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at - Automatisierungstechnik

Methoden und Anwendungen der Steuerungs-, Regelungs- und Informationstechnik

[AT - Automation Technology: Methods and Applications of Control, Regulation, and Information Technology
]

Editor-in-Chief: Bretthauer, Georg

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2196-677X
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Volume 61, Issue 8 (Aug 2013)

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Bayes’sche Consensus-Regelung in dezentralen vernetzten Systemen / Bayesian Consensus Control in Decentralized Networked Systems

Dr.-Ing. Volker Willert
  • Corresponding author
  • Technische Universität Darmstadt, Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik, Fachgebiet Regelungstheorie und Robotik, D-64283 Darmstadt
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/ Dipl.-Ing. Stefan Gering
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/ Dipl.-Inf. Dominik Haumann
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Published Online: 2013-09-05 | DOI: https://doi.org/10.1524/auto.2013.1036

Zusammenfassung

Der Beitrag befasst sich mit vernetzten dynamischen Multi-Agenten-Systemen (MAS), die Konsens über ihre Zustände bei unsicherer Datenübertragung und Sensorrauschen erreichen sollen. Dazu wird eine Analogie zwischen dem klassischen Consensus-Protokoll und dem Gauß’schen Belief Propagation hergestellt. Das Consensus-Problem wird als stochastischer Prozess modelliert, wodurch Unsicherheiten über die Anfangszustände und Übertragungsunsicherheiten explizit bei der Modellierung berücksichtigt werden können. Es werden die Voraussetzungen für dezentrale Inferenz hergeleitet, zwei dezentrale approximative Inferenz-Protokolle entworfen und ein Gauß’sches Consensus-Protokoll realisiert. Weiterhin wird der Zusammenhang zwischen Kommunikationsdichte und Approximationsfehler dargelegt. Schließlich wird gezeigt, dass die Hinzunahme von Messunsicherheiten zu einem dezentralen Entwurf eines Kalman-Filters für Consensus-Systeme führt

Summary

This paper deals with networked, dynamical multi-agent systems (MAS) trying to reach consensus about their states subject to uncertain data transfer and noisy measurements. For this, an analogy between the consensus protocol and Gaussian belief propagation is established. Modeling the consensus problem as a stochastic process, uncertainties in the initial states and in the information flow can be considered. The requirements for decentral inference are derived, two decentral approximative inference protocols are developed and a Gaussian consensus protocol is realized. Furthermore, the dependency between communication density and approximation error is presented. Finally, it is shown that taking measurement noise into account leads to a decentral design of a Kalman filter for consensus systems

Schlagwörter : Multi-Agenten-Systeme; verteilte Regelung; verteilte Filter; Bayes’sche Inferenz

Keywords : Multi-agent systems; distributed control; distributed filtering; Bayesian inference

About the article

Dr.-Ing. Volker Willert

Dr.-Ing. Volker Willert ist Gruppenleiter der Forschergruppe Maschinelles Sehen und Mobile Robotik des Fachgebietes Regelungstheorie und Robotik unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. J. Adamy am Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik im Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität Darmstadt. Hauptarbeitsgebiete: Probabilistische Inferenzmethoden in der Regelungstechnik, Bildverarbeitung für mobile Systeme, mobile Multi-Agenten-Systeme.

Dipl.-Ing. Stefan Gering

Dipl.-Ing. Stefan Gering ist Doktorand am Fachgebiet Regelungstheorie und Robotik am Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik im Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität Darmstadt. Hauptarbeitsgebiete: Rekurrente Fuzzy- Systeme in der Regelungstechnik, mobile Multi- Agenten-Systeme.

Dipl.-Inf. Dominik Haumann

Dipl.-Inf. Dominik Haumann ist Doktorand am Fachgebiet Regelungstheorie und Robotik am Institut für Automatisierungstechnik und Mechatronik im Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universität Darmstadt. Hauptarbeitsgebiete: Verteilte Zustandsschätzung, Exploration, mobile Multi- Agenten-Systeme.


Published Online: 2013-09-05

Published in Print: 2013-08-01


Citation Information: at - Automatisierungstechnik, ISSN (Online) 2196-677X, ISSN (Print) 0178-2312, DOI: https://doi.org/10.1524/auto.2013.1036.

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