具有大型特征和执行器网络的感知控制
摘要：一个控制理论的要素在这篇论文中被讨论，该理论的系统由网络简单的代理构成，尽管每个代理在单独行动时具有严格局限的能力，但它们共同实现感知和执行目标。目标是理解神经形态的反馈控制，其中大量传感器（例如眼中的光感受器）产生数据流，而执行需要协调大量执行器（例如运动神经元）。这项工作的背景是考虑机器人导航的一个简化问题，该问题使用由两个理想化和精准的光感受器感知的光流。在这种情况下，一个稳健的转向定律建立了一个基础，以利用基于大量不准确感应元素的平均噪声输入的光流。借鉴神经生物学的灵感，讨论了执行器和传感器间歇性的挑战，以及学习执行器协调策略。结果表明，具有大量控制输入和输出是有优势的。结果将与控制通信复杂性和标准配件问题的想法产生关联。
作者：John Baillieul
论文ID：1903.10259
分类：Systems and Control
分类简称：cs.SY
提交时间：2019-10-22