Synchronization-Based Cooperative Distributed Model Predictive Control

要約

分散制御アルゴリズムは、集中制御アルゴリズムと比較して全体の計算時間を短縮することが知られています。
ただし、一貫性のないソリューションが生成され、安全性が重要な制約の違反につながる可能性があります。
2 つ以上のエージェントが互いの制御アクションを予測しながら同時に計算すると、一貫性のないソリューションが発生する可能性があります。
この問題に対処するために、[1] で提示した同期ベースの協調分散モデル予測制御と呼ばれる反復アルゴリズムを提案します。
このアルゴリズムは 2 つのステップで構成されます: 1. 各エージェントの最適な制御入力を計算するステップ、および 2. すべてのエージェント間で予測された状態を同期するステップ。
私たちは、サイバーフィジカルモビリティラボで複数の小型車両の制御におけるアルゴリズムの有効性を実証しています。

要約(オリジナル)

Distributed control algorithms are known to reduce overall computation time compared to centralized control algorithms. However, they can result in inconsistent solutions leading to the violation of safety-critical constraints. Inconsistent solutions can arise when two or more agents compute concurrently while making predictions on each others control actions. To address this issue, we propose an iterative algorithm called Synchronization-Based Cooperative Distributed Model Predictive Control, which we presented in [1]. The algorithm consists of two steps: 1. computing the optimal control inputs for each agent and 2. synchronizing the predicted states across all agents. We demonstrate the efficacy of our algorithm in the control of multiple small-scale vehicles in our Cyber-Physical Mobility Lab.

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