In this paper, we introduce a novel adaptation of the Raft consensus algorithm for achieving emergent formation control in multi-agent systems with a single integrator dynamics. This strategy, dubbed "Rafting," enables robust cooperation between distributed nodes, thereby facilitating the achievement of desired geometric configurations. Our framework takes advantage of the Raft algorithm's inherent fault tolerance and strong consistency guarantees to extend its applicability to distributed formation control tasks. Following the introduction of a decentralized mechanism for aggregating agent states, a synchronization protocol for information exchange and consensus formation is proposed. The Raft consensus algorithm combines leader election, log replication, and state machine application to steer agents toward a common, collaborative goal. A series of detailed simulations validate the efficacy and robustness of our method under various conditions, including partial network failures and disturbances. The outcomes demonstrate the algorithm's potential and open up new possibilities in swarm robotics, autonomous transportation, and distributed computation. The implementation of the algorithms presented in this paper is available at https://github.com/abbas-tari/raft.git.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stanford的Diego Ongaro和John Ousterhout提出了Raft算法,这是一个更容易理解的分布式一致性算法,在算法的论文中,不仅详细描述了算法,甚至给出了RPC接口定义和伪代码,这显然更加容易应用到工程实践中。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员