SVM-Based Fault Type Classification Method for Navigation of Formation Control Systems

机译：基于SVM的形成控制系统导航故障型分类方法

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In this paper, we propose a fault type classification algorithm for a networked multi-robot formation control. Both actuator and sensor faults of a robot are considered as node fault on the networked system. The Support Vector Machine (SVM) based classification scheme is proposed in order to classify the fault type accurately. Basically, the graph-theoretic approach is used for modeling the multi-agent communication and to generate the formation control law. A numerical simulation is presented to confirm the performance of proposed fault type classification method.

机译：在本文中，我们提出了一种用于网络多机器人形成控制的故障型分类算法。机器人的两个执行器和传感器故障都被视为网络系统上的节点故障。提出了基于支持向量机（SVM）的分类方案，以便准确地对故障类型进行分类。基本上，图形理论方法用于建模多代理通信并产生形成控制法。提出了一种数值模拟以确认提出的故障类型分类方法的性能。

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来源
《International Conference on Robot Intelligence Technology and Applications》|2019年|xi 579 pages :|共15页
会议地点
作者
Sang-Hyeon Kim; Lebsework Negash; Han-Lim Choi;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP242-532;
关键词
Fault type classification; Networked multi-robot/agent; Formation control; Support vector machine (SVM); Graph Theory;

机译：故障类型分类;网络多机器人 / 剂;形成控制;支持向量机（SVM）;图论;

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