通过子框架分解，实现多机器人网络中方向刚性的局部化控制。
Subframework-based Bearing Rigidity Maintenance Control in Multirobot Networks
- 将全局方向刚性分解为子框架的局部属性，用特征值衡量局部刚性。
- 仅依赖方向测量与子框架内通信，保持刚性特征值高于阈值。
- 适合需要分布式控制与动态拓扑的多机器人系统应用。
本文提出一种针对存在感知约束和动态拓扑的多机器人网络中的方向刚性分析与控制新方法。通过将系统框架分解为子框架，将全局方向刚性这一性质表示为一组局部属性，其中刚性特征值作为自然的局部刚性度量。设计了一种基于梯度的分布式控制器，仅使用方向测量即可执行特定任务指令。控制器通过维持刚性特征值高于阈值来保持方向刚性，且仅需子框架内部信息交换。仿真验证了该方案的有效性，凸显其可扩展性与实用性。
原文摘要 · Abstract (English)
This work presents a novel approach for \textit{bearing rigidity} analysis and control in multi-robot networks with sensing constraints and dynamic topology. By decomposing the system's framework into \textit{subframeworks}, we express bearing rigidity -- a global property -- as a set of \textit{local} properties, with rigidity eigenvalues serving as natural \textit{local rigidity measures}. We propose a decentralized gradient-based controller to execute mission-specific commands using only bearing measurements. The controller preserves bearing rigidity by keeping the rigidity eigenvalues above a threshold, using only information exchanged within subframeworks. Simulations evaluate the scheme's effectiveness, underscoring its scalability and practicality.
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