This paper investigates the group average-consensus and group formation-consensus problems for first-order multi-agent systems. The control protocol for group consensus is designed by considering the positive adjacency elements. Since each intra-group Laplacian matrix cannot be satisfied with the in-degree balance because of the positive adjacency elements between groups, we decompose the Laplacian matrix into an intra-group Laplacian matrix and an inter-group Laplacian matrix. Moreover, average matrices are used in the control protocol to analyze the stability of multi-agent systems with a fixed and undirected communication topology. Using the graph theory and the Lyapunov functional, stability analysis is performed for group average-consensus and group formation-consensus, respectively. Finally, some simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed control protocol for group consensus.
In this paper, we present and analyze a LQ (Linear Quadratic) inverse optimal state-consensus protocol for continuous-time multi-agent systems with undirected graph topology. By Lyapunov analysis of the state-consensus error dynamics, we show the sufficient conditions on the algebraic connectivity of the graph to guarantee LQ inverse optimality and closed-loop stability. A more relaxed stability condition is also provided in terms of the algebraic connectivity. Finally, a formation control protocol for multiple mobile robots is proposed based on the target LQ inverse optimal consensus protocol, and the simulation results are provided to verify the performance of the proposed LQ inverse formation control method.
자율주행체와 네트워크기반 제어 기술의 발달에 따라서, 하나의 에이전트를 제어하는 것을 넘어서 다수의 이동체를 분산 제어하는데 사용 가능한 다중 에이전트의 컨센서스 제어에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 컨센서스 제어는 분산형 제어이기 때문에, 정보 교환은 실제 시스템에서 지연을 가지게 된다. 또한, 시스템에 대한 모델을 정확히 수식적으로 표현하는데 있어서 한계를 갖는다. 이런 한계를 극복하는 방법 중에 하나로서 강화 학습 기반 컨센서스 알고리즘이 개발되었지만, 불확실성이 큰 환경에서 느린 수렴을 갖는 경우가 자주 발생하는 특징을 보이고 있다. 따라서, 이 논문에서는 불확실성에 강인한 특성을 갖는 슬라이딩 모드제어를 강화학습과 결합한 슬라이딩 강화학습 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 기존의 강화학습 기반 컨센서스 알고리즘의 제어 신호에 슬라이딩 모드 제어 구조를 추가하고, 시스템의 상태 정보를 슬라이딩 변수를 추가하여 확장한다. 모의실험 결과 다양한 시변 지연과 왜란에 대한 정보가 주어지지 않았을 때에 슬라이딩 강화학습 알고리즘은 모델기반의 알고리즘과 유사한 성능을 보이면서, 기존의 강화학습에 비해서 안정적이면서 우수한 성능을 보여준다.
In this paper, we propose an inverse optimal distributed protocol for the formation and velocity consensus of nonholonomic mobile robots. The communication among mobile robots is described by a simple undirected graph, and the mobile robots' kinematics are considered. The group of mobile robots driven by the proposed protocols asymptotically achieves the desired formation and group velocity in an inverse optimal fashion. The design of the protocols is based on dynamic feedback linearization and the proposed linear quadratic (LQ) inverse optimal second-order consensus protocol. A numerical simulation is given to verify the effectiveness of the proposed scheme.
컨센서스 알고리즘은 노드의 커버리지가 넓어질수록 협력하는 이웃 노드 수가 증가하여 빠르게 수렴하지만, 분산 무선 네트워크에서는 커버리지가 넓어지면 증가한 협력 이웃 노드 간에 접속 충돌로 인하여 정보 공유 지연이 증가한다. 따라서 노드 커버리지의 크기에 따라 컨센서스 알고리즘의 수렴 속도와 네트워크상의 정보 공유 지연 간에 트레이드오프가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 트레이드오프 관계를 고려하여 네트워크 규모에 따라 컨센서스 달성 시간을 최소화하는 커버리지 제어 방법을 제시한다.
This paper presents a consensus algorithm for uMAS (uncertain Multi-Agent Systems). Unlike previous results in which only nominal models for agents are considered, it is assumed that the uncertain agent model belongs to a known polytope set. In the middle of deriving the proposed algorithm, a convex set is found which includes all uncertainties in the problem using convexity of the polytope set. This set plays an important role in designing the consensus algorithm for uMAS. Based on the set, a consensus condition for uMAS is proposed and the corresponding consensus design problem is solved using LMI (Linear Matrix Inequality). Simulation result shows that the proposed consensus algorithm successfully leads to consensus of the state of uMAS.
Purpose: The purpose of this study was to suggest an improved version of Proof-of-Nonce (PoN) algorithm, which is a distributed consensus algorithm used for block chain system. Methods: First, we used response surface method for design of experiment that is to generate experimental points considering non-linear relationship among variables. Then, we employed overlapped contour plots for visualizing the impact of control variables to performance target. Results: First, we modified the consensus procedure of the existing PoN algorithm by diminishing the content of the exchanged message. Then, we verified the performance improvement of the new PoN algorithm by performing a numerical experiment and paired t-test. Finally, we established new regression models for consensus time and Transactions per second (TPS) and proposed a method for optimizing control variables for obtaining performance target. Conclusion: We could improve the performance of the previous version of PoN algorithm by modifying the content of the exchanged message during 4-steps of consensus procedure, which might be a stepping stone for designing an efficient and effective consensus algorithm for blockchain system with dynamic operation environment.
This paper studies asymptotic consensus problem for linear multi-agent systems. We propose a distributed state feedback control algorithm for solving the problem under fixed and undirected network communication. In contrast with the conventional algorithms that use global information (e.g., graph connectivity), the proposed algorithm only uses local information from neighbors. The principle for achieving asymptotic consensus is that, for each agent, a distributed update law gradually increases the coupling gain of LQR-type feedback and thus, the overall stability of the multi-agent system is recovered by the gain margin of LQR.
The PoN (Proof of Nonce) distributed consensus algorithm basically uses a non-competitive consensus method that can guarantee an equal opportunity for all nodes to participate in the block generation process, and this method was expected to resolve the first trilemma of the blockchain, called the decentralization problem. However, the decentralization performance of the PoN distributed consensus algorithm can be greatly affected by the network transaction transmission delay characteristics of the nodes composing the block chain system. In particular, in the consensus process, differences in network node performance may significantly affect the composition of the congress and committee on a first-come, first-served basis. Therefore, in this paper, we presented a problem by analyzing the decentralization performance of the PoN distributed consensus algorithm, and suggested a fairness control algorithm using a learning-based probabilistic acceptance rule to improve it. In addition, we verified the superiority of the proposed algorithm by conducting a numerical experiment, while considering the block chain systems composed of various heterogeneous characteristic systems with different network transmission delay.
This paper studies the output consensus problem for a class of heterogeneous linear multi-agent systems under a fixed directed communication network. The dynamics, as well as its dimension, of each agent can widely differ from the others, but all the agents are assumed to have the same transfer matrix. In addition, only the system outputs are constrained to be delivered through the network. Under these conditions, we show that the output consensus is reached by a group of identical controllers, which is designed to achieve the state consensus for the homogeneous multi-agent system obtained from the minimal realization of the transfer matrix. Finally, an example is given to demonstrate the proposed result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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