异步协同在线学习：应对多机器人控制中的计算延迟

多智能体系统在不确定环境中的安全运行对协同机器人至关重要，外部扰动和不精确动态模型模型AI 模型的简称，指经过训练、能从输入算出输出的程序。机器人的模型输入画面和指令，输出动作。◆ 小白科普 · 现身可能显著影响性能与可靠性。为应对这一挑战，研究人员广泛采用可校准机器学习模型模型AI 模型的简称，指经过训练、能从输入算出输出的程序。机器人的模型输入画面和指令，输出动作。◆ 小白科普 · 现身，尤其是高斯过程回归，以量化性能的不确定性。由于多智能体系统互联通信支持协同学习，各智能体可通过与邻居交换本地高斯过程推断，并利用分布式策略聚合信息来增强学习效果。然而，各智能体在计算能力和预测任务上的差异，导致计算延迟和查询点分歧，现有聚合方法往往忽视这些因素。为此，该研究提出一种显式考虑预测精度、查询点波动和延迟影响的异步协同学习策略，并基于伴随多智能体系统设计分布式控制律以确保期望控制性能。在无人水面艇上的仿真仿真在电脑里搭建虚拟世界来测试、训练机器人。成本低、速度快，但和真实世界总有差距。◆ 小白科普 · 现身验证了该方法的有效性，相比现有技术，学习和控制性能均有显著提升。