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Enregistrement W4280559602 · doi:10.1002/rnc.6176

Containment control of discrete‐time multi‐agent systems with application to escort control of multiple vehicles

2022· article· en· W4280559602 sur OpenAlexafffund
Simin Jiang, Shimin Wang, Zhi Zhan, Yuanqing Wu, William H. K. Lam, Renxin Zhong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Robust and Nonlinear Control · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPlatoonConvex hullObserver (physics)Computer scienceControl (management)Control theory (sociology)Discrete time and continuous timeProtocol (science)Convex optimizationRegular polygonMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article investigates the escort control problem for heterogeneous discrete‐time multi‐agent systems with multiple leaders. We develop a distributed output feedback control law such that the followers are secured within the convex hull spanned by the output of the leaders. First, the followers estimate the target convex hull and the system matrices of the leaders via a distributed observer. We then devise a distributed dynamic output feedback control protocol based on this observer to achieve the escort control by using only neighboring relative output information of leaders. The security of the followers is guaranteed by seeing that the output tracking errors converge to zero exponentially. In the numerical simulations, we discuss the potential deployment of the proposed method to a brand‐new escort control of mixed traffic consist of connected automated vehicles and partially automated vehicles. This vehicular escort control formulation can be regarded as a generalization of the conventional vehicular platoon control problem into both longitudinal and lateral dimensions. The numerical results validate the effectiveness and the computational feasibility of the proposed control protocols.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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