Self-Triggered Distributed Model Predictive Control with Synchronization Parameters Interaction
作者: Qianqian Chen, Shaoyuan Li
分类: eess.SY, nlin.AO
发布日期: 2024-05-17
💡 一句话要点
提出基于同步参数交互的自触发分布式模型预测控制方法，用于多智能体系统。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 分布式模型预测控制 多智能体系统 自触发控制 同步参数 协同控制
📋 核心要点
- 现有方法在多智能体系统中计算和通信负担重，难以实现高效协同控制。
- 提出一种基于同步参数交互的自触发机制，通过智能体间一维参数同步实现协作，降低通信需求。
- 理论证明了算法的递归可行性和稳定性，仿真验证了该控制算法的有效性。
📝 摘要（中文）
本文研究了一种用于多智能体系统(MASs)的非周期分布式模型预测控制方法，该方法考虑了参数化的同步约束，并构建了一种创新的自触发准则。与现有的协调方法不同，该策略通过与控制输入相关的一维参数的同步来实现智能体的协作。在每个异步采样时刻，每个智能体交换一维同步参数，求解最优控制问题(OCP)，然后确定开环阶段。自触发方案和同步参数约束的结合减轻了计算和通信负担。证明了保证OCP递归可行性和闭环系统稳定性的充分条件。仿真结果表明了所提出的控制算法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文针对多智能体系统（MASs）的分布式模型预测控制问题，旨在解决传统方法中由于频繁通信和计算导致的高资源消耗问题。现有方法通常需要智能体之间频繁交换状态信息或控制指令，导致通信拥塞和计算负担过重，限制了系统的可扩展性和实时性。
核心思路：本文的核心思路是通过引入参数化的同步约束，将智能体之间的协作转化为对一维参数的同步。每个智能体只需要交换这些同步参数，而不是完整的状态或控制信息，从而显著降低通信负担。此外，采用自触发机制，智能体仅在必要时才进行通信和计算，进一步降低资源消耗。
技术框架：该方法包含以下主要步骤：1) 每个智能体在异步采样时刻，基于自身状态和接收到的同步参数，构建最优控制问题（OCP）；2) 求解OCP，得到最优控制序列和相应的同步参数；3) 根据自触发准则，判断是否需要与其他智能体进行通信；4) 如果需要通信，则交换同步参数；5) 执行最优控制序列的开环阶段。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将多智能体系统的协同控制问题转化为一维同步参数的同步问题，极大地简化了通信和计算的复杂度。与传统的基于状态或控制信息交换的方法相比，该方法能够显著降低通信负担，提高系统的可扩展性。自触发机制的引入进一步降低了计算资源消耗。
关键设计：自触发准则的设计是关键。该准则需要保证系统的稳定性和性能，同时尽可能减少通信次数。具体实现中，可能涉及到对状态误差、预测误差或控制输入变化的阈值设定。同步参数的选择也至关重要，需要能够有效地反映智能体之间的协作关系，并易于计算和通信。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过仿真实验验证了所提出的控制算法的有效性。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法能够减轻计算和通信负担，并保证系统的稳定性和递归可行性。未来的研究可以进一步量化这些性能指标，并与现有的分布式模型预测控制方法进行更详细的比较。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于无人机集群控制、机器人协同作业、智能交通系统等领域。通过降低通信和计算负担，可以实现更大规模、更复杂的智能体系统的协同控制，提高系统的效率和鲁棒性。未来可进一步研究如何将该方法应用于具有复杂动力学和约束的系统，以及如何设计更有效的自触发准则。
📄 摘要（原文）
This paper investigates an aperiodic distributed model predictive control approach for multi-agent systems (MASs) in which parameterized synchronization constraints is considered and an innovative self-triggered criterion is constructed. Different from existing coordination methodology, the proposed strategy achieves the cooperation of agents through the synchronization of one-dimensional parameters related to the control inputs. At each asynchronous sampling instant, each agent exchanges the one-dimensional synchronization parameters, solves the optimal control problem (OCP) and then determines the open-loop phase. The incorporation of the selftriggered scheme and the synchronization parameter constraints relieves the computational and communication usage. Sufficient conditions guaranteeing the recursive feasibility of the OCP and the stability of the closed-loop system are proven. Simulation results illustrate the validity of the proposed control algorithm.