Controllo Predittivo non lineare di un sistema con robot nell’anello

The coordination of diverse components in control architectures, including robotic agents, introduces complexities arising from the coexistence of discrete decision-making and continuous system dynamics. This study investigates a unified control strategy that embeds mobile measurement agents, such as robots, into the optimization process without resorting to hybrid formulations. By leveraging a Model Predictive Control (MPC) approach, the proposed methodology employs continuous variables to represent agent trajectories, enabling the optimization of control objectives over a receding horizon. A key contribution lies in the integration of Stochastic Model Predictive Control (SMPC) principles, which systematically account for uncertainty propagation in system states, thereby guiding robots to prioritize regions critical for reducing estimation errors. The nonlinear nature of the MPC formulation facilitates adaptive constraint management, ensuring probabilistic feasibility despite time-varying uncertainties. The efficacy of the framework is demonstrated through case studies in irrigation canal networks, where mobile robots, in addition to collecting spatially distributed data, act as active actuators to optimize water flow regulation. Simulation results underscore the method’s ability to enhance the adaptability of agent-augmented control systems, offering a computationally tractable solution for domains such as industrial automation and environmental resource management under uncertainty.

La coordinazione di componenti eterogenei nelle architetture di controllo, inclusi agenti robotici, introduce complessità legate alla coesistenza di dinamiche discrete di decisione e dinamiche continue del sistema. Questo studio investiga una strategia di controllo unificata che integra agenti di misurazione mobili, come robot, nel processo di ottimizzazione senza ricorrere a formulazioni ibride. Sfruttando un approccio di Model Predictive Control (MPC) (Controllo Predittivo basato su Modello), la metodologia proposta utilizza variabili continue per rappresentare le traiettorie degli agenti, ottimizzando gli obiettivi di controllo su un orizzonte mobile. Un contributo chiave risiede nell’integrazione dei principi dello Stochastic Model Predictive Control (SMPC) (Controllo Predittivo Stocastico), che incorporano sistematicamente la propagazione dell’incertezza negli stati del sistema, guidando i robot a privilegiare regioni critiche per ridurre gli errori di stima. La natura non lineare della formulazione MPC facilita una gestione adattativa dei vincoli, garantendo fattibilità probabilistica nonostante incertezze variabili nel tempo. L’efficacia del framework è dimostrata attraverso casi studio in reti di canali irrigui, dove robot mobili, oltre a misurare dati spazialmente distribuiti, agiscono come attuatori attivi per ottimizzare la regolazione del flusso idrico. I risultati delle simulazioni evidenziano la capacità del metodo di aumentare l’adattabilità dei sistemi di controllo con agenti integrati, offrendo una soluzione computazionalmente efficiente per ambiti come l’automazione industriale e la gestione delle risorse ambientali in contesti incerti.