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S. Roy, M. Usama, R. Grosu, S. Smolka, S. Stoller:
"Distributed Control for Flocking Maneuvers Via Acceleration-Weighted Neighborhooding";
Talk: Proceedings of the American Control Conference, Online; 2021-05-26 - 2021-05-28; in: "Proc. of ACC'21, the American Control Conference", IEEE, (2021), ISBN: 978-1-6654-4197-1; 1 - 6.

We introduce the concept of Distributed Model Predictive Control (DMPC) with Acceleration-Weighted Neighborhooding (AWN) in order to synthesize a distributed and symmetric controller for high-speed flocking maneuvers (angular turns in general). Acceleration-Weighted Neighborhooding exploits the imbalance in agent accelerations during a turning maneuver to ensure that actively turning agents are prioritized. We show that with our approach, a flocking maneuver can be achieved without it being a global objective. Only a small subset of the agents, called initiators, need to be aware of the maneuver objective. Our AWN-DMPC controller ensures this local information is propagated throughout the flock in a scale-free manner with linear delays. Our experimental evaluation conclusively demonstrates the maneuvering capabilities of a distributed flocking controller based on AWN-DMPC.

Wir führen das Konzept der Distributed Model Predictive Control (DMPC) mit Acceleration-Weighted Neighborhooding (AWN) ein, um einen verteilten und symmetrischen Controller für Hochgeschwindigkeits-Flocking-Manöver (Winkelmanöver im Allgemeinen) zu entwickeln. Acceleration-Weighted Neighborhooding nutzt das Ungleichgewicht der Agentenbeschleunigungen während eines Wendemanövers aus, um sicherzustellen, dass aktiv wendende Agenten priorisiert werden. Wir zeigen, dass mit unserem Ansatz ein Flocking-Manöver erreicht werden kann, ohne dass dies ein globales Ziel ist. Nur eine kleine Teilmenge der Agenten, die so genannten Initiatoren, müssen sich des Ziels des Manövers bewusst sein. Unser AWN-DMPC-Controller stellt sicher, dass diese lokalen Informationen in der gesamten Herde auf skalenfreie Weise mit linearen Verzögerungen weitergegeben werden. Unsere experimentelle Bewertung demonstriert schlüssig die Manövrierfähigkeit eines verteilten Flocking-Controllers auf der Basis von AWN-DMPC.

Distributed Control, Flocking Maneuvers, Acceleration-Weighted Neighborhooding

http://dx.doi.org/10.23919/ACC50511.2021.9483155

https://publik.tuwien.ac.at/files/publik_300944.pdf