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Enregistrement W2598136971 · doi:10.1109/tcst.2017.2679066

Fault-Tolerant Cooperative Control Design of Multiple Wheeled Mobile Robots

2017· article· en· W2598136971 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Control Systems Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotMobile robotFault toleranceControl theory (sociology)ActuatorEngineeringExtended Kalman filterControl engineeringFault detection and isolationFeedback linearizationFault (geology)Kalman filterCollision avoidanceComputer scienceCollisionControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This brief investigates fault-tolerant cooperative control (FTCC) strategies for multiple differentially driven autonomous wheeled mobile robots (WMRs) in the presence of actuator faults during formation operation. First, for normal/fault-free cases and for preparation to the faults occurrence cases, an integrated approach combining input-output feedback linearization and distributed linear model predictive control techniques is designed and implemented on a team of WMRs to accomplish a formation task. Second, when actuator faults occur in one of the robots of the team, two cases are explicitly considered: 1) if the faulty robot cannot complete its assigned task due to a severe fault, then the faulty robot has to get out from the formation mission, and an FTCC strategy is designed such that the tasks of the WMRs team are reassigned to the remaining healthy robots to complete the mission with graceful performance degradation and 2) if the faulty robot can continue the mission with degraded performance, then the other team members reconfigure their controllers considering the capability of the faulty robot. Thus, the FTCC strategy is designed to re-coordinate the motion of each robot in the team. Within the proposed scheme, a fault detection and diagnosis unit using a two-stage Kalman filter to detect and diagnose actuator faults is presented. Then, the FTCC problem is formulated as an optimal assignment problem, where a Hungarian algorithm is applied. Moreover, a collision avoidance algorithm based on mechanical impedance principle is proposed to avoid the potential collision between the healthy robots and the faulty ones. Formation operation of the robot team is based on a leader-follower approach, while the control algorithm is implemented in a distributed manner. The results of real experiments demonstrate the effectiveness of the proposed FTCC scheme in different fault scenarios.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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