Team Consensus for a Network of Unmanned Vehicles in Presence of Actuator Faults
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, performance analysis of a team of unmanned vehicles (agents) that are subject to actuator faults is investigated. The team goal is to accomplish a cohesive motion in a modified leader-follower architecture by using a semi-decentralized optimal control strategy. The controller, which is recently proposed by the authors, is designed based on minimization of individual cost functions by using the available information from the neighboring sets. It is shown that a loss of effectiveness (LOE) fault in an actuator does not deteriorate the stability nor the consensus seeking goal of the team. This fault would only result in a different transient behavior, e.g., a change in the agent's convergence rate, without a change in the consensus value. On the other hand, if the fault in one or more of the agents is of the float type, either in the leader or the followers, the team could not maintain its consensus any longer, however the stability of the team can still be guaranteed. Moreover, the leader and the healthy followers adapt themselves to the follower's change when a float fault occurs in one of the agents. Finally, the behavior of the team in presence of the lock-in-place (LIP) actuator fault is also investigated. Simulation results are provided to demonstrate the performance of the team subject to the above three actuator fault scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».