2018 Fiscal Year Annual Research Report
Distributed Consensus Tracking Control of Multi Agent Systems Using Distributed Signal Estimation Techniques
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16K06408
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| Research Institution | Ibaraki University |
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Principal Investigator |
楊 子江 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 教授 (30243984)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | マルチエージェント制御 / 分散型信号推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
複数の動的エージェントが相互作用しながら，大域的目的を達成するというマルチエージェントシステムの制御が近年注目されている．リーダーの指令値が一部のフォロアー（追従者）エージェントだけに送信され，各エージェントが近傍と交信しながら，協調して指令値に追従するという動機追従制御が活発に研究されている．不確かな非線形特性や外乱をもつエージェントに対して，同期追従誤差の過渡的特性と終局的特性を事前に指定できるロバスト制御器を開発して，良好な結果が得られた。次数の高い非線形システムに対して，バックステッピング設計手法と有限時間外乱オブザーバを融合させた手法によって，外乱の影響を低減させている。研究成果を国際雑誌と国際会議で発表した．その意義として（１）複数のエージェントの協調制御を行うとき，事前に制御性能を指定できる。環境や外乱が急激的に変化しても，制御性能が事前に指定した範囲内に保証される．（２）種々の不確かさや外乱が作用するときに，それらを有限時間で推定し，情報を交換しながら，ロバストな制御系の構築が可能である．
ほかに，マルチエージェントによる分散的かつ協調的システムパラメータ手法についても開発した．従来の手法では，入力信号にも雑音がある場合，推定パラメータにバイアスが生じるが，ネットワーク上の各推定器がそれぞれ近隣の推定器と情報を交換しながら，不偏推定値を得るアルゴリズムを提案し，良好な結果を得た．バイアス補償LMS法による手法，全最小二乗法を近接勾配法で解いた手法などが提案されている．
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