Resumen

Este documento investiga tanto los problemas de formación variable en el tiempo como los problemas de seguimiento de formación variable en el tiempo de sistemas robóticos heterogéneos en red (NHRSs) con incertidumbres en los parámetros y perturbaciones externas en el espacio de tareas. Cada robot en el interior puede ser redundante o no redundante. Se diseñan varios algoritmos cooperativos jerárquicos basados en estimadores (EBHC) para lograr tanto la tarea de seguimiento como las posibles subtareas preestablecidas para los robots redundantes. Además, los algoritmos de estimación diseñados garantizan que cada robot pueda obtener la información precisa de sus líderes correspondientes. Mediante el uso de la estabilidad de Lyapunov y la estabilidad de entrada-estado, se derivan condiciones suficientes sobre la estabilidad asintótica del sistema en bucle cerrado de error. Finalmente, se presentan dos ejemplos de simulación para verificar la efectividad de los algoritmos propuestos.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Investigaciones; Formación variable en el tiempo; Sistemas robóticos heterogéneos en red; Incertidumbres de parámetros; Perturbaciones externas; Algoritmos cooperativos
• Keywords:Investigates; Time-varying formation; Networked heterogeneous robotic systems; Parameter uncertainties; External disturbances; Cooperative algorithms