بهینه‌سازی چند هدفه تکاملی مبتنی بر نظریه بازی‌های تکاملی برای کنترل حرکت پهپادهای چند موتوره

نویسنده

دانشکده مهندسی رایانه و فناوری اطلاعات، دانشگاه علوم و فنون هوایی شهید ستاری، تهران، ایران

چکیده

پهپادهای چند موتوره به دلیل ذاتِ عملگرها، دارای تحرک محدودی می‌باشند. در نتیجه، پهپاد چند موتوره نمی‌تواند مسیرهای دلخواه را در فضا ردیابی کند و از دست دادن تحرک می‌تواند یک عامل محدود کننده باشد. بنابراین، به یک کنترل جامع برای این نوع از پهپادها نیاز میباشد. این پژوهش بهینه‌سازی چند هدفه برای مسایل تخصیص کنترل بر اساس نظریه بازی تکاملی برای حل توزیع ورودی کنترل اضافی بر روی سیستم بیش از حد فعال در زمان واقعی بر روی پهپادهای چند موتوره را ارائه می‌دهد. برای بهینه سازی چند هدفه، یک رویکرد مبتنی بر تئوری بازی تکاملی با پویایی تکرارکننده برای یافتن وزن مطلوب با استفاده از روش جمع وزنی استفاده می شود. ایده اصلی این روش این است که بهترین استراتژی یا راه حل غالب را می‌توان به عنوان راه حلی انتخاب کرد که در میان سایر راه حل های غیر غالب باقی میماند. تئوری بازی تکاملی، استراتژیها را به عنوان یک بازیگر در نظر میگیرد و بررسی میکند که چگونه این استراتژی‌ها می‌توانند با استفاده از پویایی تکرار کننده با ماتریس پرداخت بقاء یابند. نتایج شبیه سازی عددی وزنهای بهینه انتخاب شده توسط بازی تکاملی و نحوه تغییر بازده را در تکرار کننده پویا نشان می دهد.

کلیدواژه‌ها

  • [1] M. R. James, S. Robson, S. d"Oleire-Oltmanns, and U. Niethammer, "Optimising UAV topographic surveys processed with structure-from-motion: Ground control quality, quantity and bundle adjustment," Geomorphology, vol. 280, pp. 51-66, 2017.
  • [2] T. P. Nascimento and M. Saska, "Position and attitude control of multi-rotor aerial vehicles: A survey," Annual Reviews in Control, vol. 48, pp. 129-146, 2019.
  • [3] J. Li, C. Gao, C. Li, and W. Jing, "A survey on moving mass control technology," Aerospace Science and Technology, vol. 82, pp. 594-606, 2018.
  • [4] V. Kostenko and A. Y. Tolstonogov, "CONTROL ALLOCATION APPROACHES FOR OVER-ACTUATED UNDERWATER VEHICLES: A BRIEF REVIEW."
  • [5] R. Falconi and C. Melchiorri, "Dynamic model and control of an over-actuated quadrotor UAV," IFAC Proceedings Volumes, vol. 45, no. 22, pp. 192-197, 2012.
  • [6] A. Chamseddine, D. Theilliol, I. Sadeghzadeh, Y. Zhang, and P. Weber, "Optimal reliability design for over-actuated systems based on the MIT rule: Application to an octocopter helicopter testbed," Reliability Engineering & System Safety, vol. 132, pp. 196-206, 2014.
  • [7] P. Segui-Gasco, Y. Al-Rihani, H.-S. Shin, and A. Savvaris, "A novel actuation concept for a multi rotor UAV," Journal of Intelligent & Robotic Systems, vol. 74, no. 1, pp. 173-191, 2014.
  • [8] M. Ryll, H. H. Bülthoff, and P. R. Giordano, "A novel overactuated quadrotor uav: Modelling, control and experimental validation," IEEE Transactions on Control Systems Technology, Institute of Electrical and Electronics Engineers, vol. 23, no. 2, pp. 510-556, 2015.
  • [9] J. C. Monteiro, F. Lizarralde, and L. Hsu, "Optimal control allocation of quadrotor UAVs subject to actuator constraints," in 2016 American Control Conference (ACC), 2016, pp. 500-505: IEEE.
  • [10] C. Nainer, M. Furci, A. Seuret, L. Zaccarian, and A. Franchi, "Hierarchical control of the over-actuated ROSPO platform via static input allocation," IFAC-PapersOnLine, vol. 50, no. 1, pp. 12698-12703, 2017.
  • [11] M. Santos, L. Honório, A. Moreira, M. Silva, and V. Vidal, "Fast Real-Time Control Allocation Applied to Over-Actuated Quadrotor Tilt-Rotor," Journal of Intelligent & Robotic Systems, vol. 102, no. 3, pp. 1-20, 2021.
  • [12] B. Li, J. Li, K. Tang, and X. Yao, "Many-objective evolutionary algorithms: A survey," ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 48, no. 1, pp. 1-35, 2015.
  • [13] S.-A. N. Alexandropoulos, C. K. Aridas, S. B. Kotsiantis, and M. N. Vrahatis, "Multi-objective evolutionary optimization algorithms for machine learning: A recent survey," in Approximation and optimization: Springer, 2019, pp. 35-55.
  • [14] J. R. Marden and J. S. Shamma, "Game theory and control," Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems, vol. 1, pp. 105-134, 2018.
  • [15] W. H. Sandholm, "Evolutionary game theory," Complex Social and Behavioral Systems: Game Theory and Agent-Based Models, pp. 573-608, 2020.
  • [16] E. Perry, "Evolutionary Game Theory and Evolutionarily Stable Strategies," 2018.
  • [17] Y. Tian, R. Cheng, X. Zhang, and Y. Jin, "PlatEMO: A MATLAB platform for evolutionary multi-objective optimization [educational forum]," IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 12, no. 4, pp. 73-87, 2017.
دوره 19، شماره 1
بهار و تابستان
اردیبهشت 1400