論文の概要: Predefined-time One-Shot Cooperative Estimation, Guidance, and Control for Simultaneous Target Interception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.07744v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 17:22:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.747854
• Title: Predefined-time One-Shot Cooperative Estimation, Guidance, and Control for Simultaneous Target Interception
• Title（参考訳）: 同時目標知覚のための事前定義されたワンショット協調推定・誘導・制御
• Authors: Lohitvel Gopikannan, Shashi Ranjan Kumar, Abhinav Sinha,
• Abstract要約: 本研究は,定常目標の協調的同時インターセプションのための統合的推定誘導制御フレームワークを開発する。 具体的には、一部のエージェントだけが船上シーカー(インフォームド/シーカー装備エージェント)で装備される。 残りの(シーカーレスエージェント)は、インフォメーションエージェントを介して間接的にターゲットに関する情報を取得し、同時ターゲットインターセプションのための分散協調ガイダンスを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This work develops a unified nonlinear estimation-guidance-control framework for cooperative simultaneous interception of a stationary target under a heterogeneous sensing topology, where sensing capabilities are non-uniform across interceptors. Specifically, only a subset of agents is instrumented with onboard seekers (informed/seeker-equipped agents), whereas the rest of them (seeker-less agents) acquire the information about the target indirectly via the informed agents and execute a distributed cooperative guidance for simultaneous target interception. To address the resulting partial observability, a predefined-time distributed observer is leveraged, guaranteeing convergence of the target state estimates for seeker-less agents through information exchange with seeker-equipped neighbors over a directed communication graph. Thereafter, an improved time-to-go estimate accounting for wide launch envelopes is utilized to design the distributed cooperative guidance commands. This estimate is coupled with a predefined-time consensus protocol, ensuring consensus in the agents' time-to-go values. The temporal upper bounds within which both observer error and time-to-go consensus error converge to zero can be prescribed as design parameters. Furthermore, the cooperative guidance commands are realized by means of an autopilot, wherein the interceptor is steered by canard actuation. The corresponding fin deflection commands are generated using a predefined-time convergent sliding mode control law. This enables the autopilot to precisely track the commanded lateral acceleration within a design-specified time, while maintaining non-singularity of the overall design. Theoretical guarantees are supported by numerical simulations across diverse engagement geometries, verifying the estimation accuracy, the cooperative interception performance, and the autopilot response using the proposed scheme.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,不均一なセンサトポロジ下での定常目標の協調的インターセプションのための統一非線形推定誘導制御フレームワークを開発する。 具体的には、一部のエージェントだけがオンボードシーカー(インフォームド/シーカー装備エージェント)で装備され、残りのエージェント(シーカーレスエージェント)はインフォームドエージェントを介して間接的にターゲットに関する情報を取得し、同時ターゲットインターセプションのための分散協調ガイダンスを実行する。 得られた部分観測可能性に対処するため、予め定義された時間分散オブザーバが活用され、有向通信グラフ上のシーカー付き隣人との情報交換を通じて、シーカーレスエージェントの目標状態推定値の収束を保証する。 その後、広範囲の打ち上げエンベロープに対する時間と移動の見積もりを改良し、分散協調誘導コマンドを設計する。 この推定は、事前に定義された時間間のコンセンサスプロトコルと結合され、エージェントのタイム・トゥ・ゴーの値におけるコンセンサスを保証する。 オブザーバエラーとタイム・トゥ・ゴーのコンセンサスエラーの両方が0に収束する時間的上限を設計パラメータとして定めることができる。 さらに、この協調誘導コマンドは自動操縦により実現され、キャナードアクチュエータによりインターセプターを操る。 対応するフィン偏向コマンドは、予め定義された時間収束スライディングモード制御則を用いて生成される。 これにより、オートパイロットは、全体的な設計の非特異性を維持しながら、指定した時間内で指示された横加速度を正確に追跡することができる。 理論的な保証は、様々なエンゲージメント・ジオメトリにわたる数値シミュレーションによって支持され、推定精度、協調インターセプション性能、提案手法を用いたオートパイロット応答が検証される。

関連論文リスト

• Surprised by Attention: Predictable Query Dynamics for Time Series Anomaly Detection [1.7751300245073598]
  AxonADは、マルチヘッドアテンションクエリの進化を短い水平方向予測可能なプロセスとして扱う教師なし検出器である。 テール集約型クエリミスマッチスコアは、最近のタイムステップで予測されたクエリとターゲットクエリの相違を測定する。 インターバルアノテーションを用いた車内テレメトリでは、AxonADは強力なベースライン上でのランキング品質と時間的ローカライゼーションを改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-13T11:40:51Z)
• Don't double it: Efficient Agent Prediction in Occlusions [1.1338062042380708]
  密集した交通機関は、隠れた歩行者や車両が予期せず現れるため、自動運転車にとって重大な課題となる。 既存の学習ベースの手法は、1つのエージェントが複数回識別された場合、冗長な占有率予測を生成することが多い。 我々は、最先端のSceneInformerアーキテクチャをベースにした、新しいトランスフォーマーベースのアプローチであるMatchInformerを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-29T10:22:38Z)
• Relational Conformal Prediction for Correlated Time Series [56.59852921638328]
  時系列における不確実性定量化の問題を相関配列を利用して解決する。 共形予測フレームワークと量子レグレッションに基づく分布自由な新しい手法を提案する。 我々の手法は正確なカバレッジを提供し、関連するベンチマークで最先端の不確実性定量化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T16:12:17Z)
• Conformalized Interactive Imitation Learning: Handling Expert Shift and Intermittent Feedback [26.87212135255959]
  インタラクティブな模倣学習(IL)では、不確実性定量化は、学習者(つまりロボット)がデプロイメント中に遭遇する分散シフトと競合する方法を提供する。 ConformalDAgger は,IQT で校正された予測間隔を,展開時間不確実性の信頼性の高い尺度として用いる新しい手法である。 7DOFロボットマニピュレータ上でのシミュレーションおよびハードウェア展開において、ConformalDAggerはエキスパートがシフトする際に高い不確実性を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T14:27:56Z)
• Robust Collaborative Perception without External Localization and Clock Devices [52.32342059286222]
  複数のエージェントをまたいだ一貫した空間的時間的調整は、協調的な知覚の基礎である。 従来の手法は、ローカライゼーションとクロック信号を提供するために外部デバイスに依存している。 本稿では,様々なエージェントの知覚データに内在する幾何学的パターンを認識して整列する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T15:20:36Z)
• Streaming Motion Forecasting for Autonomous Driving [71.7468645504988]
  ストリーミングデータにおける将来の軌跡を問うベンチマークを導入し,これを「ストリーミング予測」と呼ぶ。 我々のベンチマークは本質的に、スナップショットベースのベンチマークでは見過ごされていない安全上の問題であるエージェントの消失と再出現を捉えている。 我々は,任意のスナップショットベースの予測器をストリーミング予測器に適応させることのできる,"Predictive Streamer"と呼ばれるプラグアンドプレイメタアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:13:16Z)
• GoRela: Go Relative for Viewpoint-Invariant Motion Forecasting [121.42898228997538]
  精度や一般化を犠牲にすることなく、全てのエージェントとマップに対して効率的な共有符号化を提案する。 不均一空間グラフにおけるエージェントとマップ要素間の幾何学的関係を表現するために、ペアワイズ相対的な位置符号化を利用する。 我々のデコーダは視点非依存であり、レーングラフ上でエージェント目標を予測し、多様かつコンテキスト対応のマルチモーダル予測を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T16:10:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。