2023中国人工智能系列白皮书-智能协同控制与人工智能.pdf

中国人工智能学会发展报告系列中国人工智能学会发展报告系列 智能协同控制与人工智能智能协同控制与人工智能 中国人工智能学会智能自适应协同优化控制专业委员会中国人工智能学会智能自适应协同优化控制专业委员会 编编 制制 二二二二三三年年九九月月 智能协同控制与人工智能白皮书 前言 I 前 言 随着科技的飞速发展，人工智能技术正成为推动社会和经济发展的关键驱动力。而智能协同控制作为人工智能技术的一个重要应用方向，为多智能体系统的协同工作和合作提供了强大的支持。从无人驾驶车辆到智能物流，从智能交通到机器人协同任务，智能协同控制正在不断拓展着应用领域的边界。智能协同控制作为一种创新的方法和理念，正在引领着各个领域的革新和进步。本白皮书旨在深入探讨智能协同控制与人工智能技术的结合，从理论、方法和应用的角度，系统地阐述智能协同控制的概念、原理和发展趋势。我们将分享最新的研究成果和案例，探讨智能协同控制在解决复杂问题、优化整体性能和提高工作效率方面的潜力。通过本白皮书，我们希望能够为社会各界人士打开深入了解智能协同控制的大门，探索多智能体系统中的协同与合作，以及人工智能技术在协同控制中的应用。我们相信，智能协同控制将成为未来智能化社会的重要支撑，为推动各行各业的发展和创新带来新的机遇和可能性。最后，我们要感谢所有参与和支持本白皮书编写的专家、研究人员和业界伙伴，正是他们的努力和奉献，使得智能协同控制与人工智能技术发展得以深入探索和推动。我们也期待与您一起分享和讨论智能协同控制的未来，共同探索智能化时代的可能性。智能协同控制与人工智能白皮书 目录 III 目目 录录 前 言.I 目 录.III 第 1章 智能协同控制概述.1 1.1 引言.1 1.2 协同控制基础.1 1.2.1 协同控制定义.1 1.2.2 协同控制概念的发展.2 1.3 智能协同控制基础.2 1.3.1 智能协同控制概述.2 1.3.2 智能协同控制的发展历程.3 1.4 智能协同控制的典型特征.4 1.5 智能协同控制分类.5 1.6 智能协同控制与多智能体系统.6 1.6.1 多智能体系统.6 1.6.2 智能协同控制与多智能体的关系.7 第 2章 智能协同控制研究现状.9 2.1 引言.9 2.2 智能协同控制概况.9 2.2.1 研究内容.9 2.2.2 主要应用.10 2.2.3 相关技术与核心思想.10 2.3 国内研究现状.12 2.3.1 科学研究.12 2.3.2 项目成果.15 2.3.3 存在的问题与挑战.17 2.4 国外研究现状.17 2.4.1 顶层规划.17 智能协同控制与人工智能白皮书 目录 IV 2.4.2 项目方面.19 2.4.3 科学研究.20 2.4.4 应用领域.20 第 3章 协同控制算法.23 3.1 引言.23 3.2基于任务分配的分类.23 3.2.1 集中式控制算法.23 3.2.2 分布式控制算法.24 3.3 协同过滤.26 3.3.1 定义.26 3.3.2 分类.26 3.3.3 协同过滤算法的优缺点.28 3.4 博弈论.30 3.4.1 定义.30 3.4.2 分类.30 3.4.3 经典的算法案例.30 3.5 机器学习.32 3.5.1 定义.32 3.5.2 分类.32 3.6 优化算法.38 3.6.1 定义.38 3.6.2 分类.38 第 4章 行业发展概况.43 4.1 引言.43 4.2 智能协同控制在能源行业发展概况.43 4.3智能协同控制在交通行业发展概况.46 4.4智能协同控制在制造行业发展概况.48 4.5 智能协同控制在生物行业发展概况.50 4.6 智能协同控制在农业发展概况.51 智能协同控制与人工智能白皮书 目录 V 4.7智能协同控制在军事行业发展概况.54 第 5章 典型应用案例.57 5.1 引言.57 5.2 分布式能源管理.57 5.3自主车辆驾驶.60 5.4无人机集群.65 5.5多卫星任务.67 5.6协作机器人.68 第 6章 总结.71 智能协同控制与人工智能白皮书 第 1 章 智能协同控制概述 1 第 1章 智能协同控制概述 1.1 引言 随着信息技术的快速发展，各行各业的技术实现升级，极大的提高了生产力。在过去的几十年里，协同控制作为应用最为广泛的一种控制方式随着产业的升级在各行各业飞速发展，同时也随着技术的不断升级深度融合人工智能技术，迎来了智能协同控制的时代，无论是机器人协作、无人机编队、船舶导航等还是自动驾驶车辆、智能物流等场景，智能协同控制技术都发挥了重要的作用。1.2 协同控制基础 1.2.1 协同控制定义“协同系统(Cooperative System)”被定义为多个动态实体，它们共享信息或任务，以实现一个共同的(可能不止一个)目标。常见的协同控制系统包括：机器人系统、无人机编队、网络通信、交通系统等。协同的关键是沟通，通常表现为主动传递信息和被动观察，而协同的决策过程（控制）通常被认为是分布式或分散的。协同控制是指通过合作和协调的方式，对多个独立的智能体或系统进行控制，以实现整体性能优化。在协同控制中，各个智能体或系统通过相互交流信息、共享知识和协同动作，以最佳的方式共同解决问题。协同控制(Cooperative Control)算法是一种多个动态实体或多个子系统进行协同工作的控制策略。它旨在实现系统各个动态实体或子系统之间的合作与协同，从而达到整体性能的优化或实现特定目标。术语“实体”通常与能够进行物理运动的交通工具（如机器人、汽车、船舶、飞机等）联系在一起，但是其定义实际上可以扩展表现出时间依赖行为的任何实体概念。在协同控制算法中，各个动态实体或子系统之间通过信息交互、协调和合作来共同完成任务，实现它们之间的协同决策和行动，从而有效地解决多个动态实体或子系统之间的冲突、资源分配、路径 规划、任务分配等问题，提高整体系统的效率、鲁棒性和适应性。图 1.1 协同控制系统 智能协同控制与人工智能白皮书 第 1 章 智能协同控制概述 2 1.2.2协同控制概念的发展 协同控制概念的发展可以追溯到控制理论和工程领域的早期研究，随着时间的推移，它逐渐演变和扩展为一个广泛的概念。以下是协同控制概念发展的主要里程碑：分布式控制：早期的协同控制概念主要集中在分布式控制理论的研究中。分布式控制是指将系统控制任务分解为多个子任务，并将其分配给不同的控制器或智能体进行处理。这种方法通过将控制任务分布到多个独立的控制器上，以实现整体控制目标。在分布式控制的基础上，协同控制理论逐渐建立起来。协同控制理论关注多个控制器或智能体之间的协同工作和合作，通过相互交流信息、共享知识和资源来实现整体性能的优化。多智能体系统：随着智能系统与技术的发展，协同控制从最初的单体协同发展到多体协同，此后，随着多智能体系统的兴起，协同控制概念开始与多智能体系统的研究相结合。多智能体系统是指由多个相互作用的智能体组成的系统，它们可以通过协同控制实现合作、竞争和协调等行为。自适应协同控制：自适应协同控制是指智能体通过感知和学习来适应环境和其他智能体的行为，并实时调整控制策略以实现优化的协同效果。自适应协同控制利用反馈机制和自适应算法，使得智能体能够根据环境的变化和系统的需求进行自主调整。混合协同控制：混合协同控制是指将不同的控制方法和技术结合起来，以实现更复杂和高效的协同控制。这包括将传统的控制方法与人工智能、机器学习、优化算法等技术相结合，以处理复杂的多智能体系统和实现更高级的协同行为。总结起来，协同控制概念的发展经历了从分布式控制到协同控制理论的建立，再到多智能体系统和自适应、混合协同控制的引入。多智能体系统的协同控制是协同控制发展过程的重要节点，自多智能体系统诞生以来，智能协同控制技术便在多智能体的基础上蓬勃发展起来，随着技术的不断进步和领域的发展，智能协同控制的概念将继续演变和丰富，并为实现复杂任务的多智能体系统提供更好的解决方案。1.3 智能协同控制基础 1.3.1智能协同控制概述 智能协同控制是一种通过多个智能体或系统之间的协作与协调，实现对特定任务或系统的控制和管理的方法。它涉及到将多个智能体的能力和知识集成在一起，以实现更高级别的控制和决策，应用于各种领域，例如工业自动化、交通管理、机器人技术等。在这些领域中，多个智能体（可以是机器人、传感器、控制系统等）通常需要协同工作，以完成复杂的任务或实现特定的目标。智能协同控制的关键是实现智能体智能协同控制与人工智能白皮书 第 1 章 智能协同控制概述 3 之间的有效通信和协作。这可以通过使用各种通信协议、共享信息和知识、协同决策等方式来实现。智能协同控制可以借助机器学习和人工智能技术，使智能体能够学习和适应不同的环境和任务，并根据需要进行自主决策。智能协同控制的优势在于能够提高系统的效率和性能，并且可以应对复杂和动态的环境。通过协同工作，多个智能体可以共同解决问题，提供更加灵活和智能的解决方案。然而，智能协同控制也面临一些挑战。例如，智能体之间的通信和协作可能会受到噪声、延迟或故障的影响。此外，智能体之间的目标可能存在冲突，需要进行冲突解决和协商。解决这些挑战需要设计合适的协同算法和机制，以确保系统的稳定性和可靠性。总结起来，智能协同控制是一种通过多个智能体之间的协作和协调，实现对特定任务或系统的控制和管理的方法。它可以应用于各种领域，并提供高效、灵活和智能的解决方案。然而，为了充分发挥智能协同控制的优势，需要解决通信、协作和冲突解决等方面的挑战。1.3.2 智能协同控制的发展历程 智能协同控制是一个多学科交叉的领域，其发展历史可以追溯到人工智能和控制领域过去几十年的研究和发展。20世纪50年代至60年代初，人工智能的研究开始兴起，研究者们开始探索如何使计算机具备类似人类智能的能力。在这个时期，早期的人工智能系统主要关注个体智能，即单个智能体的决策和控制能力。早期研究（20世纪70-80年代）：智能协同控制的早期研究主要集中在分布式控制和协调问题上。该阶段的研究主要关注多个智能体之间如何共同工作以实现整体性能的优化，如航空航天领域的飞行编队和协同控制。在这一时期研究者们提出了各种协同控制的概念和方法。协同控制理论的建立（20世纪90年代）：随着互联网和计算机网络的普及，人们开始关注分布式控制和网络化控制。这种控制方式将控制任务分散到多个地理位置不同的智能体或系统中，通过网络进行通信和协调，实现整体控制目标。在这个时期，协同控制理论开始形成。研究人员开始探索多智能体系统的协同控制算法和方法，以实现合作和协调。协同控制理论的发展为智能协同控制提供了基础。机器人领域的发展（21世纪初）：随着机器人技术的快速发展，智能协同控制在机器人领域得到广泛应用。例如，在多机器人系统中的协同任务执行、协同搜索和救援等方面进行了广泛的研究和实践。人工智能的兴起（近年来）：近年来，随着人工智能技术的快速发展，智能协同控制与深度学习、强化学习等人工智能技术相结合，取得了更多的突破。这种结合使智能协同控制与人工智能白皮书 第 1 章 智能协同控制概述 4 得智能体能够更好地感知和理解环境，并做出更智能的决策和行动，从而实现更高效、灵活和自适应的协同控制。实践应用的推广（近年来）：智能协同控制在各个领域得到了广泛的实践应用，如智能交通系统、无人驾驶车辆、智能物流和物联网等。这些应用推动了智能协同控制的进一步研究和发展。总体而言，智能协同控制的发展历程经历了从早期研究到协同控制理论的建立，再到机器人领域的发展和人工智能技术的兴起。未来，随着技术的不断进步和实践应用的推广，智能协同控制将继续发展和演进，为实现更复杂、自主和智能化的系统提供支持。图 1.2 协同控制到智能协同控制的发展历程 1.4 智能协同控制的典型特征 智能协同控制能够有效地解决多个智能体或子系统之间的冲突、资源分配、路径规划、任务分配等问题，提高整体系统的效率、鲁棒性和适应性。智能协同控制的实现需要智能体之间具有通信和决策的能力。协同控制主要涉及三个部分：智能体动力学、智能体间相互作用、协同控制规律 协同控制的主要特点是具有多个智能体、异构性和非确定性等三个方面:（1）多智能体性 智能协同控制通常涉及多个智能体或系统的协同工作。这些智能体可以是机器人、无人机、传感器网络、自动驾驶车辆等。它们可以相互交流信息、共享知识和资源，并通过合作和协调实现共同目标。（2）通信和协调 智能协同控制需要智能体之间进行有效的通信和协调。智能体通过传递信息、共享感知数据和规划动作来相互交流，并协调各自的行动，以达到整体性能的优化。协同系统智能协同控制与人工智能白皮书 第 1 章 智能协同控制概述 5 （3）分布式决策 智能协同控制中的每个智能体通常具有一定的决策能力，可以根据自身的感知和知识做出决策。这些智能体根据协同目标和环境情况，通过分布式的决策过程来确定自己的行动策略。（4）合作与竞争 智能协同控制中的智能体既需要合作又需要竞争。它们需要在协同工作中相互支持和协助，但有时也需要在资源有限或目标冲突的情况下进行竞争和协商。（5）自适应性和鲁棒性 智能协同控制需要智能体具有一定的自适应性和鲁棒性，能够适应环境的变化和不确定性。智能体需要根据感知和反馈信息，实时调整自己的决策和行动，以应对各种复杂和动态的情况。这些典型特征使得智能协同控制成为解决复杂问题和优化整体性能的有效方法。1.5 智能协同控制分类 智能协同控制可以按照不同的分类标准进行分类。以下是几种常见的分类方法：（1）基于控制结构和决策方式的分类 集中式协同控制：集中式协同控制指在一个系统中，由一个或多个中央控制节点对其他节点进行管理和控制。中央控制节点负责收集节点信息、制定决策并下发指令，其他节点则根据中央控制节点的指令执行任务。这种控制方式通常用于需要集中决策和协调的任务，中央控制节点具有较高的决策能力和控制权。分布式协同控制：分布式协同控制指通过分布在不同地点的多个节点之间相互协作，共同实现任务或目标。在这种控制方式下，各个节点可以通过交换信息和共享数据来协调彼此的行动，以便达到整体优化或协同效应。混合式协同控制：混合式协同控制结合了泛在分布式协同控制和局部集中式协同控制的特点。在这种控制方式下，系统中的节点既可以相互协作，又可以依赖中央控制节点进行整体协调。中央控制节点可以指导节点之间的通信和协作，同时也可以根据节点的反馈信息进行决策和调整。混合式协同控制通常能够兼顾分布式系统的灵活性和集中式系统的整体优化能力。（2）基于协同方式和交互方式的分类 合作式协同控制：在合作式协同控制中，智能体之间通过相互协作和合作来达到共同的目标。智能体之间可以交换信息、共享资源，并通过协同行动来实现整体优化。合作式协同控制强调团队合作和资源共享，以实现协同效应。智能协同控制与人工智能白皮书 第 1 章 智能协同控制概述 6 竞争式协同控制：在竞争式协同控制中，智能体之间存在竞争关系，它们通过相互竞争来实现整体性能的提升。智能体之间可能通过竞争资源、竞争任务或竞争奖励来激发协同行为。竞争式协同控制强调智能体之间的竞争与合作的平衡，以实现整体优化。独立式协同控制：在独立式协同控制中，每个智能体都具有一定的自主决策能力和行动执行能力。虽然智能体之间不直接合作或竞争，但它们通过相互影响和调节来实现整体目标。独立式协同控制强调每个智能体的个体决策和行动对整体性能的影响。混合式协同控制：混合式协同控制结合了不同协同方式的特点。在混合式协同控制中，智能体之间可以进行合作、竞争或独立决策，根据具体情况选择最优的协同方式。混合式协同控制能够充分利用不同协同方式的优势，以实现系统的整体优化和协调。这些分类方法只是对智能协同控制进行了一种常见的分类方式，实际上，这些类别并不是完全独立的，通常智能协同控制系统可能会综合运用上述多种方式来实现复杂的控制任务。根据具体应用领域和需求，还可以有其他方式对智能协同控制进行分类。1.6 智能协同控制与多智能体系统 1.6.1 多智能体系统 自然界中许多生物群系都是由大量个体组成。虽然个体功能简单，并且获取信息的方式单一，但它们成功凭借局部交互构成了复杂的群体行为，完成躲避捕食、寻找猎物和长途迁移等任务。集群作为一种集体行为，它最重要的特点便是从简单的局部规则演化为协调的全局行为。从系统学的角度看，群体行为具有自适应性、鲁棒性、分散性和自组织性等特点。为了满足工程需要，美国麻省理工学院的 Minsky提出了智能体(agent)的概念，并把生物界个体社会行为概念引入到计算机学科领域。多智能体系统是指由多个智能体组成的系统。每个智能体都有自己的感知、决策和行动能力，并且可以通过与其他智能体进行通信和协作来实现系统的控制目标。多智能体系统中的智能体可以分为两种类型：同质智能体和异质智能体。同质智能体具有相似的感知、决策和行动能力，可以根据相同的算法进行控制。异质智能体则具有不同的感知、决策和行动能力，需要根据不同的算法进行控制。多智能体系统具有分布式、并行、协同和自治等特点，可以应用于许多领域，如机器人控制、无人机编队、智能交通等。智能协同控制与人工智能白皮书 第 1 章 智能协同控制概述 7 图 1.3 集群行为 1.6.2 智能协同控制与多智能体的关系 智能协同控制与多智能体之间存在密切的关系。智能协同控制是指多个智能体或系统通过合作与协调实现共同目标的控制方式，而多智能体则是指这些相互独立的智能体或系统。在智能协同控制中，多智能体系统中的每个智能体都具有一定的感知、决策和执行能力。这些智能体通过相互交流信息、共享知识和资源来实现协作与协调。智能体之间通过通信、协商和合作来共同解决问题，优化整体性能。多智能体的关系可以表现为合作、竞争或合作与竞争的混合形式。在某些情况下，智能体之间需要相互合作，共同协同工作以实现共同目标。例如，在无人机协同搜索任务中，多个无人机需要协调搜索区域，避免重复搜索，提高搜索效率。然而，有时智能体之间也可能存在竞争关系，例如在资源有限的情况下，多个机器人可能需要竞争获取资源，或者在目标冲突的情况下，智能体之间需要协商和决策如何分配任务和资源。智能协同控制中的多智能体系统需要具备自适应性和鲁棒性，能够适应环境的变化和不确定性。智能体需要根据感知和反馈信息实时调整决策和行动，以适应变化的环境条件和其他智能体的状态。总之，智能协同控制与多智能体之间是相辅相成的关系。多智能体系统通过智能协同控制的方式，实现智能体之间的合作与协调，从而达到优化整体性能和解决复杂问题的目标。智能协同控制与人工智能白皮书 第 1 章 智能协同控制概述 8 智能协同控制与人工智能白皮书 第 2 章 智能协同控制研究现状 9 第 2 章 智能协同控制研究现状 2.1 引言 在现实世界中，许多系统都是由多个相互关联的子系统组成的，这些子系统之间存在着复杂的相互作用和依赖关系。传统的控制方法往往难以有效地处理这种复杂性，因此需要一种新的控制方法来实现系统的协同控制。随着人工智能技术的不断发展，智能体能够通过学习和适应来改进自身的行为，这为实现智能协同控制提供了可能。如今智能协同控制技术已成为科技领域的热门研究方向之一，本章将重点介绍智能协同控制技术的研究概况与国内外现状。2.2 智能协同控制概况 智能协同控制是指通过智能化的方法，实现多个系统或机器之间的协同工作和控制。它通过系统或机器之间的信息交流和协作，实现任务的分配、资源的优化和决策的协同。它是人工智能、物联网、控制理论等多个领域的交叉应用，具有广泛的研究和应用前景。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，提高整体系智能协同控制与人工智能白皮书 第 2 章 智能协同控制研究现状 10 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。2.2.2 主要应用 智能协同控制技术已经在国内外得到了广泛的应用。在制造业中，智能协同控制技术被应用于自动化生产线、机器人协作等领域，提高了生产效率和质量。在交通领域，智能协同控制技术被应用于交通信号灯控制、智能交通管理等领域，优化了交通流动，减少了交通拥堵。在农业、医疗、能源等领域，智能协同控制技术也得到了广泛的应用，提高了农田的精准种植和管理、手术的精确操作、电力的高效分配和管理等。2.2.3 相关技术与核心思想 智能协同控制的关键技术包括智能体的感知与决策、通信与协作、任务分配与资源分配等。感知与决策技术用于智能体对环境的感知和决策的制定，通信与协作技术用于智能体之间的信息交流和协同工作，任务分配与资源分配技术用于将任务和资源分配给不同的智能体。（1）分布式协同控制技术 分布式控制技术是智能协同控制的基础，它可以将控制任务分配给多个节点进行处理，实现分布式的协同控制。分布式控制技术可以提高系统的稳定性、可靠性和可扩展性，降低通信负载和延迟。在以往研究中，分布式控制技术被广泛应用于多机器智能协同控制与人工智能白皮书 第 2 章 智能协同控制研究现状 11 人系统、智能电网等领域。（2）局部集中式协同控制技术 局部集中式协同控制技术是一种在系统中使用集中式控制方法来实现协同控制的重要技术，在复杂系统的控制和管理中发挥着重要的作用。它通过将多个子系统或组件的控制集中在一个中央控制器中，以实现系统的协同工作。通过高效的通信、智能决策和协作机制，该技术可以提高系统的效率和性能，并简化系统的设计和管理。局部集中式协同控制技术在许多领域都有应用，例如工业自动化、交通系统和能源管理等。（3）多智能体协同控制技术 在现代工业和社会生活中，大量的系统都是由多个智能体组成的复杂系统，这些智能体之间需要协同工作才能完成任务。然而由于每个智能体拥有不同的知识、技能和能力，协同工作常常面临着困难。为了解决这个问题，多智能体协同控制技术应运而生。多智能体协同控制是指多个智能体在一定的环境中通过相互协作，完成特定任务的过程，针对多智能体协同控制技术的研究方法主要包括仿真实验、理论分析和实际验证等。多智能体协同控制技术的主要目的是设计使多个独立智能体之间协作的策略，从而实现高效的任务完成。多智能体协同控制技术包括环境建模、通信协议的设计、决策协同、行为协同、控制结构、控制算法等方面。在多智能体协同控制中，每个智能体负责完成其中一部分任务，而其他智能体则协助完成其他任务，从而实现整体目标。多智能体系统中的智能体之间的协作可以采用不同的协同策略，如分工协同、互助协同等。（4）网络通信技术 网络通信技术是智能协同控制的基础，它可以实现智能体之间的信息交流和协同工作。网络通信技术可以通过有线或无线方式进行数据传输，实现智能体之间的实时通信。网络通信技术被广泛应用于多机器人系统、智能电网等领域。（5）智能算法技术 智能算法技术是实现智能协同控制的核心。智能算法技术包括遗传算法、粒子群算法、模糊控制等，可以通过对系统进行学习和优化，实现自适应、智能化的控制。在国内的研究中，智能算法技术被广泛应用于自主无人车队、多机器人系统、智能交通系统等领域。（6）核心思想 智能协同控制的核心思想是通过智能体之间的通信和协作，实现任务的分配、资源的分配和决策的协同。智能体可以是机器人、无人驾驶车辆、传感器等具有感知和智能协同控制与人工智能白皮书 第 2 章 智能协同控制研究现状 12 决策能力的实体。智能协同控制可以通过局部集中式或分布式的方式实现，局部集中式方式中有一个中央控制器负责协调各个智能体的行为，将所有智能体的信息和决策集中在一个中心节点进行处理；而分布式方式则将信息和决策分散在各个智能体之间进行处理，各个智能体之间通过通信和协商来实现协同控制。2.3 国内研究现状 目前，国内在智能协同控制方面的研究现状非常活跃。智能协同控制已经成为一个热门的研究方向并且在这方面的研究已经取得了一些重要成果。同时这一领域的研究对于解决复杂系统的控制问题具有重要意义。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。智能协同控制与人工智能白皮书 第 2 章 智能协同控制研究现状 13 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，实现对机器人智能协同控制与人工智能白皮书 第 2 章 智能协同控制研究现状 14 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。智能协同控制与人工智能白皮书 第 2 章 智能协同控制研究现状 15 2.3.2 项目成果（1）工业制造领域 我国的研究者们致力于开发智能协同控制技术，以提高工业制造系统的灵活性、效率和质量。例如，在智能机器人领域，我国的研究机构和企业已经推出了一系列能够实现协同操作的工业机器人系统。这些系统可以通过协同控制实现多个机器人之间的任务分配和协同操作，以提高生产效率。例如，2020 年清华大学攻克高速多并联机器人协同作业系统的多项关键技术，该成果技术可应用于食品、医药、3C 电子、新能源、日化用品、物流等行业，可大幅度提升生产效率，实现高效高稳定性生产。同时清华大学成功研制了满足高效生产的国产化成套装备，达到国际先进水平；另外，华为公司与华中科技大学合作开发了一种基于人工智能的智能协同机器人系统，可以实现多台机器人之间的协同作业和任务分配，提高生产效率和灵活性。图 2.2 高速多并联机器人协同作业系统应用场景图（2）智能交通领域 智能交通系统是另一个重要的智能协同控制应用领域。在国内，研究人员通过网络通信技术和智能算法技术，实现了智能交通系统的协同控制。我国的研究者们致力于开发智能交通系统，通过车辆之间的协同控制和通信，实现交通流量的优化和拥堵的减少。此外，一些城市在智慧交通管理中也应用了智能协同控制的技术，如智能信号灯控制和交通调度系统。例如，北京交通大学开展了基于智能协同控制的交通信号灯优化研究。他们通过智能算法和交通数据分析，实现了交通信号灯的智能控制，以智能协同控制与人工智能白皮书 第 2 章 智能协同控制研究现状 16 减少拥堵并提高交通效率；上海交通大学的研究团队开发了一种基于车辆间通信和智能算法的交通协同控制系统，可以实现多车辆的协同驾驶，提高交通安全和流量效率。图 2.3 智能协同控制技术在交通系统中的应用（3）智能电网领域 智能电网是能源管理领域的一个重要应用领域。研究人员通过分布式控制技术和智能算法技术，实现了智能电网的协同控制。例如，清华大学的研究团队开发了一种基于分布式控制和智能算法的智能电网协同控制系统，可以实现多个能源设备的协同运行，提高能源利用效率和环境友好性。多智能体一致性协调控制在电力系统中也很快得到发展，譬如，提出了有约束整合项的多智能体协同控制水滴优化方法，完成三相不平衡电网状态估计。又如，为使微网内部功率平衡实时调节控制，采取协调控制的方法合理对分布式电源出力调节。哈尔滨工业大学针对柔性直流互联孤岛微网群提出一种全新的分布式频率控制结构，并设计了与之匹配的协同控制策略。在该策略中，通过微网间的接口换流站来实现微网间频率调控目标，并利用微网内分布式单元间的协作解决了微网内频率恢复、备用容量精确分配等调控问题等。图 2.4 柔性直流互联孤岛微网群分布式频率控制器 智能协同控制与人工智能白皮书 第 2 章 智能协同控制研究现状 17 （4）农业领域 我国的农业智能化也借助了智能协同控制的技术。例如，我国农业大学开展了农业机器人智能协同控制的研究。他们研发了一种能够实现农业机器人之间协同作业的控制系统，可以提高农业生产效率和节约劳动力成本。这些案例展示了我国智能协同控制研究在不同领域的应用和成果。通过智能算法和数据分析，实现了不同系统之间的协同操作和资源优化，提高了系统的整体性能和效率。随着技术的不断进步，我国的智能协同控制研究将继续发展，为各行各业带来更多的创新和应用。综上所述，我国智能协同控制研究在科学研究和项目应用方面都取得了一定的进展。随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能协同控制将在更多领域得到应用，并为社会经济发展带来更大的效益。2.3.3 存在的问题与挑战 我国在智能协同控制方面取得了一些重要的进展，但仍然存在一些问题和挑战。（1）技术瓶颈 智能协同控制涉及多个学科领域的知识，技术研究面临着诸多挑战。例如，智能算法技术的研究需要解决算法设计、参数优化、性能评估等问题；多智能体系统技术的研究需要解决智能体之间的协同工作、通信协议等问题。目前，国内在智能协同控制领域的技术研究还存在一定的瓶颈，需要进一步加强基础研究和技术创新。（2）系统集成 智能协同控制涉及多个系统或机器之间的协同工作，系统集成是一个非常重要的问题。系统集成涉及到硬件设备的选择和配置、软件系统的设计和开发、通信协议的制定等。目前，国内在智能协同控制系统集成方面还存在一些问题，需要进一步加强多学科的合作和交流。（3）标准和规范 智能协同控制涉及到多个系统或机器之间的协同工作，需要制定相应的标准和规范来保证系统的互操作性和兼容性。目前，国内在智能协同控制标准和规范方面还存在一些问题，需要进一步加强标准化工作和规范制定。2.4 国外研究现状 2.4.1 顶层规划 在美国，智能协同控制得到了政府的广泛支持和鼓励。美国政府通过制定智能制造政策，鼓励企