一、多智能体系统协同控制、最优控制、预测控制前景如何？

在读博士生一枚，应博导要求调研矿区场景下的多车编队控制技术研究现状，遂展开文献调研。本博客为提供给博导的调研报告，从多智能体编队控制技术展开介绍，随后收缩到车辆领域，阐述了矿区场景的相关研究现状。本文档会概述该领域下的几个重要研究点的进展与趋势，对于想要入坑的同僚可以提供确定具体课题的依据。

调研方式为：首先在web of science上进行关键词检索，然后在connected papers以及google scholar上搜索与该文献相关的研究，最后结合搜索出的文献中的introduction再进行文献调研。最终收入zotero的期刊、会议与学位论文数量为113篇，但限于篇幅，下文不进行具体引用。本博客不会详述现有文献的研究进展，重在从初学者视觉出发，讨论与思考各方向的特点，帮助大家结合各自长处选择合适的课题。

编队控制技术起源于多智能体领域，在无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）、无人船（Unmanned surface vehicle, USV）和无人小车（Unmanned ground vehicle, UGV）上应用最为广泛。Darpa自动驾驶挑战赛结束后，2010年左右，多车方面开始成规模的开展编队控制相关研究。本博客首先概述编队控制方法的主要内容，随后讲述该技术在多车方面的研究现状。

方法概述

编队控制指通过控制多个智能体，使得各个智能体保持某一预先设定的形状，如菱形与线形等。编队控制技术主要包括领航-跟随法、虚拟结构法、基于行为法、基于图论法与人工势场法。

（1）领航-跟随法

领航-跟随法指设定一个领导者，其余智能体跟随该领导者行动。根据控制变量，该方法可分为separation-bearing与separation-separation，如图 1.1所示。

separation-bearing指控制跟随者与领导者之间的相对距离与夹角，separation-separation指控制某智能体与相邻两智能体之间的距离。针对上述两种类型，常见的控制方式为将被控变量作为状态量，基于现代控制理论设计控制策略。常见的理论依据包括：模型预测控制、滑模控制与控制。

（2）虚拟结构法

虚拟结构法指预先设定某一队形，将所有智能体视为一个刚体，随后令所有智能体按照既定轨迹运动，如下图所示。

虚拟结构法实施简单，但是难以用于编队形状需要频繁变换的场景。并且由于需要集中式架构，计算节点的通信负荷较大，容易出现单点硬件问题。

（3）基于行为法

基于行为法指针对特定行为设计特定的控制函数，而最终施加在智能体上的结果通过多种函数输出结果的加权求和等方式获得，如下图所示。

与虚拟结构法相比，基于行为法采用分布式架构，因此对通信要求较低。但由于难以进行稳定性与鲁棒性分析，如何保证编队形状收敛仍有待研究。

（4）基于图论法

基于图论法指将多智能体以及其通信关系抽象为有向或无向图，随后利用图论分析各节点的运动方式，进而进行控制，如下图所示。

相较于其他方法，图论法对于通信拓扑动态变化的场景较为适用，但是该方法下智能体只能与附近的智能体通信。

（5）人工势场法

人工势场法指针对场景中的不同对象，如其他智能体、车道边线等构建不同的引力或斥力函数，根据引力与斥力的和来判断智能体的运动倾向，如下图所示。

势场法易于处理避障问题，并且实时性高，因此易于实时应用。但是，合适的势场函数设计困难，并且势场法给出的结果常为局部最优。

不同方法的关键性能对比如下表所示。

多车编队控制

矿区场景下的研究

未找到矿区场景下做多车控制方面的研究，仅发现少数做单车路径规划或运动控制的简单研究。经调研后我认为该领域研究匮乏的主要原因是缺乏基础工具，主要为仿真软件、数据集与模型：

1.在仿真软件方面，暂时没有专门针对矿区的仿真软件，现有研究主要基于Prescan或Ros等城市交通软件，通过导入矿区地图来进行简单的场景模拟。然而，该方式很难模拟三维场景，并且生成的场景粗糙且还原度低；

2.在数据集方面，2022年在CVPR上有一篇论文首次给出了矿区场景的数据。然而，该数据面向定位研究且数据量很小。我与其作者沟通后得知，他们那边经过几届研究生的努力，自己开发了一个简易的矿区仿真软件，但是不会开源；

3.在模型方面，目前算法层面能利用到的最复杂模型为平面四轮模型，对于三维重载多轮车辆模型仍有缺失。

根据现状可知，开展矿区场景的研究需要大量前期工作。当前L5级自动驾驶无法实现，各大厂商开始降级自动驾驶技术，重点落地L2级别的技术，更加关注矿区、学校等封闭场景。因此，矿区相关的自动驾驶研究重要性有所上升。在迁移其他场景的技术至矿区前，上述三个内容有必要率先解决。

非矿区场景下的研究

与UAV、UGV、USV不同，多车领域的编队控制很少研究多种队形，大部分论文针对线性队形。在线性队形的基础上，主流的编队控制方法为领航-跟随法。在过去十年间的研究主要针对纵向队列控制，在队列异质性、通信、稳定性、节能与安全方面有深入探讨。下文将阐述各子领域的主要研究内容与方法。

（1）异质性

异质性分为弱异质与强异质，弱异质指系统结构相同但参数不同。在设计控制方法时表现为系统状态方程阶数与结构相同，但某个参数不同。强异质指系统结构不同，即每辆车的状态方程阶数与结构不同。针对异质问题，常见的方法包含两种：1. 将参数不同带来的影响转化为系统不确定性问题，即异质系统控制问题转化为同质系统包含不确定性部分的控制问题，进而可以基于鲁棒控制理论设计控制方法；2. 为异质模型设计同质参考模型，并且令异质模型跟踪同质模型，在此基础上继续套用同质模型的控制方法；3. 以分布式架构进行队列控制，在设计局部控制器时考虑相邻车辆的异质性。

（2）通信问题

队列通信的基础是确定通信拓扑，主流方法基于图论对拓扑进行建模。该模型的关键属性为拉普拉斯矩阵，大部分研究通过分析该矩阵的特征值设计满足稳定性等性质要求的控制方法。进一步，部分学者针对拓扑变化展开研究，拓扑变化类型包括两种：1. 非自由变化，即在满足某种条件后（例如时间）进行队列变换；2. 自由变化。两种类型下的研究重点均为稳定性，许多研究基于李雅普诺夫理论分析稳定性条件，然后设计应对控制方法。除了队列拓扑问题，通信方面的另一大重点为通信延迟与丢包问题。在通信延迟方面，常见的方法为Razumikhin-based method和Krasovskii-based method。前者基于李雅普诺夫理论且常用于离散系统，后者针对泛函分析理论且常用于连续系统。两种方法的核心均为推导系统稳定性条件，随后基于该条件设计控制方法。在通信丢包方面，许多研究通过变化拓扑，利用预测信息补偿来解决感知信息缺失的问题。

（3）稳定性

多车编队控制领域的稳定性主要指内部稳定性与弦稳定性。内部稳定性定义为：控制系统闭环稳定，即被控系统（某辆车）接收控制量后输出的结果收敛。弦稳定性具有多种定义，适用于不同特征的问题，其原始定义为：队列前部的车辆遇到扰动时，该扰动不会向队列后部逐渐扩大。在多车控制领域，队列稳定性更加重要与困难，因此大部分论文聚焦于队列稳定性。弦稳定性分析需要以特定通信拓扑为基础，大量文章探讨车辆间距设置与弦稳定性的关系。该领域目前比较公认的结论为：固定相对距离策略下，前车跟随拓扑无法满足弦稳定性要求。引入领导者的信息与采用固定时距策略可以有效提升弦稳定性。

（4）节能与安全

多车编队控制领域兴起时公认的研究意义为：通过将多辆车组队降低总风阻，进而降低油耗。理论上相对车距越小风阻越低，但车距越小弦稳定性也越差，即二者冲突。部分研究聚焦于控制合适的相对车距来降低风阻，进而实现节能。除此之外，部分研究基于V2I技术与交通信号灯，研究交通流层面的队列速度规划问题，通过避免频繁变速来节能。在车辆控制方面，许多研究选择构建能耗函数，并将该函数作为惩罚函数构建优化模型，进而实现节能控制。然而在实际做法上，上述研究同质性较强，基本都是拟合一个能耗函数然后放进惩罚函数，主要区别在于能耗函数本身，以及由能耗函数不同导致的车辆模型不同。在安全方面，编队控制领域大部分文献只考虑队列内部的车辆避障问题，即避免前后车碰撞。常见方式为引入相对车距约束并构建最优控制模型，进而获得防止碰撞的控制量。对于如何防止外部障碍物的研究较为匮乏。

总结与思考

在上节综述中，异质性、通信与稳定性属于编队控制关注的基本性质，也是该领域研究最广的三点内容，节能与安全次之。相关研究具有如下特点：

1. 在基本性质的研究上，研究方法大多属于现代控制理论，MPC、滑模控制与控制比较常见。绝大部分研究（不论是异质、通信或稳定）将所研究的问题转换为稳定性条件分析，随后基于李雅普诺夫理论进行分析或推导；
2. 大部分研究只讨论纵向控制，通用的模型比较简单（适用于理论推导）。少部分考虑横向控制的研究，其方式主要为将纵向与横向分开控制；
3. 实现节能的方式同质性强，个人认为不同论文在节能上的创新性缺乏说服力；
4. 考虑安全的论文局限性强，缺乏对考虑外部车辆的讨论。
5. 几乎没有实验研究

以上为文献调研的总结，下面我将针对每一条特点阐述我的思考（包括产生原因或进入该领域会面临的难处）：

1. 在基本性质研究上，李雅普诺夫理论应用十分广泛。但是基于李雅普诺夫的研究重点在于寻找合适的李雅普诺夫函数，此处很吃经验。并且，为了满足理论应用要求，控制系统很可能会进行大量简化，进而失去落地价值。如果向复杂系统卷，那很难拼得过正儿八经搞控制的人；
2. 目前缺少适用于编队控制的纵横向集成的车辆模型，单车领域的此类模型比较复杂，很难进行理论推导。除此之外，现有关于基本性质的研究聚焦线性队列，如果队形不是线性了，可能会有一堆性质无法继续用；
3. 我认为车辆节能的根本在于车辆底层的控制方式。但若想从规划层实现节能，就不能仅针对某路口、路段，而是应该站在足够高的层次，例如在交通网络层面实施路径或速度规划；
4. 当前用于编队的车辆模型在状态变量上很难考虑外部车辆。要想实现躲避外部障碍物，要么引入新的模型、要么在现有模型上讨论状态量变化方法、要么设计新的控制架构（即通过编队控制模型以外的模型实现避障）；
5. 现阶段可行的实验为利用无人小车，比如UGV。但是为了研究UGV的编队控制，在硬件设备与维护成本上的人力物力投入不亚于学术研究。

发展趋势

在编队控制方面，论文中出现较多的发展趋势有以下方面：

1. 引入学习类算法，组合多种算法以平衡优缺点。（以往没有协同车辆数据，所以没见到基于深度学习的研究，但是2023/5出来了首个真实场景下采集的时许车路协同数据集，虽然该数据面向感知与预测，但是在控制方面存在利用价值）
2. 结合预测、事件触发等方式，弥补通信质量对控制的影响
3. 考虑复杂城市交通的动态场景，因此车队需考虑外部障碍物，并且能够进行纵横向控制
4. 开展实验验证
5. 研究强异质性与混合交通下的编队控制

二、多智能体协同控制未来的前景和方向如何？

多智能体协同控制是一个具有广阔前景和潜力的研究领域，它涉及到多个智能体之间的协作和协同工作，可以应用于各种领域和应用场景。然而，由于其复杂性和挑战性，实际应用和落地可能会面临一些困难。

以下是多智能体协同控制未来的一些前景和方向：

1. 自动驾驶和交通系统：多智能体协同控制可以应用于自动驾驶车辆和交通系统中，实现车辆之间的协同行驶、交通流优化和拥堵减少。

2. 无人机和机器人协作：多智能体协同控制可以用于无人机和机器人团队的协同工作，实现任务分配、路径规划、资源共享等功能，提高工作效率和灵活性。

3. 物流和供应链管理：多智能体协同控制可以优化物流和供应链管理，实现货物的调度、配送和仓储等环节的协同操作，提高物流效率和成本效益。

4. 能源系统和智能电网：多智能体协同控制可以应用于能源系统和智能电网中，实现能源的分配、调度和优化，提高能源利用效率和可持续发展。

尽管多智能体协同控制具有广阔的应用前景，但确实存在一些挑战和难点，导致其在实际应用中难以落地的情况：

1. 复杂性和计算开销：多智能体协同控制涉及到多个智能体之间的信息交互和决策协调，这增加了系统的复杂性和计算开销，需要解决高效的算法和计算资源分配问题。

2. 通信和协调：多智能体之间的通信和协调是关键问题，需要设计合适的通信协议和协调机制，确保信息的传递和决策的一致性。

3. 鲁棒性和安全性：多智能体系统可能面临不确定性、噪声和外部干扰等问题，需要设计鲁棒的控制算法和安全机制，确保系统的稳定性和安全性。

为了推动多智能体协同控制的落地，需要继续进行深入的研究和探索，解决上述挑战，并加强学术界、产业界和政府的合作与支持。同时，实际应用案例的积累和验证也是促进该领域发展的关键。

三、协同控制理论

协同控制理论：引领未来的关键技术

随着科技的飞速发展，协同控制理论已成为引领未来发展的重要驱动力。这一理论旨在通过协调多个系统或个体，实现更高效、更精确的控制，从而解决复杂问题，提高整体性能。它在众多领域中具有广泛的应用价值，包括航空航天、机器人技术、工业自动化、智能交通系统等。

协同控制理论的基本原理

协同控制理论的核心在于协调。通过在系统中引入适当的激励机制和反馈机制，使各组成部分相互协作，形成整体效应，从而达到预期的目标。这种理论能够使系统在面对不确定性、干扰和复杂环境时，保持稳定性和鲁棒性。

协同控制的应用场景

在航空航天领域，协同控制技术已被广泛应用于飞机和卫星的控制。通过协同控制，可以确保飞行器在复杂环境中保持稳定，提高导航精度，降低能耗。在机器人技术中，协同控制有助于提高机器人的灵活性和协调性，使其能够更好地适应各种环境。在工业自动化领域，协同控制有助于提高生产线的效率，降低成本，同时保证产品质量。在智能交通系统，协同控制有助于缓解交通拥堵，提高道路安全性。

未来发展趋势

随着人工智能、物联网、云计算等技术的快速发展，协同控制理论将有更广阔的应用前景。未来，我们将看到更多的智能化、网络化的系统通过协同控制实现更高效、更智能的运行。同时，协同控制理论的研究也将深入到更加复杂的系统模型和实际应用场景中，为解决现实问题提供新的思路和方法。 总的来说，协同控制理论是引领未来发展的重要技术。它不仅能够提高各个领域的整体性能，而且能够应对复杂环境和不确定性的挑战。对于从事相关领域的研究人员和工程师来说，深入理解和掌握协同控制理论将具有非常重要的意义。

四、多智能体协同控制就业怎么样？

智能体协控制技术就业前景发展好。或者叫自动控制技术，跟我们现在非常热门的人工智能专业，紧密相连，近年来都是居高不下的热门专业。

智能控制技术主要研究计算机程序设计、机械制造、人机交互应用、智能控制系统设计维护等专业知识，重点在于控制。

五、有机废气处理方法：从源头控制，多技术协同

有机废气是指含有机物质的废气，包括烃类、醇类、醛类等化合物。这些废气来源于化工、印染、制药、涂料、印刷等行业的生产过程中的挥发废气以及机动车尾气等。

有机废气的危害

有机废气中的挥发性有机化合物（VOCs）对人体健康和环境造成严重危害。VOCs不仅会直接损害人体的呼吸系统和免疫系统，还是光化学烟雾和臭氧生成的主要原料。此外，VOCs排放还是造成光化学烟雾、酸雨、臭氧层破坏的主要原因之一。

有机废气处理方法

为了减少有机废气对环境和人体的危害，对有机废气的处理至关重要。常见的有机废气处理方法包括：

• 源头治理： 通过优化生产工艺、改进设备和工艺条件等措施，减少有机废气的产生和排放。
• 物理吸附： 利用吸附剂吸附有机气体，再进行脱附、再生，实现有机废气的净化。
• 化学氧化： 利用化学氧化剂将有机物氧化分解，将有机废气处理成无害的物质。
• 生物降解： 利用微生物对有机废气中的有机物进行生物降解，将有机废气净化。
• 等离子体处理： 通过等离子体的产生、运动和作用，对有机废气进行裂解和脱除。

多技术协同

在实际的生产过程中，由于有机废气的组成和浓度差异很大，单一的处理技术难以处理各种类型的有机废气。因此，常常需要采用多种技术相结合的方式，如采用物理吸附和化学氧化相结合，以达到更好的废气处理效果。

总之，对有机废气的处理要从源头控制，采用多技术协同的方式，以减少环境污染、保护人体健康。

感谢您的阅读，希望本文能够帮助您更加全面地了解有机废气处理方法。

六、多gpu协同模式

多gpu协同模式：提升计算性能的新途径

随着计算机技术的不断发展，多gpu协同模式逐渐成为提升计算性能的重要途径。相较于传统的单gpu模式，多gpu协同模式能够同时处理多个任务，从而大大提高了计算效率。

在多gpu协同模式下，多个gpu可以并行处理数据，从而实现更高效的数据传输和处理。由于gpu具有高并行性和高速显存访问的优势，因此多gpu协同模式能够充分利用gpu的计算能力，从而实现更高效的数据处理和计算任务。此外，多gpu协同模式还能够减少单机主机的cpu负担，使其能够更好地应对其他工作负载。

在实际应用中，多gpu协同模式已经广泛应用于深度学习、人工智能、大数据分析等领域。这些领域需要大量的计算资源和高速数据传输，因此多gpu协同模式成为了这些领域的重要工具。通过使用多gpu协同模式，企业可以更快地处理数据、更高效地训练模型、更准确地分析大数据，从而更好地应对市场竞争。

然而，多gpu协同模式也面临着一些挑战。例如，多个gpu之间的协调和同步是一个复杂的问题。如果不同gpu的处理速度不同或者数据传输出现问题，可能会导致计算错误或者性能下降。因此，在选择使用多gpu协同模式时，企业需要充分考虑其硬件配置、软件支持和系统稳定性。

总的来说，多gpu协同模式是一种具有潜力的新技术，它能够提高计算性能、加速数据处理和分析。对于需要大量计算资源和高速数据传输的应用场景，如深度学习、人工智能和大数据分析等领域，多gpu协同模式是一个值得考虑的选择。

七、深入解读多智能体协同控制的理论与应用

多智能体协同控制：定义与背景

多智能体系统是由多个智能体组成的系统，智能体之间通过通信、协作等方式实现相互作用。多智能体系统在现实生活中有着广泛的应用，如群体机器人、无人机编队飞行等。

多智能体协同控制的重要性

多智能体协同控制是指多个智能体通过协同学习、协同决策等方式，共同完成某种任务或达到某个目标。在实际应用中，通过协同控制可以提高系统的效率、鲁棒性和安全性。

多智能体协同控制的理论基础

多智能体协同控制涉及到多个学科领域的知识，如控制理论、优化理论、博弈论等。其中，控制理论是多智能体协同控制的基础，通过设计合适的控制策略来实现智能体之间的协同。

多智能体协同控制的方法与应用

在多智能体协同控制中，常用的方法包括基于模型的方法、基于强化学习的方法、基于协同优化的方法等。这些方法在群体机器人、智能交通系统等领域有着重要的应用价值。

多智能体协同控制的挑战与未来发展

尽管多智能体协同控制在实际应用中取得了一定的成就，但仍面临着诸多挑战，如智能体之间信息传递的延迟、系统规模扩展性问题等。未来，需要进一步研究新的理论方法和技术手段，以应对多智能体协同控制面临的挑战。

感谢您阅读本文，希望通过这篇文章的内容，能更深入了解多智能体协同控制的理论基础、方法与应用，为相关领域的研究和实践提供帮助。

八、协同控制系统包括？

协调控制系统有以下五种控制方式：炉跟机方式（BF）。

机跟炉方式（TF）。

协调炉跟机方式（CCBF）。

协调机跟炉方式（CCTF）。

机炉手动方式。控制方式之间通过负荷管理中心（LMCC）由运行人员实现无扰切换。

当锅炉主控自动，汽机主控手动时为BF方式，锅炉主控控制机前压力；

当汽机主控自动，锅炉主控手动时为TF方式，汽机主控控制机前压力；

当锅炉主控自动，汽机主控再投入自动时为CCBF方式，锅炉主控控制机前压力，汽机主控控制负荷；

当汽机主控自动，锅炉主控再投入自动时为CCTF方式，汽机主控控制机前压力，锅炉主控控制负荷。

每种方式下均有相应的调节器自动，其余的调节器跟踪。

协调方式下当因辅机故障发生RB时，锅炉主控自动将目标负荷降至正在运行的辅机所承担的负荷水平（即RB目标值），汽机主控则自动控制机前压力至设定值，RB结束后机组维持CCTF方式。

九、协同控制的英语翻译协同控制用英语怎么说？

synergic control [词典] [医] 协同控制; [例句]The arc control methods and equipments for synergic control, door control, adaptive closed-loop control. combination control and microcomputer control etc.发展了Synergic控制、门限控制、自适应闭环控制、综合控制、微机控制等电弧控制法及设备。synergic control [词典] [医] 协同控制; [例句]The arc control methods and equipments for synergic control, door control, adaptive closed-loop control. combination control and microcomputer control etc.发展了Synergic控制、门限控制、自适应闭环控制、综合控制、微机控制等电弧控制法及设备。synergic control [词典] [医] 协同控制; [例句]The arc control methods and equipments for synergic control, door control, adaptive closed-loop control. combination control and microcomputer control etc.发展了Synergic控制、门限控制、自适应闭环控制、综合控制、微机控制等电弧控制法及设备。

十、多屏协同原理？

多屏协同的原理是通过结合源设备显示内容和投屏类型等因素，可确定对应的编码数据传输层通道，当源设备所显示内容和投屏对时延要求较高时，则选择时延较低的协议对应通道；而当源设备所显示内容对画面流畅度要求较高，则选择丢包率较低协议的通道，从而最大程度满足不同业务需求。无线网络连接的方式实现多个设备共享内容。而现有的多屏互动方式，主要是不同设备之间通过分享系统或应用的屏幕来实现，但长时间共享屏幕时，由于延迟时间较大，可能会导致出现卡顿或不同步的现象，从而影响用户体验。