Adaptive Dynamic Event-Based Robust Control for Multiple Networked Euler–Lagrange Systems
Notice bibliographique
Résumé
This article develops an event-based adaptive robust control scheme for multiple networked Euler–Lagrange systems with a dynamic leader, addressing some key challenges such as parameter uncertainties, unknown perturbations, inherent nonlinearities, and limited resources, for the practical applications of networked robotics and autonomous systems. To reduce the communication network burden and the computational resources consumption, an adaptive dynamic triggering strategy is developed. In addition, to estimate the inaccurate states, a nested adaptive sliding-mode estimator is proposed. Then, a fully distributed adaptive dynamic event-based time-varying sliding-mode control strategy is developed based on the designed triggering scheme and estimator, without requiring any global information. This strategy reduces the effect of large initial errors on the varying gain during adaptation, and compensates for the influences of inherent nonlinearities, unknown external perturbations, and parameter uncertainties, making it feasible for practical implementation. Moreover, Lyapunov stability theory is used to guarantee the asymptotic convergence of the closed-loop networked systems. Finally, hardware experiments are conducted using multiple quadrotors to validate the effectiveness of the proposed control scheme in multiagent coordination tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».