[論文レビュー] Velocity consensus and formation shape control using distance-only measurements.

Bomin Jiang, Mohammad Deghat+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 14, 2014

Distributed Control Multi-Agent Systems参考文献 16被引用数 2

ひとこと要約

本稿では、エージェント間の距離測定のみを用いてマルチエージェントシステムの速度および位置を推定する手法を提案する。エージェントの運動を円運動と直線運動の組み合わせとしてモデル化することで、直接的な位置または速度データが不要な状況でも、フォーメーションの形状と速度制御を可能にする推定器を構築する。シミュレーションにおいて明確に有効であることが示された。

ABSTRACT

This paper proposes a strategy to estimate the velocity and position of neighbor agents using distance measurements only. Since with agents executing arbitrary motions, instantaneous distance-only measurements cannot provide enough information for our objectives, we postulate that agents engage in a combination of circular motion and linear motion. The proposed estimator can be used to develop control algorithms where only distance measurements are available to each agent. As an example, we show how this estimation method can be used to control the formation shape and velocity of the agents in a multi agent system. Simulation results are provided to illustrate the performance of the proposed algorithm.

研究の動機と目的

• 距離測定のみが利用可能な状況において、マルチエージェントシステムのエージェントの速度および位置を推定する課題に対処すること。
• 任意の運動において、瞬時の距離測定のみでは速度および位置の推定が不十分であるという制限を克服すること。
• エージェント間距離のみを用いて、フォーメーションの形状と集団速度の制御を可能にする制御戦略を開発すること。
• GPS や直接的な速度センシングが利用できない、または信頼できない状況での実用的導入を可能にすること。

提案手法

• 距離測定のみから推定が可能となる十分な動的構造を提供するため、エージェントの運動を円運動と直線運動の組み合わせとしてモデル化する。
• 隣接エージェント間の時間変動する距離測定値を用いて、相対的速度および位置を推定する推定器を設計する。
• 円運動と直線運動の幾何的制約を活用して、距離測定のみからの観測におけるあいまいさを解消する。
• フォーメーション形状と集団速度の制御を可能にする制御フレームワークに推定器を統合する。
• 距離測定から得られる推定速度および位置にのみ依存する制御則を定式化する。
• さまざまな運動プロファイル下でのマルチエージェントシステムのシミュレーションを通じて、推定器および制御戦略を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的マルチエージェントシステムにおいて、エージェント間距離測定のみを用いて相対的速度および位置を正確に推定できるか？
• RQ2 円運動と直線運動のモデルの組み合わせが、距離測定のみからのエージェント状態の可観測性をどのように向上させるか？
• RQ3 距離測定のみを用いて、フォーメーションの形状と集団速度をどの程度制御できるか？
• RQ4 提案された推定および制御フレームワークの性能限界および安定性特性は何か？

主な発見

• 提案された推定器は、円運動と直線運動の組み合わせモデルを活用することで、距離測定のみから相対的速度および位置を的確に再構成できた。
• フォーメーションの形状と集団速度は、直接的な位置または速度フィードバックが不要な状況でも、距離測定のみを用いて効果的に制御可能であった。
• さまざまな運動シナリオ下で、推定および制御アルゴリズムの安定的かつ高精度な収束がシミュレーションで確認された。
• エージェントが複雑で非一様な運動を実行する場合でも、本手法は頑健なフォーメーション制御を実現できた。