分布式单纯形架构下的无碰撞3D集群与上下文无关的运行时验证和自动机学习融合
在当今的多智能体系统和软件系统建模与验证领域,有两个重要的研究方向值得关注。一是利用分布式单纯形架构实现无碰撞3D集群,二是上下文无关的运行时验证和自动机学习的融合。下面将详细介绍这两个方面的内容。
分布式单纯形架构下的无碰撞3D集群
在多智能体系统(MAS)中,实现智能体之间的无碰撞集群是一个重要的问题。这里采用分布式单纯形架构(DSA)来解决这一问题。
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基本控制器(BC)的可允许控制空间
- 对于控制障碍函数(CBF)$h_{ij}$,通过约束其李导数来定义BC的可允许控制空间。具体来说,约束CBF $h_{ij}$的李导数大于$-\alpha(h_{ij})$,其中$\alpha : R \to R$是一个扩展的K类函数,这里设置$\alpha(h_{ij}) = \gamma h_{ij}^3$,$\gamma \in R^+$。由此得到关于智能体$i$和$j$加速度的约束:
[
\frac{\Delta p_{ij}^T(\Delta a_{ij})}{|\Delta p_{ij}|} - \frac{(\Delta v_{ij}^T\Delta p_{ij})^2}{|\Delta p_{ij}|^3} + \frac{|\Delta v_{ij}|^2}{|\Delta p_{ij}|} + \frac{2\bar{a}\Delta v_{ij}^T\Delta p_{ij}}{|\Delta p_{ij}|} + 4\bar{a}(|\Delta p_{ij}| - d_{
- 对于控制障碍函数(CBF)$h_{ij}$,通过约束其李导数来定义BC的可允许控制空间。具体来说,约束CBF $h_{ij}$的李导数大于$-\alpha(h_{ij})$,其中$\alpha : R \to R$是一个扩展的K类函数,这里设置$\alpha(h_{ij}) = \gamma h_{ij}^3$,$\gamma \in R^+$。由此得到关于智能体$i$和$j$加速度的约束:
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