論文の概要: Trajectory Optimization for Nonlinear Multi-Agent Systems using Decentralized Learning Model Predictive Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01298v4
• Date: Fri, 18 Dec 2020 05:00:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 13:21:54.173011
• Title: Trajectory Optimization for Nonlinear Multi-Agent Systems using Decentralized Learning Model Predictive Control
• Title（参考訳）: 分散学習モデル予測制御を用いた非線形マルチエージェントシステムの軌道最適化
• Authors: Edward L. Zhu, Yvonne R. St\"urz, Ugo Rosolia, Francesco Borrelli
• Abstract要約: 非線形疎結合力学と結合状態制約を持つマルチエージェントシステムに対する学習モデル予測制御に基づく分散化最小時間軌道最適化手法を提案する。 このフレームワークは,タスク実行の各イテレーションにおけるエージェント間の通信を不要とし,永続的実現性,有限時間閉ループ収束性,グローバルシステムのタスク反復による非遅延性能を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2647625557619815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a decentralized minimum-time trajectory optimization scheme based on learning model predictive control for multi-agent systems with nonlinear decoupled dynamics and coupled state constraints. By performing the same task iteratively, data from previous task executions is used to construct and improve local time-varying safe sets and an approximate value function. These are used in a decoupled MPC problem as terminal sets and terminal cost functions. Our framework results in a decentralized controller, which requires no communication between agents over each iteration of task execution, and guarantees persistent feasibility, finite-time closed-loop convergence, and non-decreasing performance of the global system over task iterations. Numerical experiments of a multi-vehicle collision avoidance scenario demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.
• Abstract（参考訳）: 非線形疎結合力学と結合状態制約を持つマルチエージェントシステムの学習モデル予測制御に基づく分散化最小時間軌道最適化手法を提案する。 同じタスクを反復的に実行することにより、前回のタスク実行のデータを使用して、ローカルな時間変動セーフセットと近似値関数を構築し、改善する。 これらはデカップリングされたmpc問題において端末セットと端末コスト関数として使用される。 このフレームワークは,タスク実行の各イテレーションにおけるエージェント間の通信を不要とし,永続的実現性,有限時間閉ループ収束性,グローバルシステムのタスク反復による非遅延性能を保証する。 多車衝突回避シナリオの数値実験により提案手法の有効性が示された。

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