I. Tổng Quan Nghiên Cứu về Điều Khiển Hợp Tác Đa Tác Nhân
Trong những thập kỷ gần đây, sự phát triển nhanh chóng của khoa học, công nghệ thông tin và truyền thông đã tạo điều kiện cho việc triển khai số lượng lớn các tác nhân tự động, hợp tác để thực hiện các nhiệm vụ dân sự và quân sự. So với một tác nhân phức tạp duy nhất, việc này có thể cải thiện đáng kể hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và cung cấp các mức độ dự phòng bổ sung. Việc làm cho nhiều tác nhân tự động làm việc cùng nhau một cách hiệu quả để đạt được các hành vi nhóm tập thể thường được gọi là điều khiển hợp tác của các hệ thống đa tác nhân (MASs). Điều khiển hợp tác của MASs đã nhận được sự quan tâm đặc biệt từ nhiều cộng đồng khoa học khác nhau, đặc biệt là cộng đồng hệ thống và điều khiển.
1.1. Tầm quan trọng của hệ thống đa tác nhân MASs hiện nay
Số lượng bài báo khoa học về điều khiển hợp tác đang tăng lên, cho thấy tầm quan trọng của lĩnh vực này. Ví dụ, số lượng bài báo trên 'Automatica' năm 2015 tăng gấp 30 lần so với năm 2005, trong khi các ấn phẩm 'IEEE Trans' tăng khoảng 10 lần. Ngày càng có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực khác nhau như bay theo đội hình, điện toán phân tán, robot học, giám sát, hệ thống trinh sát, hệ thống năng lượng điện, tấn công hợp tác của nhiều tên lửa và hệ thống giao thông thông minh đang được phân tích. Trong đó, có đến 31% bài viết đăng trên Automatica thể hiện tỷ lệ đáng kể. Điều này cho thấy sự cạnh tranh ngày càng tăng giữa các nhóm nghiên cứu và đòi hỏi đóng góp đáng kể về lý thuyết và ứng dụng.
1.2. Lịch sử phát triển của điều khiển hợp tác
Khái niệm điều khiển hợp tác bắt nguồn từ bài báo của Vicseck và cộng sự năm 1995. Bài báo nghiên cứu sự xuất hiện của chuyển động tự sắp xếp trong hệ thống sinh học của các hạt, được gọi là mô hình Vicseck, bằng các quy tắc láng giềng gần nhất. Tuy nhiên, công trình này chỉ đưa ra kết quả mô phỏng mà không có giải thích lý thuyết rõ ràng. Vấn đề này đã được giải quyết trong Jadbabaie và Morse, 2003, nơi mô hình Viceck, dựa trên lý thuyết đồ thị, được biểu diễn như một hệ thống tuyến tính chuyển mạch có tín hiệu chuyển mạch lấy các giá trị trong tập hợp các chỉ số tham số hóa họ đồ thị.
II. Thách Thức trong Điều Khiển Hợp Tác Mạng Lớp Đa Tác Nhân
Do số lượng lớn các tác nhân, sự phân bố không gian của các bộ truyền động, khả năng phát hiện hạn chế của các cảm biến và phạm vi giao tiếp không dây ngắn, việc triển khai các bộ điều khiển tập trung thường quá tốn kém, hoặc thậm chí không thể thực hiện được trong thực tế. Do đó, điều khiển phân tán, chỉ phụ thuộc vào thông tin cục bộ của các tác nhân và các láng giềng của chúng, dường như là một công cụ hứa hẹn để xử lý các MASs. Các tác nhân trong MASs thường bị hạn chế về tài nguyên, chẳng hạn như giới hạn giao tiếp không dây, cảm biến và bộ truyền động. Các kỹ sư đôi khi phải chia một mạng lớn thành các cụm. Ví dụ về các mạng này, được gọi là mạng lớp bao gồm cả giao tiếp sóng milimet 5G trong mạng không dây và sự đồng thuận về ý kiến trong các mạng xã hội.
2.1. Hạn chế tài nguyên trong mạng lớp
Các tác nhân trong MASs thường bị hạn chế về tài nguyên như giới hạn giao tiếp không dây (để trao đổi thông tin giữa các tác nhân), cảm biến (để đo thông tin liên quan giữa các tác nhân láng giềng) và bộ truyền động (để lái các tác nhân), cũng như các ràng buộc về năng lượng liên quan đến các tương tác lâu dài, một kỹ sư đôi khi phải chia một mạng lớn thành các cụm.
2.2. Tính chất mạng lớp và ứng dụng thực tiễn
Các ví dụ về các mạng này, được gọi là mạng lớp, bao gồm cả giao tiếp sóng milimet 5G trong mạng không dây (như trong Hình 4 tài liệu gốc), sự đồng thuận về ý kiến trong các mạng xã hội (như trong Hình 5 tài liệu gốc). Một số kết quả liên quan đến vấn đề đồng thuận trong các mạng của các tác nhân động loại tích phân đã được trình bày trong Bragagnolo và cộng sự, 2016, trong đó một chiến lược thiết lập lại trạng thái của các nhà lãnh đạo được thiết kế, cho phép đạt được sự đồng thuận trong mạng lớp.
III. Phương Pháp Điều Khiển Hợp Tác Dựa Trên Quan Sát Xung
Một điều khiển xung dựa trên quan sát được đề xuất để xử lý vấn đề đồng thuận. Những đóng góp chính của chương này bao gồm: Phân tích và đặc trưng hóa giá trị đồng thuận. Giá trị đồng thuận toàn cầu chỉ phụ thuộc vào động lực học của từng tác nhân, đồ thị của các cụm, sự tương tác giữa các nhà lãnh đạo và các điều kiện ban đầu. Một điều khiển xung dựa trên quan sát, chỉ sử dụng thông tin đầu ra tương đối cục bộ và sự tương tác rời rạc giữa các nhóm nhà lãnh đạo, được thiết kế. Thiết kế đồng thuận của các mạng lớp có thể được giải quyết gián tiếp bằng cách xem xét sự ổn định của một hệ thống tương đương.
3.1. Phân tích và đặc trưng hóa giá trị đồng thuận
Giá trị đồng thuận toàn cầu chỉ phụ thuộc vào động lực học của từng tác nhân, đồ thị của các cụm, sự tương tác giữa các nhà lãnh đạo và các điều kiện ban đầu. Điều này có nghĩa là việc hiểu rõ các yếu tố này rất quan trọng để dự đoán và kiểm soát hành vi của toàn bộ hệ thống.
3.2. Thiết kế điều khiển xung dựa trên quan sát
Một điều khiển xung dựa trên quan sát, chỉ sử dụng thông tin đầu ra tương đối cục bộ và sự tương tác rời rạc giữa các nhóm nhà lãnh đạo, được thiết kế. Thiết kế đồng thuận của các mạng lớp có thể được giải quyết gián tiếp bằng cách xem xét sự ổn định của một hệ thống tương đương. Để nghiên cứu sự ổn định của hệ thống này, một thuật toán được đề xuất để chọn các ma trận phản hồi, độ lợi của bộ quan sát và trọng số tương tác một cách thích hợp.
IV. Điều Khiển Hình Thành Mạnh Mẽ Dưới Ràng Buộc Trạng Thái
Chương này trình bày việc thiết kế điều khiển hình thành mạnh mẽ cho MASs dưới các ràng buộc trạng thái. Các ràng buộc trạng thái có thể đại diện cho các giới hạn vật lý của các tác nhân hoặc các hạn chế về không gian hoạt động. Thiết kế điều khiển phân tán mạnh mẽ được đề xuất để đảm bảo rằng các tác nhân duy trì một hình thành mong muốn trong khi tuân thủ các ràng buộc trạng thái. Phân tích hình thành trong mạng lớp và thiết kế bộ điều khiển ổn định mạnh mẽ được thực hiện để đạt được mục tiêu này.
4.1. Thiết kế điều khiển phân tán mạnh mẽ
Thiết kế điều khiển phân tán mạnh mẽ được đề xuất để đảm bảo rằng các tác nhân duy trì một hình thành mong muốn trong khi tuân thủ các ràng buộc trạng thái. Điều này đòi hỏi việc xem xét các ràng buộc trạng thái trong quá trình thiết kế bộ điều khiển, sử dụng các kỹ thuật như hàm Lyapunov và lý thuyết ổn định.
4.2. Ứng dụng vào hình thành UAV
Ứng dụng vào hình thành UAV là một ví dụ về cách các phương pháp này có thể được sử dụng trong thực tế. Các ràng buộc trạng thái có thể đại diện cho các giới hạn về vị trí, vận tốc hoặc gia tốc của UAV. Bằng cách thiết kế một bộ điều khiển đáp ứng các ràng buộc này, có thể đảm bảo rằng UAV duy trì một đội hình an toàn và hiệu quả.
V. Đồng Thuận Đầu Ra của MASs Dị Thể Dưới Nhiễu Loạn
Chương này giải quyết vấn đề đồng thuận đầu ra của các MASs dị thể dưới nhiễu loạn. MASs dị thể có các đặc tính động học khác nhau, làm cho việc đạt được đồng thuận trở nên khó khăn hơn. Bộ điều khiển đồng thuận đầu ra được thiết kế để đảm bảo rằng đầu ra của tất cả các tác nhân hội tụ về một giá trị chung, ngay cả khi có nhiễu loạn. Phân tích đồng thuận trong mạng lớp và thiết kế bộ điều khiển ổn định được trình bày.
5.1. Thiết kế bộ điều khiển đồng thuận đầu ra
Bộ điều khiển đồng thuận đầu ra được thiết kế để đảm bảo rằng đầu ra của tất cả các tác nhân hội tụ về một giá trị chung, ngay cả khi có nhiễu loạn. Điều này thường liên quan đến việc sử dụng các bộ quan sát để ước tính nhiễu loạn và bù đắp cho chúng trong thiết kế bộ điều khiển.
5.2. Phân tích đồng thuận trong mạng lớp
Phân tích đồng thuận trong mạng lớp liên quan đến việc xem xét cấu trúc giao tiếp giữa các tác nhân. Cấu trúc mạng có thể ảnh hưởng đến tốc độ và độ chính xác của hội tụ. Các kỹ thuật như lý thuyết đồ thị và phân tích ổn định được sử dụng để phân tích hiệu suất đồng thuận.
VI. Kết Luận Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Điều Khiển Hợp Tác
Luận án này đã khám phá nhiều khía cạnh của điều khiển hợp tác trong mạng lớp cho các hệ thống đa tác nhân. Từ việc giải quyết các thách thức về đồng thuận trong mạng cụm đến thiết kế điều khiển hình thành mạnh mẽ dưới các ràng buộc trạng thái và đạt được đồng thuận đầu ra cho các hệ thống dị thể trong sự hiện diện của nhiễu loạn, mỗi chương đã đóng góp vào sự hiểu biết và giải quyết các bài toán phức tạp trong lĩnh vực này. Nghiên cứu này mở ra nhiều hướng đi tiềm năng cho công việc trong tương lai.
6.1. Các vấn đề mở và hướng nghiên cứu tiềm năng
Thiết kế bộ điều khiển phân tán cho các MASs với động lực học phức tạp (đồng nhất và dị thể) hoặc thuật toán điều khiển hình thành cho mạng cụm nhiều UAV dưới trạng thái, các ràng buộc đầu vào là một vài ví dụ về các vấn đề mở thú vị và đầy thách thức. Do đó, trong luận án này, những hướng nghiên cứu này được mở rộng theo động lực đã nói ở trên.
6.2. Ứng dụng trong thực tế và tiềm năng phát triển
Việc ứng dụng các kết quả nghiên cứu vào thực tế, đặc biệt là trong các lĩnh vực như robot học, hệ thống giao thông thông minh và các ứng dụng quân sự, sẽ là một bước tiến quan trọng. Nghiên cứu thêm về khả năng mở rộng và tính mạnh mẽ của các thuật toán cũng rất quan trọng để đảm bảo rằng chúng có thể hoạt động hiệu quả trong các môi trường thực tế phức tạp và không chắc chắn.
