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多智能体机器人系统控制及其应用课件多智能体机器人系统汇报人：AA2024-01-19

CATALOGUE目录多智能体机器人系统概述多智能体机器人系统控制方法多智能体机器人系统协同技术多智能体机器人系统应用领域多智能体机器人系统发展趋势与挑战结论与总结

01多智能体机器人系统概述

多智能体机器人系统是由多个具有自主能力、感知能力、通信能力和协作能力的智能体组成的复杂系统。定义从早期的单个机器人控制，到多个机器人的协同控制，再到如今的多智能体机器人系统，经历了数十年的发展。发展历程定义与发展历程

多智能体机器人系统通常由多个智能体、通信网络和控制系统组成。组成多智能体机器人系统的结构可分为集中式、分布式和混合式三种。集中式结构中，所有智能体的决策都由中央控制器做出；分布式结构中，每个智能体都有自主决策能力；混合式结构中，既有中央控制器的统一调度，也有智能体的自主决策。结构系统组成与结构

包括智能体的感知与决策技术、多智能体之间的通信技术、协同控制技术等。关键技术多智能体机器人系统面临着环境感知与建模、协同决策与控制、通信延迟与故障处理等多方面的挑战。同时，随着应用场景的不断扩展，对多智能体机器人系统的性能要求也越来越高，如实时性、鲁棒性、安全性等。挑战关键技术与挑战

02多智能体机器人系统控制方法

集中式控制策略控制中心存在一个中央控制器，负责全局信息处理和决策制定。信息交互各智能体将自身状态信息发送给中央控制器，中央控制器根据全局信息进行决策，并将控制指令发送给各智能体。优点与缺点集中式控制策略可以实现全局优化，但中央控制器的计算负担较重，且存在单点故障风险。

不存在中央控制器，各智能体之间地位平等，通过局部信息交互实现协同控制。无中心化信息交互优点与缺点各智能体仅与邻近智能体进行信息交互，通过局部信息处理和决策制定实现协同任务。分布式控制策略具有较好的鲁棒性和可扩展性，但难以实现全局优化。030201分布式控制策略

将多智能体机器人系统划分为不同层次的子系统，每个子系统采用相应的控制策略。分层结构不同层次之间的子系统通过信息交互实现协同控制，同时每个子系统内部也可以采用集中式或分布式控制策略。信息交互分层式控制策略可以兼顾全局优化和计算效率，但不同层次之间的协同控制较为复杂。优点与缺点分层式控制策略

03多智能体机器人系统协同技术

分布式感知信息融合相对定位绝对定位协同感知与定位技个智能体利用自身传感器获取环境信息，实现局部感知。将多个智能体的局部感知信息进行融合，形成全局一致的环境描述。通过智能体间的通信和测量，确定彼此之间的相对位置关系。利用全局定位系统或其他辅助手段，确定智能体在全局坐标系中的位置。

协同规划与决策技术根据任务需求和智能体的能力，将任务分配给合适的智能体执行。为智能体规划从起点到终点的最优路径，避开障碍物并满足约束条件。基于当前环境和任务需求，制定智能体的行为决策，包括动作选择、目标设定等。设计智能体间的协同策略，以实现整体任务的最优完成。任务分配路径规划决策制定协同策略

分布式控制一致性控制优化算法学习与自适应协同控制与优化技术每个智能体根据局部信息和协同策略，自主决策并执行控制动作。利用优化算法对智能体的控制参数进行调整，以提高整体性能。通过设计合适的控制协议，使得智能体的状态或输出达到一致。通过在线学习或自适应方法，使智能体能够应对环境变化和任务需求的变化。

04多智能体机器人系统应用领域

物料搬运多智能体机器人可组成搬运系统，实现生产线上的物料自动搬运和分类。自动化装配多智能体机器人系统可应用于自动化生产线上的装配环节，通过协同作业实现高效、准确的装配过程。质量检测利用多智能体机器人的视觉和传感器技术，对生产线上的产品进行质量检测和控制。工业自动化生产线应用

多智能体机器人系统可用于城市交通控制，实现交通信号的优化和车辆调度的智能化。交通控制通过多智能体机器人的协同感知和决策，实现车辆的自动驾驶和智能交通系统的构建。自动驾驶在交通事故发生时，多智能体机器人系统可快速响应，进行事故现场的勘查和处理。事故处理智能交通系统应用

安全监控利用多智能体机器人的视觉和传感器技术，实现家庭安全监控和报警系统的智能化。健康管理多智能体机器人可用于个人健康管理，如智能手环、智能体重秤等，提供个性化的健康管理和建议。家庭服务多智能体机器人可应用于家庭服务领域，如扫地机器人、智能音响等，提供便捷、智能化的家居服务。智能家居服务应用

多智能体机器人系统可用于航空航天领域的探测器、卫星等设备的协同控制和任务执行。航空航天多智能体机器人可用于军事侦察、作战指挥等领域，提高作战效率和准确性。军事应用利用多智能体机器人的互动性和可编程性，为教育培训领域提供新的教学手段和方法。教育培训其他领域应用

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