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Enregistrement W3175737417 · doi:10.1109/tac.2021.3093280

Guaranteed Collision-Free Reference Tracking in Constrained Multi Unmanned Vehicle Systems

2021· article· en· W3175737417 sur OpenAlexaff
Maryam Bagherzadeh, Shima Savehshemshaki, Walter Lúcia

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Automatic Control · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTrajectoryControllabilityVehicle dynamicsCollisionControl theory (sociology)Controller (irrigation)Control engineeringReal-time computingControl (management)EngineeringArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we face the reference tracking control problem for a system of heterogeneous multiple unmanned vehicles (MUVs) moving in a 2-D planar environment. We consider a scenario, where each vehicle follows a trajectory imposed by a local planner and where each unmanned vehicle can have different linear dynamics as well as different constraints and disturbances. In this contest, we design a novel control architecture, where a centralized traffic manager, in conjunction with ad-hoc designed local vehicle controllers, is capable of ensuring the absence of collisions. The proposed solution is obtained by exploiting, for the local vehicles’ controllers, a dual-mode model-predictive controller and, for the traffic manager, set-theoretic and controllability properties. Moreover, after modeling the potential vehicle collisions with a graph, connectivity arguments are used to obtain an optimal collision resolution, which minimizes the number of vehicles that need to be stopped. The resulting control scheme ensures collision-free signal tracking. Results of the simulation conducted on an MUV system are shown to provide tangible evidence of the features of the proposed framework.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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 enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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