論文の概要: Communication-Control Codesign for Large-Scale Wireless Networked Control Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11316v1
- Date: Tue, 15 Oct 2024 06:28:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-16 14:00:17.905927
- Title: Communication-Control Codesign for Large-Scale Wireless Networked Control Systems
- Title（参考訳）: 大規模無線ネットワーク制御システムにおける通信制御符号
- Authors: Gaoyang Pang, Wanchun Liu, Dusit Niyato, Branka Vucetic, Yonghui Li,
- Abstract要約: 無線ネットワーク制御システム(Wireless Networked Control Systems, WNCS)は、ドローン群や自律ロボットなどのアプリケーションにおいて柔軟な制御を可能にする産業用4.0に必須である。
本稿では,マルチ状態マルコフブロックフェーディングチャネル上で限られた無線リソースを共有するセンサやアクチュエータを用いて,複数の制御ループ間の相関ダイナミクスを捕捉する実用的WNCSモデルを提案する。
本研究では,ハイブリッドな動作空間を効率的に処理し,通信制御の相関関係を捉え,疎域変数や浮動小数点制御の入力に拘わらず堅牢なトレーニングを確実にするDeep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.30532872347668
- License:
- Abstract: Wireless Networked Control Systems (WNCSs) are essential to Industry 4.0, enabling flexible control in applications, such as drone swarms and autonomous robots. The interdependence between communication and control requires integrated design, but traditional methods treat them separately, leading to inefficiencies. Current codesign approaches often rely on simplified models, focusing on single-loop or independent multi-loop systems. However, large-scale WNCSs face unique challenges, including coupled control loops, time-correlated wireless channels, trade-offs between sensing and control transmissions, and significant computational complexity. To address these challenges, we propose a practical WNCS model that captures correlated dynamics among multiple control loops with spatially distributed sensors and actuators sharing limited wireless resources over multi-state Markov block-fading channels. We formulate the codesign problem as a sequential decision-making task that jointly optimizes scheduling and control inputs across estimation, control, and communication domains. To solve this problem, we develop a Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithm that efficiently handles the hybrid action space, captures communication-control correlations, and ensures robust training despite sparse cross-domain variables and floating control inputs. Extensive simulations show that the proposed DRL approach outperforms benchmarks and solves the large-scale WNCS codesign problem, providing a scalable solution for industrial automation.
- Abstract（参考訳）: 無線ネットワーク制御システム(Wireless Networked Control Systems, WNCS)は、ドローン群や自律ロボットなどのアプリケーションにおいて柔軟な制御を可能にする産業用4.0に必須である。
コミュニケーションと制御の相互依存は統合設計を必要とするが、従来の手法はそれらを別々に扱うため、非効率になる。
現在のコードサインのアプローチはしばしば単純化されたモデルに依存し、単一ループや独立したマルチループシステムに重点を置いている。
しかし、大規模なWNCSは、制御ループの結合、時間関連の無線チャネル、検知と制御の伝達のトレードオフ、計算の複雑さなど、ユニークな課題に直面している。
これらの課題に対処するために,マルチ状態マルコフブロックフェーディングチャネル上で限られた無線リソースを共有するセンサやアクチュエータを用いて,複数の制御ループ間の相関ダイナミクスを捕捉する実用的WNCSモデルを提案する。
我々は,コードサイン問題を逐次決定タスクとして定式化し,推定,制御,通信領域間でのスケジューリングと入力制御を協調的に最適化する。
この問題を解決するために,ハイブリッドな動作空間を効率的に処理し,通信制御の相関を捉え,クロスドメイン変数や浮動小数点制御の入力に拘わらず堅牢なトレーニングを保証できるDeep Reinforcement Learning (DRL)アルゴリズムを開発した。
大規模なシミュレーションにより、DRLアプローチはベンチマークを上回り、大規模なWNCS符号署名問題を解くことを示し、産業自動化のためのスケーラブルなソリューションを提供する。
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