[논문 리뷰] Cooperative control of multi-agent systems to locate source of an odor

Abhinav Sinha, Rishemjit Kaur외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 10.

Insect Pheromone Research and Control참고 문헌 19인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 슬라이딩 모드 제어와 입자 군집 최적화(PSO)를 활용하여 오염원을 국소화하기 위한 계층적 협동 제어 프레임워크를 제안한다. 군집 지능을 통한 오염원 예측과 강인한 슬라이딩 모드 제어를 통합함으로써, 외부 교란 하에서도 유한 시간 내에 일致성과 형성 제어를 달성하며, 최소한의 추적 오차로 시뮬레이션에서 빠르고 정확한 국소화를 실현한다.

ABSTRACT

This work targets the problem of odor source localization by multi-agent systems. A hierarchical cooperative control has been put forward to solve the problem of locating source of an odor by driving the agents in consensus when at least one agent obtains information about location of the source. Synthesis of the proposed controller has been carried out in a hierarchical manner of group decision making, path planning and control. Decision making utilizes information of the agents using conventional Particle Swarm Algorithm and information of the movement of filaments to predict the location of the odor source. The predicted source location in the decision level is then utilized to map a trajectory and pass that information to the control level. The distributed control layer uses sliding mode controllers known for their inherent robustness and the ability to reject matched disturbances completely. Two cases of movement of agents towards the source, i.e., under consensus and formation have been discussed herein. Finally, numerical simulations demonstrate the efficacy of the proposed hierarchical distributed control.

연구 동기 및 목표

• turbulent 환경에서 협동 다중 에이전트 시스템을 활용한 오염원 국소화 과제를 해결한다.
• 단일 에이전트 또는 단순 기울기 기반 방법의 한계를 극복하기 위해 분산 센싱과 조율된 운동을 활용한다.
• 시간에 따라 변화하는 교란 상황에서도 오염원으로의 유한 시간 수렴을 보장하는 강인한 제어 전략을 개발한다.
• 생물학적 영감을 받은 알고리즘(PSO, 잠자리 나방)을 고급 제어 이론(슬라이딩 모드)과 융합하여 성능을 향상시킨다.
• 실제 플룸 역학과 불확실한 교란 조건 하에서의 수치 시뮬레이션을 통해 효과성을 입증한다.

제안 방법

• 세 단계 계층적 제어 아키텍처를 적용: (1) 에이전트 센서 데이터와 필라멘트 이동을 기반으로 오염원 위치를 예측하기 위해 입자 군집 최적화(PSO)를 활용한 그룹 의사결정.
• 경로 계획 레이어에서 간소화된 잠자리 나방 영감을 받은 알고리즘을 사용하여 예측된 오염원 위치로 향하는 경로를 생성한다.
• 유한 시간 수렴과 강인성을 보장하기 위해 새로운 비선형 수렴 법칙과 슬라이딩 다각형을 갖춘 분산 슬라이딩 모드 제어(SMC) 레이어를 구현한다.
• 비선형 수렴 법칙을 갖춘 슬라이딩 모드 컨트롤러를 설계: $ \dot{s}_i = -\mu \sinh^{-1}(m + w|s_i|) \text{sign}(s_i) $, 이는 수렴 속도 향상과 부드러운 동작을 향상시킨다.
• SMC 구조를 통해 시간에 따라 변화하는 교란을 제거하며, $ \varsigma_i = 0.3\sin(\pi^2 t^2) $ 는 외부 교란을 모델링한다.
• 에이전트 1을 가상 리더로 삼고 고정된 상호작용 토포로지(지향성)를 사용하며, $ \dot{V}_i = -\eta \|s_i\| $ 를 활용한 라플라스 함수를 통해 안정성 검증을 수행하여 전역 점근적 안정성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 계층적 협동 제어 전략은 단일 에이전트 또는 비협동 방법에 비해 난류 플룸에서 오염원 국소화의 정확도와 속도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 PSO 기반 오염원 예측과 슬라이딩 모드 제어를 융합함으로써 시간에 따라 변화하는 교란에 대한 강인성은 어떻게 향상되는가?
• RQ3 비선형 역학과 불확실한 교란 조건 하에서 다중 에이전트 시스템이 얼마나 빠르게 유한 시간 일致성 또는 형성 제어를 달성할 수 있는가?
• RQ4 비선형 슬라이딩 다각형과 수렴 법칙의 사용은 제어 성능과 수렴 속도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 제안된 방법은 복잡한 환경에서 에너지 효율성과 국소화 정확도 사이의 상충 관계를 어떻게 다루는가?

주요 결과

• 제안된 계층적 제어 프레임워크는 유한 시간 일치성과 형성 제어를 달성하여 에이전트가 오염원 위치로 신속하게 수렴함을 보였다.
• 시뮬레이션 결과, 추적 오차의 노름이 매우 작게 유지되어 교란 상황에서도 경로 추종의 높은 정확도를 입증했다.
• 제어 신호는 유한하고 부드럽게 유지되었으며, 그림 5에서 이를 확인할 수 있었고, 효과적인 교란 제거와 안정적인 액추에이터 동작을 확인했다.
• 슬라이딩 다각형이 신속하게 0으로 수렴함을 그림 6에서 확인하였으며, 이는 시스템의 유한 시간 도달 가능성과 안정성을 검증하였다.
• 라플라스 안정성 분석을 통해 $ \dot{V}_i < 0 $ 를 확보하여 전역 점근적 안정성이 입증되었으며, 이는 설계된 제어 프로토콜 하에서 시스템이 안정함을 증명하였다.
• 비선형 수렴 법칙($ \sinh^{-1} $)의 사용은 선형 SMC 방법에 비해 더 빠른 수렴과 더 낮은 채터링을 제공하여 전반적인 성능 향상을 이룩했다.