Cooperative control and estimation of multi-agent systems under communication constraints

13/07/2021

Esta tese aborda problemas no campo do de controlo cooperativo e estimação de estados de sistemas multiagentes (MAS) sob estritas restrições de comunicação que incluem: i) Sincronização de consenso de sistemas gerais não lineares multiagentes, ii) Seguimento cooperativo de caminhos (CPF) de vários veículos autónomos com constrangimentos, e iii) localização e perseguição simultânea cooperativa baseada em distâncias (SLAP) com vários veículos autónomos veículos. Devido às restrições de comunicação impostas pela topologia da rede de comunicação interagente, onde cada agente (veículo) só é capaz de trocar informações com um subconjunto de agentes na rede, os problemas devem ser tratados de um forma distribuída. Para resolver o primeiro problema, propomos uma estratégia de controlo distribuído com uma estrutura de comunicação desencadeada por eventos (ETC) que visa reduzir as comunicações entre os agentes. Esta abordagem possui duas propriedades importantes: i) estabilização de consenso prática, ou seja, o erro de sincronização que mede a discordância entre estados dos agentes converge para uma bola centrada na origem, com um raio que pode ser arbitrariamente pequeno e ii) o intervalo de tempo mínimo eventos para cada agente é estritamente positivo, excluindo portanto o comportamento de Zenão. O problema de CPF é definido como o problema de dirigir um grupo de veículos autónomos com constrangimentos ao longo determinados caminhos espaciais enquanto mantém um padrão de formação interveículo desejado. A solução proposta envolve o desacoplamento do problema original de CPF em dois subproblemas: i) seguimento de caminho de um único veículo com restrições de entrada e ii) coordenação de um sistema multiagente com restrições de entrada (MAS). O primeiro é resolvido pela adoção de um esquema de controlo preditivo com amostragem de dados (MPC), enquanto o último é resolvido usando uma nova lei de controlo distribuído com um mecanismo de comunicações desencadeadas por eventos (ETC). A estratégia proposta produz um sistema CPF de malha fechada que é estável da entrada para do estado (ISS) em relação ao estado do sistema (que consiste nos erros de seguimento de caminho todos os veículos e seus erros de coordenação) e a entrada do sistema, que inclui os limites de desencadeamento de comunicações ETC e atrasos de comunicação. Para resolver o problema de localização e perseguição cooperativa de alvos, primeiro derivamos as condições sobre o movimento dos veículos, chamados de rastreadores, sob as quais o estado do alvo é observável. Em seguida, adotando a matriz de informação de Fisher (FIM), uma ferramenta para medir a quantidade de informação obtida por medições de distância sob a perspectiva da teoria de estimação são derivadas condições suficientes dos movimentos dos rastreadores no que diz respeito à geometria relativa ideal entre os rastreadores e os alvos para os quais a informação de distâncias adquirida para estimar o estado do alvo é máxima. Em seguida, exploramos as condições acima mencionadas para o planeamento de movimento para os rastreadores. Neste contexto, cada rastreador recebe uma curva para seguir, referida como curva S-T, porque admite uma parametrização híbrida espaço-temporal. E garantido que se os rastreadores seguirem as curvas S-T, então o estado do alvo é não apenas observável, mas também a informação de distâncias adquirida para estimar o estado do alvo é máxima. Em seguida, propomos uma estratégia de estimação e controlo distribuído (DEC) para abordar as restrições na rede de comunicação entre os rastreadores. Para este propósito, um filtro estendido de Kalman distribuído (DEKF) é adotado para a estimação cooperativa do estado do alvo e uma estratégia de controle de consenso distribuída é adotada para a perseguição cooperativa do alvo. A última estratégia visa direcionar todos os rastreadores para uma vizinhança desejada do alvo, enquanto mantém uma geometria relativa ótima de rastreadores que maximiza a informação de distâncias para estimar o estado do alvo. Finalmente, apresentamos um mecanismo desencadeado por eventos para o mecanismo DEC proposto onde as comunicações entre os rastreadores só ocorrem quando são necessárias, tornando o método proposto mais eficiente para uma implementação prática. This thesis addresses problems in the field of cooperative control and estimation of multi-agent systems (MAS) under stringent communication constraints that include: i) Consensus-synchronization of multi general nonlinear agent system, ii) Cooperative path following (CPF) of multiple constrained autonomous vehicles, and iii) and Range-based cooperative simultaneous target localization and pursuit (SLAP) with multiple autonomous vehicles. Due to the communication constraints imposed by the topology of the interagent communication network, where each agent (vehicle) is only capable of exchanging information with a subset of agents in the network, the problems must be addressed in a distributed manner. To address the first problem, we propose a distributed control strategy with an eventtriggered communication (ETC) framework that aims at reducing communications among the agents. The framework possess two important properties: i) practical consensus stabilization, that is, the synchronization error that measures the disagreement among agents’ states converges to a ball centered at the origin, with a radius that can be made arbitrarily small and ii) the minimum of the inter-event times for each agent is strictly positive, hence Zeno behavior is excluded. The CPF problem is defined as steering a group of constrained autonomous vehicles along given spatial paths while holding a desired inter-vehicle formation pattern. The solution proposed involves decoupling the original CPF problem into two sub-problems: i) single path following of input-constrained vehicles and ii) coordination of an input-constrained multi-agent system (MAS). The first is solved by adopting a sampled-data model predictive control (MPC) scheme, whereas the latter is tackled using a novel distributed control law with an (ETC) mechanism. The proposed strategy yields a closed-loop CPF system that is input-to-state-stable (ISS) with respect to the system’s state (consisting of the path following error of all vehicles and their coordination errors) and the system’s input, which includes triggering thresholds for ETC communications and communication delays. In order to solve the problem of cooperative target localization and pursuit, we first derive conditions on the motion of the vehicles, called as trackers, under which the target’s state is observable. Next, adopting the Fisher information matrix (FIM), a tool to measure the information carried out by range measurements in an estimation-theoretical framework, sufficient conditions on the trackers’ motions are derived for the ideal relative geometry between the trackers and the targets for which the range information acquired for estimating the target’s state is maximal. We then exploit the aforementioned conditions to plan the motion for the trackers. In this context, each tracker is assigned a curve to track, referred to as a S-T curve, because it admits a hybrid spatial-temporal parametrization. It is guaranteed that if the trackers track the S-T curves then target’s state is not only observable but also the range-information acquired for estimating the target’s state is maximal. We then propose a distributed estimation and control (DEC) strategy to address the constraints on the communication network among the trackers. For this purpose, a distributed extended Kalman filter (DEKF) is adopted for cooperative estimation of the target’s state and a distributed consensus control strategy is adopted for cooperative pursuit of the target. The latter strategy aims at driving all trackers to a desired vicinity of the target while holding an optimal target-trackers relative-geometry that maximizes the range information for estimating the target’s state. Finally, we present an event triggered mechanism for the proposed DEC mechanism where the communications among the trackers only take place when found necessary, making the proposed method more efficient for practical implementation.

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Dotoramento em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

- Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática

Palavras-chave

• Multi-agent system
• Distributed control
• Distributed estimation
• Event-triggered communications
• Synchronization
• Consensus
• Cooperative path following
• Range-based cooperative navigation and target tracking
• Fisher information matrix
• Model predictive control
• Sistemas multiagente
• Controlo distribuído
• Estimação distribuída
• Comunicações desencadeadas por eventos
• Sincronização
• Consenso
• Seguimento de caminho cooperativo
• Navegação e seguimento de alvo cooperativo baseado em medições de distâncias
• Matriz de informação de Fisher
• Controlo preditivo

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