Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Formation control of multi-agent nonlinear systems using the state‐dependent Riccati equation

Tytuł:
Formation control of multi-agent nonlinear systems using the state‐dependent Riccati equation
Autorzy:
Nekoo, Saeed Rafee
Data publikacji:
2025
Słowa kluczowe:
multi-agent
formation
control
SDRE
robotics
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
This work investigates the formation control of a multi-agent robotic system via the state-dependent Riccati equation (SDRE). The system’s agents interact with each other and follow a leader in point-to-point motion control (regulation). The number of agents is unlimited in conventional multi-agent formation control considering a complex dynamic for each agent, though the complexities of the algorithms usually result in small-scale simulations. Here a formalism is proposed that considers fully coupled nonlinear dynamics for robotic systems in multi- agent system formation control with a large number of agents. The interaction of the agents with each other and obstacle avoidance are embedded in the design through the weighting matrix of states in the SDRE. The input constraint also limits the actuators to create a more realistic scenario. Two dynamical systems have been modeled and simulated in this work: wheeled mobile robots (WMR) and multirotor unmanned aerial vehicles (UAVs). The simulation results show success in the implementation of a total of 1,089 agents in the desired square formation shape in the UAV case study, and a figure of 45 agents and 1,050 differential wheeled mobile robots in the circular desired shape, considering obstacle avoidance and also collision avoidance between the agents.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies