位置および速度の正しい初期化を要し、収束を保証するための制御パラメータ α, γ, β を用いる。加速度偏差が有界である場合に有効である。
• 第二のアルゴリズムは、通信を局所的速度測定に置き換え、初期化の正確性を要件としなくなり、位置、速度、および入力信号の微分の局所的センシングにのみ依存する。
• 制御パラメータ κ, α, γ, β を調整することで、相対速度測定が存在しない状況下でも、有界な追従誤差および収束を保証する。
• 理論的分析により、指定された条件下で、時間変動する入力信号の平均への有界な追従誤差および収束が保証されることを証明した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 二階積分器型マルチエージェントシステムにおいて、エージェント間の相対速度測定を要件とせず、分散平均追従を達成できるか？
• RQ2 追従性能を維持しつつ、正確な初期化およびエージェント間通信の必要性をどのように排除できるか？
• RQ3 有界な入力加速度下で、速度フィードバックなしにロバストな平均追従を実現するための制御構造は何か？
• RQ4 不連続制御およびフィルタリングフレームワークにより、最小限のセンシング要件で分散平均追従を達成できるか？
• RQ5 分散平均追従において、通信、初期化の正確性、速度測定の低減の間にはどのようなトレードオフが存在するか？

主な発見

• 第一のアルゴリズムは、エージェントの状態が正しく初期化されている限り、絶対速度測定および相対速度測定の両方を一切不要とし、相対位置とフィルタ出力のみを用いて分散平均追従を達成する。
• 入力信号の加速度偏差が有界である限り、時間変動的かつ定常状態でない入力信号に対しても、有界な追従誤差を保証する。
• 第二のアルゴリズムは、エージェント間通信および正確な初期化の必要性を排除し、局所的位置および速度測定と有界な入力信号微分にのみ依存する。
• 数値シミュレーションにより、10体のエージェントが2次元空間で時間変動する入力信号の平均を追従可能であり、位置および速度状態の両方で収束が達成された。
• シミュレーション結果は、速度測定がなく、正確な初期化がなくても追従が達成されることを示し、提案手法のロバスト性を検証した。
• 第二のアルゴリズムでは、相対速度測定およびエージェント間通信を排除することで、センシングおよび通信コストを効果的に低減した。