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Enregistrement W4387805818 · doi:10.1109/tase.2023.3324526

Observer-Based Event-Triggered Consensus Control of Multi-Agent Systems With Time-Varying Communication Delays

2023· article· en· W4387805818 sur OpenAlexafffund
Milad Abbasi, Horacio J. Marquez

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Automation Science and Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésObserver (physics)ConsensusMulti-agent systemComputer scienceControl theory (sociology)Control (management)Consensus algorithmEvent (particle physics)Control systemControl engineeringEngineeringArtificial intelligenceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses a new observer-based asynchronous periodic event-triggered control approach for the consensus of linear multi-agent systems (MASs) to reduce the communication load in both sensor to observer (S-O) and controller to actuator (C-A) channels. In order to tackle the time-varying communication delays of the network, each agent uses a bank of observers to estimate the states of its own and its neighbour(s). First, the consensus of a MAS under periodic transmission and time-varying communication delay is analyzed, and the controller and observer gains are designed in terms of the feasibility of certain linear matrix inequalities (LMIs). Then, by using the emulation approach, the event-triggered consensus control problem is converted into the stability of a time-delay system, and by using Lyapunov-Krasovskii approach, a sufficient condition is derived such that the closed-loop system of all agents is stable and the event-triggering parameters are designed. We demonstrate that all agents’ states and observed states converge asymptotically to an agreement point. To illustrate the efficiency of the proposed strategy, a simulation study is performed, and the results show the efficiency of the observer-based ETC in terms of efficient use of communication resources and lower settling time. We have implemented the proposed method and conducted experiments on a real-world MAS consisting of a group of e-puck2 robots. The experimental results demonstrate the efficacy of the proposed method in achieving consensus while efficiently utilizing communication resources.Note to Practitioners—This paper delves into the event-triggered consensus control problem in networked multi-agent systems (MASs), considering time-varying communication delays. The proposed approach holds significant promise for applications in MASs and distributed systems, such as satellite-based communication systems, vehicular networks, swarm robotics, and smart grid control. Since we have considered time-varying delays in both sensor-to-observer and controller-to-actuator channels, this method is applicable in scenarios where the controller and actuator of each agent are physically separated, and sensor and control signals are being transmitted over a network. Moreover, we have significantly reduced the amount of data transmitted over the network through the use of event-triggered control, which is beneficial in applications with limited bandwidth, congested networks, and limited energy supplies. To validate the theoretical results with experimental tests, the proposed method is applied to the a group of robots in the consensus control problem. The same approach can be extended to MASs under more realistic network-induced delays.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations51
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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