基于多Agent的电动汽车底盘智能控制系统框架

汽车底盘控制技术的现状和发展趋势摘要：伴随着社会的不断发展，我国的工业化产业也变得越来越快。

尤其是汽车制造产业正在飞速发展。

汽车在进行驾驶与运行的过程中，汽车的底盘控制技术发挥着至关重要的作用。

甚至可以说，汽车底盘技术在一定程度上，汽车底盘直接影响着汽车驾驶过程中的安全性。

本文探讨了汽车底盘的控制技术手段实施状况，合理预测技术发展趋势。

关键词：汽车底盘；控制技术；实施现状；发展趋势前言：对于汽车底盘进行全面操作控制，旨在确保汽车平稳与安全行驶，并且达到了灵活节约汽车行驶过程能耗的目标。

近些年以来，汽车底盘的控制操作系统组成结构日益趋向于完善，从而更加方便汽车驾驶人员对其实施必要的操控管理。

车辆驾驶技术人员在正确操作汽车底盘装置设备的前提下，确保达到实时调整车轮附着力的效果，避免了汽车行驶中的安全风险因素产生。

1、汽车底盘控制技术的基本含义汽车底盘控制的技术基本含义就是车辆驾驶技术人员针对底盘相应部位进行必要的操作处理，确保达到车辆行驶速度改变、刹车、车轮偏倚角度以及车辆制动力矩调整控制等目标。

车辆驾驶人员对于车辆底盘的自动控制指令应当进行准确的发送操作，通过实施科学的优化设计方法来调整车辆现有的偏倚角度、车轮滑动速度、路面附着强度等关键性能参数[1]。

因此从总体角度来讲，对于汽车底盘实时控制调节的实践技术思路应当体现在保障汽车行驶过程的平稳安全，合理提升汽车系统装置的各项参数性能。

2、汽车底盘控制技术的目前实施现状2.1牵引力控制技术车辆底盘的牵引作用力参数应当得到科学的合理设置，有效确保底盘牵引力达到适中程度。

牵引力控制的技术实现要点就是实时监测车辆驱动轮的滑动频率速度，避免车辆驱动轮表现为过快的滑动现象。

车辆牵引力应当被控制在最佳的系统参数设计范围，否则如果超出了底盘牵引力的设置参数范围，那么整车稳定性就会受到明显的不利影响。

对于车辆进行牵引力的自动调节控制，上述过程不能缺少车辆防抱死的内置系统模块作为辅助，确保实时性的传感检测信号数据能得到准确的传递。

多Agent系统在智能交通管理中的应用研究智能交通管理是一项复杂而又重要的任务，它涉及到城市交通系统的规划、监控、控制和优化等多个方面。

近年来，随着人工智能技术的不断发展，多Agent系统在智能交通管理中的应用逐渐受到研究者的关注。

本文将就多Agent系统在智能交通管理中的应用进行研究，并探讨其优势和挑战。

多Agent系统是由多个智能体（Agents）组成的系统，每个智能体都具有自主决策和行为能力。

在智能交通管理中，多Agent系统可以模拟车辆、驾驶员、路灯、交通信号等交通要素，通过相互协作和信息交换来实现对交通流动性、安全性和效率的优化。

首先，多Agent系统在智能交通管理中的一个重要应用是交通拥堵预测和缓解。

通过收集实时道路交通数据、车辆位置和速度等信息，多Agent系统可以建立交通拥堵的预测模型，并通过智能调度算法优化道路通行能力，减少拥堵发生的可能性。

此外，多Agent系统还可以通过车辆间的协作与通信，实现交通流的调度和控制，从而缓解交通拥堵状况。

其次，多Agent系统在智能交通管理中的另一个应用是交通事故预测和防范。

通过分析交通事故的历史数据和实时交通信息，多Agent系统可以预测道路上的交通事故可能发生的位置和时间，并及时采取措施进行防范。

例如，系统可以通过路口监控摄像头识别交通违法行为并及时发出警告，或者通过智能驾驶辅助系统提供驾驶员行驶指引，减少交通事故的发生。

除了交通拥堵和交通事故的预测和缓解，多Agent系统还可以应用于智能交通管理中的其他方面。

例如，通过分析车辆的行驶轨迹和驾驶行为，多Agent系统可以实现对驾驶员的动作判断和驾驶行为建模，从而提醒驾驶员注意安全、预防交通违法行为。

此外，多Agent系统还可以应用于实时交通导航和路径规划，根据起点、目的地和交通情况等因素，为驾驶员提供最佳的出行路线，并根据实时交通情况进行智能调整。

然而，多Agent系统在智能交通管理中的应用也面临一些挑战。

基于M-Agent技术的新能源接入下多区域联合调度研究霍启正【摘要】针对输电网提出了一种基于多智能体技术(Multi-Agent)的多区域联合协调消纳大规模新能源发电出力策略.将复杂的调度问题分块分区处理,使各个区域不仅具有区域间协同行为,而且具有竞争行为和自学习行为,实现了可再生能源在广域内大规模共享的智能化.此外,运用鲁棒优化技术,有效控制新能源出力不确定性给电力系统带来的影响.首先,以M-Agent技术为基础,通过判断自体区域某时刻的运行情况,决定是否参与该时刻调度计划和扮演的角色,并由此确立多区域联合调度的物理模型;其次,结合日前联络线功率调度计划,以最大程度消纳风电和机组发电成本最小为目标函数建立数学模型;最后,采用一种改进的\"非线性割平面\"算法进行求解,并通过算例结果,分析验证调度策略的智能性、鲁棒性以及经济性.【期刊名称】《通信电源技术》【年(卷),期】2019(036)005【总页数】4页(P1-4)【关键词】多智能体;新能源;联络线调度模式;多区域【作者】霍启正【作者单位】武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉 430072【正文语种】中文0 引言2008年，黄勤教授和Lefteri H. Tsoukalas教授提出了将可再生能源视为主要能量供应来源的能源互联网（Energy Internet）概念[1-3]，并指出能源互联网中能源的产生、传输、转换和使用都应具备一定的智能性。

因此，充分利用M-Agent 的智能分散协调控制优势，使电力系统调度问题智能化，成为能源互联网技术的研究方向之一。

多智能体系统理论（Multi-Agent System，MAS）是分布式人工智能技术（Distributed Artif i cial Intelligence，DAI）的重要分支，是把大而复杂的系统分块化，形成可以实现相互通信、能够彼此协调工作的自治小系统[4]，具有强大的灵活性和适应性，适合开放的动态环境。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910994939.7(22)申请日 2019.10.18(71)申请人 上海格陆博实业有限公司地址 201800 上海市嘉定区澄浏公路52号39幢2楼J2095室(72)发明人 鲍时超　秦晓驹　刘兆勇　朱江源　(74)专利代理机构 北京一格知识产权代理事务所(普通合伙) 11316代理人 钟廷良(51)Int.Cl.B60R 16/023(2006.01)(54)发明名称一种无人驾驶车辆的线控底盘系统(57)摘要本发明涉及一种无人驾驶车辆的线控底盘系统，其特征在于：包括底盘车架、悬架系统、电池系统、电控系统、四轮独立驱动系统、域控制器CDM、线控行车制动装置、线控电子驻车装置和线控四轮独立转向装置；本发明中结构简单可靠、控制精度高、通过性能好、效率高、维护方便、能够为无人驾驶车辆提供可靠的线控底盘系统，且该新型线控底盘系统可实现不分前后方向的双向行驶。

权利要求书1页 说明书2页 附图1页CN 110614967 A 2019.12.27C N 110614967A1.一种无人驾驶车辆的线控底盘系统，其特征在于：包括底盘车架、悬架系统、电池系统、电控系统、四轮独立驱动系统、域控制器CDM、线控行车制动装置、线控电子驻车装置和线控四轮独立转向装置；所述的四轮独立驱动系统通过悬架系统安装于底盘车架；所述的电池系统、电控系统、域控制器CDM、线控行车制动装置、线控电子驻车装置和线控四轮独立转向装置均安装于底盘车架上；所述底盘车架采用焊接形式或者冲压形式制作而成，底盘车架上设置连接支架接口，用于安装固定悬架系统、电池系统、电控系统、域控制器CDM、线控行车制动装置、线控电子驻车装置、线控四轮独立转向装置。

2.根据权利要求1所述的一种无人驾驶车辆的线控底盘系统，其特征在于：所述域控制器CDM通过CAN总线与线控行车制动装置、线控电子驻车装置、线控四轮独立转向装置以及电池系统、电控系统、四轮独立驱动系统进行网络通讯。

收稿日期:2008203201;修回日期:2008205212作者简介:潘颖(19772),女,黑龙江双鸭山人,博士研究生,主要研究方向为制造执行系统、多agent 系统、精益生产等(panying@yahoo .cn );张文孝(19632),男,教授,博士,主要研究方向为机械强度.基于多agent 的离散制造业制造执行系统框架研究潘　颖,张文孝(大连水产学院机械学院,辽宁大连116023)摘　要:针对离散制造业的特点对离散制造业制造执行系统的功能模块进行了分类。

构造了对应的agent 模块,以此提出一种基于多agent 的分布式离散制造业制造执行系统体系结构,并研究了其中每个agent 的运作机制与多agent 之间的交互协调机制。

特别是构造了策略agent,它与调度agent 协同,可更好地实现离散制造业制造执行系统功能的合理、实时调度。

这种结构非常有利于离散制造业制造执行系统的管理和控制,具有较好的可集成性、可扩展性和可重构性。

关键词:离散制造业;制造执行系统;多代理;体系结构中图分类号:TP303 文献标志码:A 文章编号:100123695(2009)0120244203Research on multi 2agent 2based MES structure of discrete manufacturing industryP AN Ying,Z HANGW en 2xiao(M echanical Institute,D alian Fisheries U niversity,D alian L iaoning 116023,China )Abstract:A i m ing at discrete manufacturing industry ’s characteristics,the functi on modules of its manufacturing executi onsyste m (MES )was classified,and corres ponding agent modules were built .A multi 2agent 2based MES structure of discrete manufacturing industry was p r oposed .Moreover,researches were made on the circulating mechanis m of each agent and the communicati on a mong multi 2agents .Es pecially strategy agent was constructed t o cooperate with schedule agent s o as t o realize l ogical and real 2ti m e scheduling .Such structure makes f or managing and contr olling the discrete manufacturing industryMES,and has integrati on,expansibility and reconfigurability .Key words:discrete manufacturing industry;M ES;multi 2agent;structure 随着市场竞争的进一步加剧,离散制造业的产品生命周期缩短,出现多品种小批量的生产形态,市场变化快难以预测。

基于模型预测控制的多智能体系统协同控制随着智能化进程的不断推进，多智能体系统（multi-agent system）作为一种重要的智能化应用，在社会和经济领域的应用越来越广泛。

例如在智能交通系统、智能制造系统、智能农业系统等领域中，多智能体系统已经成为重要的控制方式。

而多智能体系统中的协同控制是实现多智能体系统整体性能优化的关键。

本文将通过对基于模型预测控制的多智能体系统协同控制的讨论，阐述其在实际应用中的优势。

一、多智能体系统协同控制及相关技术多智能体系统是由多个互相协作、互相影响的个体组成的系统，每一个个体都具有一定的智能化功能和良好的自适应性。

这个系统中个体之间的协同作用决定了系统整体的行为和性能，因此如何实现多智能体系统的协同控制，是一个至关重要的问题。

多智能体系统协同控制有许多不同的研究方法，其中基于模型预测控制（model predictive control, MPC）的协同控制是一种较为有效的方法。

MPC是一种先进的控制技术，它可以将系统的预测模型与预测控制相结合，通过对未来的预测来制定控制策略，从而实现系统的稳定性和优化性。

在多智能体系统中，每个智能体的MPC控制器都能根据自身感知的信息、周围智能体的信息和环境信息，对未来的状态变化进行预测，并在控制周期内生成最优的控制指令。

MPC控制器在多智能体系统中的应用需要解决一些特殊的问题，例如如何进行计算量的控制、如何解决算法的收敛速度问题等。

因此，需要结合网络控制理论、自适应控制理论和分布式控制理论等相关理论和技术，以便更好地解决这些问题。

在控制算法方面，常用的方法有集中式MPC、分布式MPC、优化分配控制等。

二、基于模型预测控制的多智能体系统协同控制的优势基于模型预测控制的多智能体系统协同控制具有以下优势：1. 可以进行多目标控制MPC控制器能够提供多个目标的控制指令，通过权衡不同目标之间的关系，使系统整体维持在一个良好的状态。

例如在智能交通系统中，多智能体系统需要同时考虑行车路线、交通流量、车速等多个目标，MPC控制器可以对这些目标进行综合考虑，从而提供合理的控制指令。