Dynamic Event-Triggered Formation Control of Multi-Agent Systems With Non-Uniform Time-Varying Communication Delays
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 study, we address the challenge of time-varying formation control in multi-agent systems (MASs) in the presence of time-varying intra- and inter-agent communication delays. To tackle time-varying delays, we equip each agent with a bank of distributed observers to estimate its own and its neighbors’ states. We apply dynamic periodic event-triggered mechanisms to both sensor-to-observer (S-O) and controller-to-actuator (C-A) channels, aiming to reduce unnecessary data transmissions in the network by relying on locally triggered sampled data in a distributed fashion to enhance resource efficiency. In the design stage, we transform the state formation control problem into an asymptotic stability problem. Using the Lyapunov-Krasovskii functional (LKF) approach, we design the event-triggering parameters such that the closed-loop system of all agents is stable and agents reach the desired formation. Numerical simulations demonstrate that our approach achieves a balance by reducing inter-agent communication frequency while maintaining the desired formation. Finally, we illustrate the effectiveness and advantages of this approach through experiments on a real-world robotic system. Note to Practitioners—In practical applications of multi-agent systems, the use of a communication network introduces some challenging issues. To name a few, periodic sampling with a high frequency relies on heavy transmission of information between components, which may result in network congestion. Factors such as limited bandwidth, signal attenuation, and packet losses contribute to delays in networked MAS. Additionally, network security, protocols, buffering, processing, and transmission times play significant roles. Since network-induced delays depend heavily on variable network conditions, they are generally non-uniform and time-varying. This paper proposes a solution for formation control in MASs, considering communication delays, and holds practical implications across various industries. It can enhance coordination for tasks such as warehouse logistics and collaborative manufacturing in autonomous robotics. Drone swarms can benefit from more efficient and reliable movement coordination, impacting surveillance and precision agriculture. In industrial automation, synchronization among machines or robotic arms can be improved for increased efficiency. A noteworthy aspect of this paper is the validation of our results through experiments on a real-world multi-robot system, demonstrating broad applicability.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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