Team Consensus for a Network of Unmanned Vehicles in Presence of Actuator Faults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle