Zusammenfassung
Nichtlineare hybride dynamische Systemmodelle kooperativer Optimalsteuerungsprobleme ermöglichen eine enge und formale Kopplung von diskreter und kontinuierlicher Zustandsdynamik, d. h. von dynamischer Rollen-, Aktionszuweisung mit wechselnder physikalischer Bewegungsdynamik. In den resultierenden gemischt-ganzzahligen Mehrphasen-Optimalsteuerungsproblemen können Beschränkungen an diskrete und kontinuierliche Zustands- und Steuervariablen berücksichtigt werden, z. B. Formations- oder Kommunikationsanforderungen. Zwei numerische Verfahren werden untersucht: ein Dekompositionsansatz mit Branch-and-Bound und direktem Kollokationsverfahren sowie die Approximation durch große gemischt-ganzzahlige lineare Optimierungsaufgaben. Die Verfahren werden auf exemplarische Problemstellungen angewendet: Die simultane Wegpunktreihenfolge- und Trajektorienoptimierung von Luftfahrzeugen sowie die Optimierung von Rollenverteilung und Trajektorien im Roboterfußball.
Abstract
Nonlinear hybrid dynamical systems for modeling optimal cooperative control enable a tight and formal coupling of discrete and continuous state dynamics, i. e. of dynamic role and task assignment with switching dynamics of motions. In the resulting mixed-integer multi-phase optimal control problems constraints on the discrete and continuous state and control variables can be considered, e. g., formation or communication requirements. Two numerical methods are investigated: a decomposition approach using branch-and-bound and direct collocation methods as well as an approximation by large-scale, mixed-integer linear problems. Both methods are applied to example problems: the optimal simultaneous waypoint sequencing and trajectory planning of a team of aerial vehicles and the optimization of role distribution and trajectories in robot soccer.
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