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Model Predictive Formation Control Using Branch-and-Bound Compatible With Collision Avoidance Problems

机译：基于分支定界和防撞问题的模型预测编队控制

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This paper presents a model predictive control (MPC) approach for multivehicle formation taking into account collision avoidance and velocity limitation with reduced computational burden. The first part of the paper constructs a formation control law using feedback linearization with MPC in order to reduce the optimal control problem to a mixed-integer quadratic programming problem for a group of unicycles. The second part constructs a new branch-and-bound (B& B) -based algorithm for collision-avoidance problems. Numerical examples and experiments show that the proposed method significantly reduces computation time.
机译：本文提出了一种模型预测控制（MPC）方法，该方法考虑了避免碰撞和速度限制，并减少了计算负担，为多车编队提供了方法。本文的第一部分使用MPC反馈线性化构造了一个编队控制律，以将最优控制问题简化为一组单轮的混合整数二次规划问题。第二部分构建了一种新的基于分支定界（B＆B）的避免碰撞问题的算法。数值算例和实验表明，该方法大大减少了计算时间。

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