日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

制御理論arXiv:2510.02769

状態・入力制約下のEuler-Lagrange系に対する周期イベントトリガ型規定時間制御

Periodic Event-Triggered Prescribed Time Control of Euler-Lagrange Systems under State and Input Constraints

シェア:XThreadsFacebookLINEはてブBluesky

外乱を受けるEuler-Lagrange系の軌道追従に対し、状態・入力・時間制約を満たしつつ規定時間で誤差を収束させる、周期イベントトリガ型適応バリア制御を提案した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 対象は外乱を伴うEuler-Lagrange系の軌道追従問題。 - state, input, temporal (SIT) constraintsを同時に扱う。 - periodic event-triggered adaptive barrier controlを提案。 - 追従誤差をprescribed time内に所定のboundへ収束させる。 - 連続的な実時間制御ではなく、周期的評価によるevent-based更新を行う。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 既存手法はcontinuous real-time control actionを必要とする点が課題。 - 提案法はtriggering conditionの周期的評価でevent-based更新を生成。 - 連続監視を不要にし、Zeno behaviourを回避。 - time-varying threshold functionによりtransient phaseのtrigger回数を削減。 - SIT constraints下でprescribed-time収束と外乱抑制を両立する点が特徴。

3. 技術・手法の肝は?

- approximation-free adaptive-barrier control architectureを設計。 - 追従誤差のprescribed-time convergenceと外乱抑制を狙う。 - filtered tracking errorの性能劣化を解析しmonitoring periodの上限を導出。 - triggering mechanismにtime-varying threshold functionを採用。 - periodic evaluationにより連続的なtriggering condition監視を排除。

4. どうやって有効だと検証した?

- simulation studyを実施。 - experimental studyも実施。 - 提案control schemeのefficacyをこれらの結果で示す。 - 具体的な比較対象や評価指標は要旨からは不明。

5. 議論はある?

- monitoring period上限の導出はfiltered tracking errorの性能劣化解析に基づく。 - time-varying threshold functionのtrigger削減効果が議論の対象。 - Zeno behaviour回避と連続監視不要性が主張される。 - SIT constraints下での制約充足の詳細な議論は要旨からは不明。 - 実装上の制約や限界は要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- Euler-Lagrange systemsのadaptive barrier controlに関する先行研究。 - prescribed-time controlの関連手法。 - event-triggered controlおよびperiodic event-triggered controlの定番研究。 - Zeno behaviour回避を扱うevent-triggered制御論文。 - state/input constraints下のbarrier function制御に関する研究。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Chidre Shravista Kashyap, Karnan A, Pushpak Jagtap, Jishnu Keshavan

分類: eess.SY, cs.RO, cs.SY

原文アブストラクト

This article proposes a periodic event-triggered adaptive barrier control policy for the trajectory tracking problem of perturbed Euler-Lagrangian systems with state, input, and temporal (SIT) constraints. In particular, an approximation-free adaptive-barrier control architecture is designed to ensure prescribed-time convergence of the tracking error to a prescribed bound while rejecting exogenous disturbances. In contrast to existing approaches that necessitate continuous real-time control action, the proposed controller generates event-based updates through periodic evaluation of the triggering condition. Additionally, we derive an upper bound on the monitoring period by analysing the performance degradation of the filtered tracking error to facilitate periodic evaluation of the event-triggered strategy. To this end, a time-varying threshold function is considered in the triggering mechanism to reduce the number of triggers during the transient phase of system behaviour. Notably, the proposed design avoids Zeno behaviour and precludes the need for continuous monitoring of the triggering condition. A simulation and experimental study is undertaken to demonstrate the efficacy of the proposed control scheme.

関連論文

  1. 1Boston Dynamics、車輪付きAtlasの研究試作機を紹介研究・技術
  2. 2GXOとApptronik、Apolloの物流現場試験を拡大 最大1,000台の展開を構想量産・展開
  3. 3newmoとKDDIが資本業務提携 2028年に堺市で自動運転タクシー商用化目指す提携・買収
  4. 4NVIDIA、CoRLでGR00T 2とIsaac Lab 3.0を発表新製品・発表
  5. 5UC BerkeleyとNVIDIAの研究者、AIエージェントでロボット制御コードを仮想環境で改善研究・技術

PR・アフィリエイト広告

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)

FRONTIER(GPU搭載BTOパソコン)の公式広告バナーFRONTIERでGPU搭載PCを見る ↗
PR本紙発行元 EmplifAI