2.3.1 科学研究
我国对于智能协同控制技术的研究主要关注智能系统之间的协同工作，包括智能机器人、智能交通系统、智能制造系统等。研究内容涉及协同感知、协同决策、协同控制/优化和协同学习等方面。我国智能协同控制的研究已经涉及到了多个领域，包括机器人控制、无人机编队控制、智能交通系统、电力系统等。研究者们致力于开发新的算法和方法，以提高智能体之间的协同效能和控制性能。我国智能协同控制技术的研究已经取得了显著的进展。
随着科技的飞速发展，机器人技术也愈加成熟。在各行业中，机器人已经开始逐渐代替人完成一些繁琐、危险的工作，成为工业生产中不可或缺的一部分。而多智能体系统与协同控制，正是机器人领域中的研究热点之一。
多智能体协同控制技术的研究是人工智能、机器人学、控制理论和分布式计算等领域交叉的一个前沿课题。其概念来源于群体智能与协同控制理论，并应用了多学科的知识。多智能体系统是指由多个智能体组成的系统，智能协同控制是实现这些智能体之间协同工作的关键技术。我国研究人员提出了多种智能协同控制方法，包括分布式控制、集中式控制、混合控制等，并且将多智能体协同控制技术广泛应用于多种领域，例如生产调度交通管理、智慧城市、环境监测等，取得了不错的效果。
多智能体系统，简称 MAS，指的是多个智能单元(机器人、无人机等)以及它们之间的协作关系，以实现共同的任务。在实际应用中，多智能体系统已经被广泛应用于电力系统、智能交通等领域，大大提高了生产效率以及安全性。而协同控制是多智能体系统的核心部分，它是指多个智能单元之间在进行任务时所协同的控制方法。在实际应用中，协同控制是智能单元之间相互协作，实现复杂任务的关键。
多智能体系统中，智能单元之间并不是独立的实体，它们之间的协作是通过通信实现的。通信所带来的优势是，可以和同步控制、分布式处理以及共享数据，从而使多智能体系统变得更加高效和智能。
智能协同控制技术在无人机系统中得到了广泛应用。我国研究人员提出了多种无人机智能协同控制方法，包括集群控制、编队控制、协同搜索等。集群控制方法通过协调多个无人机的行为，实现集群的协同工作和控制。编队控制方法将多个无人机组织成一个编队，通过控制编队中的每个无人机的位置和速度，实现编队的协同运动和控制。协同搜索方法利用多个无人机的协同工作，实现对目标区域的搜索和监测。下图为同济大学智能车辆与多智能体协同控制实验室所作的多智能体编队导航实验，多机器人的编队导航技术是完成各种多体协同任务的前提条件，其主要目的是通过系统内部机器人之间局部的信息交互，使机器人能够形成并且维持一个特定的相对位置以及相对速度关系，实现队形保持、队形变化和速度等多机器人系统的基本功能、在军事领域，无人舰和无人机组成的异构机器人系统，能够完成协同作战，侦察和补给等任务，如大规模无人机峰群作战，在民用领域，多机器系统被广泛运用于野外位置环境建图，实后救装等任务。
图 2.1 多智能体编队导航实验
在机器人领域我国研究人员提出了多种机器人智能协同控制方法，包括协作控制、协同定位、协同任务分配等。协作控制方法通过协调多个机器人的行为，实现机器人 之间的协同工作和控制。协同定位方法利用多个机器人的传感器信息，实现对机器人
位置的协同估计和控制。协同任务分配方法将多个任务分配给多个机器人，通过协同工作和控制，实现任务的高效完成；自动驾驶系统是近年来备受关注的研究领域，我国研究人员在自动驾驶系统的智能协同控制方面也进行了大量的研究。例如，通过协同感知和协同决策算法，实现了自动驾驶车辆之间的协同行驶和协同交通管理。
对于多智能体系统中的协同控制来说，最常见的解决方案是去中心化控制。去中心化控制是指在多智能体系统中，不存在单个控制器，而是由多个智能单元相互协作完成任务。在去中心化控制的情况下，智能单元之间可以通过协议规定的方式，来达成共识，以实现任务的完成。这种协议可以基于角色、任务以及对特定信息的规定而定。
除了去中心化控制外，集中式控制也是多智能体系统协同控制的一种解决方案。集中式控制是指一个或多个智能单元作为中心节点，通过发送和接受消息，控制其他智能单元的行为以完成任务。但是，在多智能体系统中，集中式控制的优势相对去中心化控制来说并不明显。集中式控制瓶颈在于控制器可能会成为系统的瓶颈，而且格局的转移较为困难。相比之下，去中心化控制能够实现更高效的系统，能够更加简单地进行扩展。
尽管多智能体协同控制技术已经取得了很多成果，但依然存在着很多挑战和难点问题：
（1）通信协议的设计
在多智能体协同控制技术中，智能体之间的通信协议的设计对整个系统的性能至关重要。如何优化通信协议以减少通信时延提高信息传输的准确性和智能化，是需要攻克的核心问题。
（2）决策与行为的协同
由于每个智能体具有不同的知识、技能和能力，如何协调智能体之间的决策和行为，防止不稳定和崩溃等问题也是需要解决的关键难点。
（3）整体目标与个体优化的统一
一个优秀的多智能体协同控制系统需要保证整体目标的实现，同时也需要最大化个体的收益。如何平衡整体目标和个体优化之间的关系，是多智能体协同控制技术巫需解决的问题。
总的来说，多智能体协同控制技术是人工智能领域的一个重要研究方向，其具有广泛的应用前景。通过不断攻克挑战，多智能体协同控制技术有望在更广泛的领域中发挥重要作用。