2.2.1 研究内容
国内的高校、科研机构和企业积极开展智能协同控制技术的研究，涉及到机器人、交通、制造、农业、医疗等多个领域。智能协同控制核心内容包括协同感知、协同决 策、协同控制/优化和协同学习等。随着近年来研究成果不断涌现，为智能协同控制技 术的发展提供了坚实的基础。
（1） 协同感知
协同感知是指多个智能体之间共享感知信息，以实现对环境的全局感知。在智能协同控制中，智能体通过传感器获取环境的信息，并将这些信息与其他智能体进行共享。通过共享感知信息，智能体可以获得更全面和准确的环境状态，从而更好地适应和响应外部环境变化。协同感知可以通过点对点或广播方式实现信息交互，也可以利用网络进行分布式感知信息的传输和共享。
（2）协同决策
协同决策是指多个智能体通过交流和合作，共同制定决策方案。在智能协同控制中，智能体之间可以通过交流和协商，共享感知信息和知识，并基于共同目标和约束条件，制定出更优的决策方案。协同决策可以采用不同的方法，如协商、博弈、合作搜索等。通过协同决策，智能体可以充分利用集体智慧和多样化的意见，提高整体系
统的决策质量和效果。
（3）协同控制/优化
协同控制/优化是指多个智能体共同参与控制和优化过程，通过协作和协调来实现整体性能的最优化。在智能协同控制中，智能体之间通过交流和协商，制定统一的控制策略，并协同执行。协同控制可以涉及分布式控制、集群控制、协同任务分配等技术。同时，智能体之间可以通过协同优化的方式，共同寻求最优解。协同控制/优化可以提高系统的响应速度、稳定性和适应性，增强系统的鲁棒性和性能。
（4）协同学习
协同学习是指多个智能体通过共享经验和知识，相互学习和交流，提高自身的学习能力和性能。在智能协同控制中，智能体可以通过共享学习的结果和经验，相互学习和协同进化。协同学习可以采用集体智能、群体学习、迁移学习等方法。通过协同学习，智能体可以不断改进和优化自身的控制策略，提高系统的适应性和鲁棒性。此外，协同学习还可以减轻单个智能体的学习负担，提高学习效率和性能。
通过这些内容，智能体可以共同感知环境、制定决策方案、协同控制和优化系统，并相互学习和提升能力，从而提高整体系统的性能和效果。