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池榮虎教授團隊在多智能體編隊控制方面取得新進展
作者:自動化學院  來源:自動化學院  編輯:臧傳永   點擊:[] 日期:2020年06月28日

人工智能(AI)作為工業過程中先進技術的重要組成部分經歷了快速發展。在計算機科學中,人工智能意味着智能體的自主學習能力的提升。多智能體系統(MAS)因其應用的廣泛性受到了極大關注,其編隊控制是常見的協同控制任務之一,例如無人船系統、無人艇系統、衞星系統、多機械臂系統等。

近日,我校自動化學院池榮虎教授團隊在多智能體編隊控制方面取得新進展,團隊相關工作以“Adjacent-Agent Dynamic Linearization-Based Iterative Learning Formation Control”(DOI:10.1109/TCYB.2019.2899654)為題發表在IEEE Transaction on Cybernetics上,該論文以青島科技大學為唯一通訊單位,池榮虎教授為第一作者,自動化學院惠宇博士為第二作者。(IEEETransactions on Cybernetics期刊創刊於1960年,主要報道人工智能、機器學習、控制論和機器人技術等領域的最新研究進展,及其在控制論領域的推廣研究。在前任主編王鈞教授的努力下,該期刊當前影響因子為10.387,屬於中科院SCI一區TOP期刊,是系統與控制方向與計算機控制論雙學科的最頂級期刊)。

課題組針對離散時間非線性非仿射多智能體系統的編隊控制問題,提出了一種新的基於臨近智能體動態線性化的迭代學習控制(ADL-ILFC)方法。首先,將具有信息交換的兩個智能體分配為父智能體和子智能體,並建立了兩個智能體間的動態關聯關係。然後,通過運用從父智能體獲得的信息,提出了子智能體的ADL-ILFC方法,由父智能體到子智能體以固定通訊延遲方式依次控制。理論分析和仿真驗證了ADL-ILFC方法的有效性。所提出方法的主要特點在於引入了3維學習機制,控制機制可充分利用時間維度、迭代維度、空間維度等更多的控制信息進行更新。此外,所提出方法是數據驅動的控制策略,不需要建立非線性非仿射智能體系統的物理模型。

該工作得到了國家自然科學基金、山東省泰山學者人才工程、山東省重點研發計劃、山東省自然科學基金等項目的支持。

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