Systèmes multi-agents,Communications 5G,Algorithme du Consensus,Contrôle de formation,Systèmes hybrides,Filtres de Kalman
Résumé :
Dans cette thèse, nous nous adressons le problème du contrôle de systèmes multi-agents connectés via des modèles réalistes de systèmes de communication. Nous traitons principalement les systèmes de véhicules connectés et automatisés (CAVs) communiquant via des systèmes de communication 5G qui permettent deux types de communication : la communication directe entre les nœuds, connue sous le nom de communication véhicule-à-véhicule (V2V), et la communication à travers l’infrastructure réseau, qui est la manière traditionnelle de communiquer dans les réseaux cellulaires. La thèse traite de trois problèmes : premièrement, nous analysons les propriétés de stabilité et de convergence de l’algorithme du consensus pour agents d’intégrateurs du premier ordre en utilisant un schéma d’accès multiple par répartition temporelle (TDMA) pour partager les ressources du réseau d’un canal de communication partagé. La stabilité exponentielle du système considéré est démontrée, et une borne explicite dépendant des paramètres du système de communication est fournie pour estimer la vitesse de convergence. Ensuite, nous abordons le problème du contrôle de formation d’un groupe de véhicules connectés dans un contexte de communication 5G. Nous proposons un algorithme d’allocation de ressources pour sélectionner les utilisateurs émetteurs afin d’atteindre la formation souhaitée tout en respectant les contraintes imposées par le couche de communication. Enfin, nous étudions les propriétés de stabilité des filtres de Kalman pour les systèmes hybrides, précisément, des systèmes avec une dynamique en temps continu observée à travers des mesures en temps discret. La stabilité d’entrée-à-état (ISS) est démontrée pour de tels systèmes en utilisant une fonction de Lyapunov appropriée. Ce résultat peut être considéré comme une première étape dans l’analyse de la robustesse du système global, car il permet de prendre en compte les effets des erreurs de communication sur la stabilité du système contrôlé.
