Kontrol Strategis pada Koperatif Multi Agen Pencarian Sumber Bergerak dengan Penghindaran Rintangan

Sahal, Mochammad (2023) Kontrol Strategis pada Koperatif Multi Agen Pencarian Sumber Bergerak dengan Penghindaran Rintangan. Doctoral thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

	Text Mochammad Sahal_Buku Disertasi .pdf Download (4MB)
	Text 07111660010001_Doctoral_Dissertation.pdf Download (4MB)

Abstract

Permasalahan eksplorasi dan penanggulangan bencana khususnya pencarian sumber bencana telah dilakukan oleh para peneliti, khususnya terkait permasalahan konsensus pada model multi-agen integrator tunggal. Permasalahan konsensus pada umumnya dikembangkan dengan (tanpa) perubahan topologi dengan beberapa kasus yang mungkin, seperti graf berarah dengan topologi tetap, graf berarah dengan perubahan topologi, dan graf tidak berarah dengan topologi tetap dan waktu tunda komunikasi. Pencarian sumber diam menggunakan konsensus gradien pada kooperatif multi-agen model integrator tunggal juga telah banyak dikembangkan dengan menggunakan kontrol formasi untuk menjaga perhitungan konsensus gradien tetap akurat. Selain itu, telah dikembangkan juga metode virtual artificial potential field (VAPF) yang digunakan untuk penghindaran rintangan diam dalam proses pencarian sumber bencana dimana posisi target diketahui.
Disertasi ini mengusulkan solusi pencarian sumber bergerak berbasis kooperatif multi-agen dengan kontrol strategis, yaitu kombinasi kontrol kecepatan terdistribusi dan penghindaran rintangan. Dalam skema kontrol ini, suatu agen berkomunikasi dengan agen yang lain menggunakan topologi komunikasi untuk berkoordinasi dalam menemukan sumber. Sumber atau target pencarian dinyatakan dalam medan skalar. Dalam disertasi ini digunakan sumber bergerak secara linier atau sinusoidal dari titik awal ke titik akhir, dan sumber bergerak ini juga bisa mengembang dan menyempit. Keberadaan rintangan direpresentasikan dalam medan potensial buatan. Rintangan yang perlu dihindari oleh kooperatif multi-agen adalah rintangan diam dan bergerak. Agen dimodelkan dengan integrator ganda yang memiliki dinamika lebih kaya dibandingkan dengan model integrator tunggal. Kooperatif multi-agen integrator ganda dimodelkan dalam model state terintegrasi. Representasi ini menghasilkan informasi state semua agen secara simultan. Sinyal kontrol kooperatif multi-agen terdiri dari kontrol formasi, kontrol kecepatan terdistribusi, dan penghindaran rintangan. Kontrol formasi digunakan untuk memastikan bahwa agen tetap dalam formasi yang diinginkan selama manuver, agar perhitungan estimasi gradien dan konsensus gradien tetap akurat. Kontrol kecepatan terdistribusi merupakan kecepatan konsensus gradien yang dihasilkan dari estimasi gradien. Sedangkan metode penghindaran rintangan yang diusulkan dengan Modified Artificial Potential Field. Aturan kontrol strategis diusulkan untuk menjaga formasi, menentukan kecepatan masing-masing agen serta melacak sumber bergerak sambil menghindari rintangan bergerak. Perancangan kontrol strategis merupakan kombinasi kontrol kecepatan terdistribusi dan penghindaran rintangan, sedangkan kontrol formasi terintegrasi dalam kontrol kecepatan terdistribusi.
Simulasi eksperimen pada disertasi ini menggunakan Object-Oriented Programming – MATLAB, yang meliputi perhitungan estimasi gradien, konsensus gradien, dan view manuver kooperatif multi-agen yang berinteraksi dengan sumber dan rintangan bergerak. Perhitungan estimasi gradien dan konsensus gradien merupakan perhitungan dari berbagi informasi posisi dan pengukuran intensitas sumber secara simultan antar satu agen dengan agen yang lain. Eksperimen yang dilakukan dalam disertasi ini merupakan kontrol strategis pencarian sumber bergerak linier dengan: a) penghindaran tiga rintangan diam, b) tiga rintangan diam dengan penyusutan formasi, dan c) dua rintangan diam-satu rintangan bergerak dengan penyusutan formasi. Dalam ketiga eksperimen tersebut, dibandingkan penghindaran rintangan menggunakan Modified Artificial Potential Field dan Virtual Artificial Potential Field. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kooperatif multi-agen dapat mencari sumber bergerak dengan rintangan diam dan bergerak. Metode MAPF, kooperatif multi-agen dapat menemukan sumber dengan waktu pencarian yang lebih cepat dari VAPF, yakni 62,8 detik untuk eksperimen tiga rintangan diam dengan penyusutan formasi, dan 90 detik untuk eksperimen dua rintangan diam-satu rintangan bergerak dengan penyusutan formasi. Sebaliknya metode VAPF, kooperatif multi-agen dapat menemukan sumber dengan waktu pencarian lebih cepat dari MAPF, yakni 61,7 detik untuk eksperimen penghindaran tiga rintangan diam. Metode MAPF yang diusulkan lebih baik dibandingkan dengan metode VAPF, untuk eksperimen tiga rintangan diam dengan penyusutan formasi, dan eksperimen dua rintangan diam-satu rintangan bergerak dengan penyusutan formasi.

============================================================

The problem of exploration and disaster mitigation, especially the disaster sources seeking, has been carried out by researchers, especially regarding consensus issues in a single integrator multi-agent model. Consensus problems are generally developed with (without) a topology change with several possible cases, such as directed graphs with a fixed topology, directed graphs with switching topology, and undirected graphs with a fixed topology and communication delay. Stationary source seeking using gradient consensus in a cooperative multi-agent single integrator model has also been extensively developed using formation controls to keep gradient consensus calculations accurate. In addition, a virtual artificial potential field (VAPF) method has also been developed which is used to avoid stationary obstacles in the process of finding the source of a disaster where the position of the target is known.
This dissertation proposes a cooperative multi-agent-based moving source seeking solution with strategic control, namely a combination of distributed speed control and obstacle avoidance. In this control scheme, an agent communicates with other agents using a communication topology to coordinate source seeking. The source seeking or target is expressed in a scalar field. In this dissertation a moving source is used linearly or sinusoidally from the starting point to the ending point, and this moving source can also expand and contract. The presence of obstacles is represented in an artificial potential field. The obstacles that multi-agent cooperatives need to avoid are stationary and moving obstacles. The agent is modeled with double integrator which have richer dynamics compared to the single integrator model. Double integrator cooperative multi-agent is modeled in integrated state model. This representation generates state information for all agents simultaneously. The cooperative multi-agent control signal consists of formation control, distributed speed control and obstacle avoidance. Formation control is used to ensure that agents remain in the desired formation during maneuvers, so that gradient estimation and gradient consensus calculations remain accurate. Distributed speed control is a consensus gradient speed resulting from gradient estimation. While the obstacle avoidance method proposed is the Modified Artificial Potential Field. Strategic control rules are proposed to maintain formations, determine each agent's speed as well as track moving resources while avoiding moving obstacles. Strategic control design is a combination of distributed speed control and obstacle avoidance, while formation control is integrated in distributed speed control.
The experimental simulation in this dissertation uses Object-Oriented Programming – MATLAB, which includes calculations of gradient estimation, gradient consensus, and view of multi-agent cooperative maneuvers that interact with moving sources and obstacles. Calculation of gradient estimation and gradient consensus is a calculation of sharing position information and measuring source intensity simultaneously between one agent and another. Experiments carried out in this dissertation are strategic control of linear search for moving resources by: a) avoiding three stationary obstacles, b) three stationary obstacles with formation shrinkage, and c) two stationary obstacles-one moving obstacle with formation shrinkage. In these three experiments, obstacle avoidance was compared using the Modified Artificial Potential Field (MAPF) and the Virtual Artificial Potential Field (VAPF). The simulation results show that cooperative multi-agent can search for moving sources with stationary and moving obstacles. The MAPF method, multi-agent cooperatives can find resources with a faster search time than VAPF, namely 62.8 seconds for the three stationary obstacles experiment with formation shrinkage, and 90 seconds for the two stationary obstacles-one moving obstacle experiment with formation shrinkage. In contrast, the VAPF method, cooperative multi-agent can find sources with a search time that is faster than MAPF, which is 61.7 seconds for the three stationary obstacle avoidance experiment. The proposed MAPF method is better than the VAPF method, for the experiment of three stationary barriers with formation shrinkage, and the experiment of two stationary obstacles-one moving obstacle with formation shrinkage.

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Uncontrolled Keywords:	kontrol strategis, kooperatif multi-agen, pencarian sumber bergerak, kontrol formasi, estimasi gradien, konsensus gradien, penghindaran rintangan.
Subjects:	T Technology > TL Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics > TL776 .N67 Quadrotor helicopters--Automatic control T Technology > TL Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics > TL521.3 Automatic Control
Divisions:	Faculty of Electrical Technology > Electrical Engineering > 20001-(S3) PhD Thesis
Depositing User:	MOCHAMMAD SAHAL
Date Deposited:	04 Aug 2023 06:55
Last Modified:	04 Aug 2023 06:55
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/103663

Actions (login required)

View Item