Commande décentralisée et analyse des réseaux partitionnés en groupes

Decentralized control and analysis of cluster patterned networks

• Auteur / Autrice : Marcos Cesar Bragagnolo
• Direction : Pierre Riedinger, Irinel Constantin Morarescu
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Traitement du Signal et des Images, Génie Informatique
• Date : Soutenance le 27/11/2015
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en automatique (Nancy)
• Jury : Président / Présidente : Jamal Daafouz
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Julien M. Hendrickx
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Antoine Girard, Wim Michiels

Mots clés

Mots clés contrôlés

Théorie des graphes

Théorie de la commande

Intelligence artificielle répartie

Mots clés libres

Systèmes multi-Agents

Commande décentralisée

Théorie des graphes

Multiagent systems

Decentralized control

Graph theory

Résumé

Les réseaux sont présents dans plusieurs domaines scientifiques et d’ingénierie tels que la biologie, la physique, la sociologie ainsi que la robotique ou la théorie de la communication. L’étude de ces réseaux montre qu’ils sont souvent structurés en sous-groupes. Entre eux il n’y a pas ou il y a très peu d’interaction. Par conséquent, un accord local au sein de chaque groupe est naturellement atteint alors que le consensus associé à un tel réseau doit être imposé par une loi de commande spécifique. Nous proposons donc un contrôleur discret quasi-périodique pour échanger des informations entre les groupes. Un agent de chaque groupe est choisi le « leader » et, à certains moments, ces leaders communiquent entre eux à travers un nouveau réseau. Ceci permet d’obtenir le consensus dans tout le réseau mais engendre des réinitialisation/sauts dans l’état de leaders. La première contribution de la thèse est la caractérisation de la valeur de consensus dans le cadre des systèmes linéaires impulsifs. Il est remarquable que la valeur de consensus dépende seulement des conditions initiales et des topologies des réseaux impliqués. Elle n’est donc pas sensible aux instants de réinitialisation des états de leaders. Afin d’étudier la stabilité de la valeur de consensus obtenue, nous proposons une méthode fondée sur la vérification d’une condition LMI. Cela peut être adaptée pour la conception du réseau d’interaction entre les leaders permettant d’atteindre une valeur de consensus a priori choisie. Il est aussi possible d’utiliser la condition LMI afin de garantir une vitesse de convergence désirée vers le consensus. Pour ces derniers objectifs, la topologie du réseau continue à être considérée comme fixe et connue pour chaque groupe. L’ensemble des valeurs de consensus qui peuvent être atteintes est contenu dans l’intervalle défini par le minimum et le maximum des accords locaux initiaux. Ensuite nous présentons l’étude d’un problème pratique. Des robots mobiles non-holonome, séparés dans des groupes, doivent atteindre une formation donnée. L’algorithme de consensus à pour mission de définir les trajectoires de référence pour ces robots en prenant en compte juste les informations locale. Le robot poursuit la trajectoire de référence en utilisant une commande classique pour cela.

Networks appear in several areas of science and engineering such as biology, physics, sociology as well as robotics and communication theory. Studying these networks it is possible to see cluster-like structures, which are disconnected or very weakly connected one to another. The presence of these clusters hampers consensus throughout the overall network. Instead, local agreement is reached within each cluster. To enforce consensus we have to design an appropriate decentralized controller that imposes interactions between clusters. While the interactions inside each cluster are continuous, we propose a quasi-periodic discrete controller to exchange information between clusters. A single agent from each cluster is chosen to be the leader, and at certain moments, the leaders communicate with each other through a new network. This allows consensus in the entire network but generates resets/jumps on the leaders’ state. The first contribution of this manuscript is related to the characterization of the consensus value in the linear impulsive dynamics framework. It is noteworthy that the consensus value depends only on the initial conditions and the topologies of the involved networks. Therefore, the consensus value does not depend on the reset sequence used for the leaders’ states. To study the stability of the consensus value a LMI based condition is proposed. The main advantage of this approach is its flexibility. Indeed with some modifications to the LMI condition it is possible to analyse the convergence speed of the network or to design the leaders’ network. The purpose of leaders’ network design is to reach an a priori specified consensus value with a specified convergence speed. Whatever is the objective, throughout the manuscript we consider that the network topology is fixed and known for each cluster. The set of consensus values that can be reached is restricted to the interval defined by the minimum and maximum initial local agreements. A last contribution is related to the application of the proposed methodology to a practical situation. We consider a fleet of non-holonomic mobile robots separated in clusters. The communication inside each cluster are secured and cheap while between clusters it is expensive and not securely to communicate. Nevertheless the robots have to reach a given formation. In this case our consensus algorithm is in charge of providing reference trajectories to each robot by using only the available local information. The robot follows the reference by using a classical trajectory tracking control.