مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

تحلیل عملکرد الگوریتم کنترل توزیع‌شده برای جستجوی مشارکتی توسط سیستم چندعامله

نویسندگان
1 دینامیک پرواز و کنترل، دانشکده هوافضا، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
2 دانشکده هوافضا، دانشگاه صنعتی خواجه نصیر الدین طوسی، تهران، ایران
3 دینامیک پرواز و کنترل، دانشکده هوافضا، دانشگاه صنعتی شریف، تهران
چکیده
استفاده از چندین عامل هوشمند به صورت توزیع شده، به علت مزایای عملیاتی بهتر نظیر مقاوم بودن، پردازش موازی، اسکیل‌پذیری و بهینگی هزینه، به استفاده از یک سیستم جامع متمرکز ترجیح داده می‌شود. این امر در مأموریت‌های هوایی به دلیل ابعاد فضای عملیات و محیط عملکردی نامعین، از اهمیت به مراتب بیش‌تری برخوردار می‌گردد. یکی از عملیات‌های متداول در سامانه‌های هوایی چند عامله، عملیات جستجو است. در یک عملیات جستجو فضای مورد پویش می‌بایست به طریقی مطلوب میان عامل‌ها تقسیم شود و هر عامل به نحوی مطلوب در راستای بهترین پویش ممکنه در فضای اختصاص یافته به آن گام بردارد. با توجه به ساختار شبکه‌های توزیع شده، نحوه‌ی تبادل داده، اعم از اطلاعات بدست آمده از محیط و جهت حرکت عامل در آینده‌ی نزدیک در انتخاب مسیر توسط سایر عامل‌ها مؤثر خواهد بود. در این مقاله مسئله جستجوی چند عامله شامل چندین پرنده‌ی بدون سرنشین، به صورت توزیع شده در نظر گرفته شده است. بر این اساس ابتدا مدل سینماتیکی پرندههای بدون سرنشین، مدل ریاضی فضای جستجو، حسگر تصویری و ارتباط مخابراتی ارائه می‌شود. سپس با استفاده از قاعده‌ی بیزین، به روزرسانی و به اشتراک گذاری اطلاعات انجام میگردد. در ادامه، طراحی مسیر پرواز پرنده‌ها به صورت یک مسئله کنترل پوشش تعریف شده و به کمک چهار الگوریتم بهینه‌سازی متفاوت بررسی می‌شود. عملکرد الگوریتم‌ها با انجام چند شبیه‌سازی متفاوت، با یکدیگر مقایسه و نتایج تحلیل آن می‌گردد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Performance Study of Distributed Control Algorithm for Cooperative Search using Multi-Agent System

نویسندگان English

Ehsan Khorrambakht 1
Jafar Roshanian 2
Amir Hossein Khodabakhsh 3
1 Flight Dynamics & Control, Aerospace Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
2 Department of Aerospace Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran
3 Department of Aerospace Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
چکیده English

Vastness of operation airspace and uncertain environment in aerial search missions, makes utilizing multiple intelligent agents more preferable to integrated centralized systems due to robustness, parallel computing structure, scalability, and cost optimality of distributed systems. Cooperative search missions require the search space to be divided properly between agents. In order to minimize the uncertainty, the agents will calculate the best path in the assigned space partition. According to the communication topology, environmental information and the near-future decisions are shared between agents. In this paper, cooperative search using multiple UAVs has been considered. First, mathematical representation of the search space, kinematic and sensor model of UAVs, and communication topology have been presented. Then, an approach has been proposed to update and share information using the Bayes’ rule. Afterwards, path planning problem has been solved using different optimization algorithms namely First-order Gradient, Conjugate Gradient, Sequential Quadratic Programming, and Interior Point Algorithm. Finally, the performance of these algorithms have been compared according to mean uncertainty reduction and target detection time.

کلیدواژه‌ها English

Multi-Agent System
Cooperative Search
Distributed Control
Optimization Algorithms
Bayes Rule
M. Polycarpou, Y. Yang, K Passino., “A Cooperative Search Framework for Distributed Agents”, Proceedings of the 2001 IEEE International Symposium on Intelligent Control, 2001. [1]
M. Baum, K. Passino, “A Search-Theoretic Approach to Cooperative Control for Uninhabited Air Vehicles”, AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit, 2002. [2]
Y. Yang, A. Minai, M. Polycarpou, “Decentralized Cooperative Search in UAV's Using Opportunistic Learning”, AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit, August 2002. [3]
K. R. Guruprasad, D. Ghose, “Multi-Agent Search using Voronoi Partitions”, Proceedings of the International Conference on Advances in Control and Optimization of Dynamical Systems, 2007. [4]
Y. Yang, M. Polycarpou, A. Minai, “Multi-UAV Cooperative Search Using an Opportunistic Learning Method”, Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, Vol. 129, September 2007. [5]
J. Riehl, G. Collins, J. Hespanha, “Cooperative Search by UAV Teams: A Model Predictive Approach using Dynamic Graphs”, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol. 47, No. 4, October 2011. [6]
S. Gan, S. Sukkarieh, “Multi-UAV Target Search using Explicit Decentralized Gradient-Based Negotiation”, IEEE International Conference on Robotics and Automation, May 2011. [7]
M. Mirzaei, F. Sharifi, B. Gordon, C. Rabbath, Y. Zhang, “Cooperative Multi-Vehicle Search and Coverage Problem in Uncertain Environments”, 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference, December 2011. [8]
J. Hu, L. Xie, J. Xu, Z. Xu, “Multi-Agent Cooperative Target Search”, Sensors, May 2014. [9]
Q. Wu, S. Zhou, S. Yan, W. Liu, “A Cooperative Region Surveillance Strategy for Multiple UAVs”, Proceedings of 2014 IEEE Chinese Guidance, Navigation and Control Conference, August 2014. [10]
M. Zhang, J. Song, L. Huang, C. Zhang, “Distributed Cooperative Search with Collision Avoidance for a Team of Unmanned Aerial Vehicles Using Gradient Optimization”, Journal of Aerospace Engineering, Vol. 30, Issue 1, January 2017. [11]
Y. Jin, Y. Liao, A. Minai, M. Polycarpou, “Balancing Search and Target Response in Cooperative Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Teams”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, VOL. 36, NO. 3, June 2006. [12]
A. Amini, M. Sojoodi, S. Ozgoli, "Decentralized Dynamic Output Feedback Controller Design for Consensus in Multi-agent system of Single Link Manipulators with Flexible Joint." Modares Mechanical Engineering 14.15 (2014): 75-84.(In Persian) [13]
P. T. Millet, D. W. Casbeer, T. Mercker, J. L. Bishop, “Multiagent decentralized search of a probability map with communication constraints,” presented at the AIAA Guid., Nav., Conrol Conf., Toronto, ON, Canada, 2010. [14]
M. Zhong, C. Cassandras, “Distributed coverage control and data collection with mobile sensor networks,” in Proc. IEEE Conf. Decision Control, Dec. 2010, pp. 5604–5609. [15]
J. W. Hu, L. H. Xie, K. Y. Lum, J. Xu, “Multiagent information fusion and cooperative control in target search.” IEEE Trans. Control Syst. Technol., 21(4), 1223–1235, 2013. [16]
R. Olfati-Saber, “Distributed Kalman filter with embedded consensus filters,” in Proc. 44th IEEE Conf. Decision Control, Dec. 2005, pp. 8179–8184. [17]
W. Ren, R. Beard, and E. Atkins, “Information consensus in multivehicle cooperative control,” IEEE Control Syst. Mag., vol. 27, no. 2, pp. 71–82, Apr. 2007. [18]
L. Xiao, S. Boyd, S. Lall, “A scheme for robust distributed sensor fusion based on average consensus,” in Proc. 4th Int. Symp. Inf. Process. Sensor Netw., Apr. 2005, pp. 63–70. [19]
J. Cortes, S. Martinez, T. Karatas, F. Bullo, “Coverage control for mobile sensing networks.” IEEE Trans. Rob. Autom., 20(2), 243–255, 2004. [20]
K. R. Gurusparad, D. Ghose, “Performance of a Class of Multi-robot Deploy and Search Strategies Based on Centroidal Voronoi Configurations”, International Journal of Systems Science, Vol. 44, No. 4, April 2013. [21]
H. Y. Zhang, Q. Wang, Optimal control theory and application, Higher Education Press, 2006. [22]
Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark H. Beale, Orlando De Jesus, “Neural Network Design”, 2nd edition, 2014. [23]
K. Schittkowski, “NLPQL: A FORTRAN subroutine solving constrained nonlinear programming problems”. Annals of operations research, 5(2), 1986, 485-500. [24]
R. H. Byrd, M. E. Hribar, J. Nocedal, “An interior point algorithm for large-scale nonlinear programming”. SIAM Journal on Optimization, 9(4), 877-900, 1999. [25]