Emergent Structure in Multi-agent Systems Using Geometric Embeddings

要約

この研究では、無人航空機 (UAV) 監視タスクにおける一般的な要件である、マルチエージェント システムの閉じた軌道への自己組織化を調査します。
このようなシナリオでは、スムーズでバイアスのない制御信号によりエネルギーが節約され、機械的歪みが軽減されます。
我々は、ローカルな観測のみからグローバルに安定した創発構造を生成する分散型制御システムアーキテクチャを提案します。
エージェントがグローバル計画を共有したり、所定の軌道に従ったりする必要はありません。
私たちのアプローチの中心となるのは、実際のエージェントの位置からの回転によって誘発される注入仮想埋め込みの定式化です。
この埋め込みは、すべてのエージェントがその相対位置を安定させる構造保存マップとして機能し、十分に確立された線形制御技術の使用を可能にします。
埋め込みは、目的の軌道とトポロジー的に等価になるように構築され (つまり、同型写像)、それによって安定性特性が保存されます。
Quanser QDrone クアッドコプターの群れへの実装を通じて、このアプローチの多用途性を実証します。
結果は、クアッドコプターが均等な分離を維持しながら、望ましい軌道に自己組織化することを示しています。

要約(オリジナル)

This work investigates the self-organization of multi-agent systems into closed trajectories, a common requirement in unmanned aerial vehicle (UAV) surveillance tasks. In such scenarios, smooth, unbiased control signals save energy and mitigate mechanical strain. We propose a decentralized control system architecture that produces a globally stable emergent structure from local observations only; there is no requirement for agents to share a global plan or follow prescribed trajectories. Central to our approach is the formulation of an injective virtual embedding induced by rotations from the actual agent positions. This embedding serves as a structure-preserving map around which all agent stabilize their relative positions and permits the use of well-established linear control techniques. We construct the embedding such that it is topologically equivalent to the desired trajectory (i.e., a homeomorphism), thereby preserving the stability characteristics. We demonstrate the versatility of this approach through implementation on a swarm of Quanser QDrone quadcopters. Results demonstrate the quadcopters self-organize into the desired trajectory while maintaining even separation.

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