自分用、雑な論文要約メモ。はじめる。
要約の練習、スキミングスピード向上とかもろもろのために。
専門外だと誤訳もままあるんで、もし見る人も簡単に鵜呑みにせず、元文献みてね。
最近はマルチエージェントの協調制御や編隊飛行関連を深堀りたい気分です。
Anh Duc Dang, Hung Manh La*, Joachim Horn, Distributed Formation Control for Autonomous Robots in Dynamic Environments, IEEE, 19-21 Sept. 2016.
Background
マルチエージェントシステムの研究は世界中、多くの研究領域で盛ん。生物学、サイバネティックスなどもその例。＊人工頭脳学。生物と機械における、制御・通信・情報処理を、両者で区別することなく統一的に扱う学問。米数学者ウィーナーにより提唱されたそう。編隊制御は、マルチエージェントシステムの研究分野でも重要な問題。
Problem
これまでの群フォーメーション制御の問題点
人工ポテンシャル場は、移動ロボットのパスプランニングで有効な手法として知られているが、局所最適の問題による制約が存在することが弱点がある。中には、引力と反力を生成することで制御する手法がある。
凹凸のある障害物を有する複雑な環境では、従来の手法は適用できない。
Method
分散制御アルゴリズムの提案。力学的環境内で、複数のロボットを、所望の位置へと収束させる。安定性は保証され、衝突もない理論。特定形状内に仮想ノードの導入。
障害物周りに、回転力力場と反発力力場の合成が存在すると仮定。新たな障害物回避制御アルゴリズムを構築した。提案制御アルゴリズムのリアプノフ的安定性解析も行なった。＊リアプノフの安定性理論。
Result
力学的でノイズの多い環境において、移動目標を追跡する間、あらかじめ定義されたフォーメーションを形成することができる。凹形状のケースで、反力と回転力を組み合わせた力場により、ロボットは、障害物を素早く避けるとともに力場内の引力と反力の合計がゼロとなる場合に局所最適を避けるような挙動を示した。
Novelty
回転力力場と反発力力場の合成による新しいポテンシャル場を提案していること。が特徴？
Future
３次元空間における飛行ロボットの編隊制御への応用
ポテンシャル場を仮定して、障害物を回避する制御手法があるのは初耳だったが、確立されているとは。回転力場と反発力場は、飛行体のダイナミス（定性）的に、妥当なこと、自然なことなのか。イメージとしては流体的な障害物周りの渦とかだけど。当てずっぽうで設定しているのか。気になる。
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