یک الگوریتم دسته بندی جدید برای پهپادها با استفاده از رویکرد کنترل توزیع شده

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه صنعتی امیرکبیر

2 گروه آموزش خلبانی،دانشکده مهندسی و پرواز، دانشگاه امام علی(ع)،تهران،ایران

10.22034/joae.2023.171283

چکیده

در سال‌های اخیر، با توسعه فناوری پهباد در زمینه‌های مختلف از جمله صنایع نظامی، مخابرات، تحقیقات هواشناسی و جاسوسی و ... ، مطالعات در مورد حرکت ‌جمعی پهبادها مورد توجه دانشمندان مختلف قرارگرفته است. این نوشته با بهبود الگوریتم فلاکینگ الفتی صابر هدف‌هایی از جمله اطمینان از امنیت اطلاعات پهپادها، به حداکثر رساندن برد تشخیص گروه پهپاد و به حداقل رساندن برد ارتباطی را پیگیری می‌کند. الگوریتم کنترلی بهبود یافته می‌تواند به ردیابی کردن سرعت رهبر‌های مجازی توسط هر یک از عامل‌ها کمک کند. سپس مفهومی به نام دایره ارتباط مجازی برای کنترل قدرت ارتباطی هر پهپاد معرفی می‌شود تا از عدم برخورد و ارتباط پایدار اطمینان حاصل شود. پهپادهای متعدد می‌توانند رهبر مجازی را برای پرواز به صورت دسته‌ای ردیابی کنند و یک استراتژی کنترل مشارکتی توزیع شده را می‌توان به دست آورد. نتایج شبیه‌سازی در انتهای این نوشته اثر بخشی این الگوریتم برای سیستم گروهی پهبادها را به‌خوبی نشان می‌دهد.

کلیدواژه‌ها


[1] S. Keshmiri and S. Payandeh, "A centralized framework to multi-robots formation control: Theory and application" in Collaborative Agents—Research and Development, Berlin, Germany: Springer, vol. 6066, pp. 85-98, 2011
 
[2] G. Antonelli, F. Arrichiello, F. Caccavale and A. Marino, “Decentralized time-varying formation control for multi-robot systems", Int. J. Robot. Res., vol. 33, no. 7, pp. 1029-1043, 2014.
 
[3] A. Yang, W. Naeem, G. W. Irwin and K. Li, “Stability analysis and implementation of a decentralized formation control strategy for unmanned vehicles,” IEEE Trans. Control Syst. Technol., vol. 22, no. 2, pp. 706-720, Mar. 2014.
 
[4] S. Li, J. He, Y. Li, et al. “Distributed recurrent neural networks for cooperative control of manipulators: A Game-Theoretic Perspective,” IEEE Transactions on Neural Networks & Learning Systems, PP (99), 1-12, 2016.
[5] L. Jin, S. Li, X. Luo, “Neural dynamics for cooperative control of redundant robot manipulators,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, PP (99), 1-1, 2018.
 
[6] Z. Lin, L. Wang, Z. Han and M. Fu, “Distributed formation control of multi-agent systems using complex Laplacian,” IEEE Trans. Autom. Control, vol. 59, no. 7, pp. 1765-1777, Jul. 2014.
 
[7] W. Ren and E. Atkins, “Distributed multi-vehicle coordinated control via local information exchange,” Int. J. Robust Nonlinear Control, vol. 17, pp. 1002-1033, Jul. 2007.
 
[8] K. D. Do,Bounded controllers for formation stabilization of mobile agents with limited sensing ranges,” IEEE Trans. Autom. Control, vol. 52, no. 3, pp. 569-576, Mar. 2007.
 
[9] D. H. Kim, H. Wang and S. Shin, “Decentralized control of autonomous swarm systems using artificial potential functions: Analytical design guidelines,” J. Intell. Robot. Syst., vol. 45, no. 4, pp. 369-394, 2006.
 
[10] J. Ghommam, H. Mehrjerdi and M. Saad, “Robust formation control without velocity measurement of the leader robot,” Control Eng. Pract., vol. 21, no. 8, pp. 1143-1156, 2013.
 
[11] T. Liu and Z.-P. Jiang, “Distributed formation control of nonholonomic mobile robots without global position measurements,” Automatica, vol. 49, no. 2, pp. 592-600, Feb. 2013.
 
[12] R. Olfati-Saber, "Flocking for multi-agent dynamic systems: Algorithms and theory." IEEE Transactions on automatic control, 51.3, 401-420, 2006.
 
[13] J. Gangshan, Y. Zheng and L. Wang. "Flocking of multi-agent systems with multiple groups." International Journal of Control 87.12 (2014): 2573-2582
.
[14] Su, Housheng, Xiaofan Wang and Wen Yang. "Flocking in multi‐agent systems with multiple virtual leaders." Asian Journal of control, 10.2 (2008), 238-245.
 
[15] H. Shi, L. Wang and T. Chu. "Flocking of multi-agent systems with a dynamic virtual leader." International Journal of Control 82.1, 43-58, 2009.
 
[16] S.-ho, Ha and S.-d Chi. "Multi-agent based design of autonomous UAVs for both flocking and formation flight." Journal of Advanced Navigation Technology, 21.6, 521-528, 2017.
[17] Joelianto, Endra, and Albert Sagala. "Swarm tracking control for flocking of a multi-agent system." IEEE Conference on Control, Systems & Industrial Informatics. IEEE, 2012.
.
[18] Fusaomi Nagata, Takahiro Yamashiro and Keigo Watanabe, “Cooperative swarm control for multiple mobile robots using only information from PSD sensors”, Artif. Life Robot. 16(1) (2016) 116-120.
 
[19] Zhao, Weiwei, et al. "Flocking control of fixed-wing UAVs with cooperative obstacle avoidance capability." IEEE Access 7 (2019), 17798-17808.
 
[20] Zhao, Taifei, et al. "Flocking of UAV formation with wireless ultraviolet communication." Wireless Personal Communications 114.3, 2551-2568, 2020.
.‏
[21] Liu, Xiyuan, and Li Qiu. "Bird flocking inspired control strategy for multi-UAV collective motion." ArXiv preprint arXiv:1912.00168, 2019.
.‏
[22] Saif, Osamah, Isabelle Fantoni and Arturo Zavala-Río. "Flocking of multiple unmanned aerial vehicles by lqr control." International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). IEEE, 2014.
 
[23] Yan, Peng, et al. "Flocking control of uav swarms with deep reinforcement leaming approach." 2020 3rd International Conference on Unmanned Systems (ICUS). IEEE, 2020.
 
[24] Liu, Chao, et al. "Leader-following flocking for unmanned aerial vehicle swarm with distributed topology control." Science China Information Sciences 63.4, 1-14, 2020.
 
[25] Huihui Ji, He Zhang, Baotong Cui, "Containment analysis of Markov jump swarm systems with stationary distribution”, IET Control Theory Appl. 11 (7) (2017) 901–907.
 
[26] Q. Wang, A. Zhang and Z. J. Song, “Simulation study on improved discrete particle swarm optimization algorithm for multiple UAV cooperation task assignment”, J. Syst. Simul. 3(1) (2014) 39-45.