多智能体协同控制的自抗扰控制器设计

现代电子技术Modern Electronics TechniqueAug.2022Vol.45No.162022年8月15日第45卷第16期0引言近年来随着机器视觉的快速发展，智能识别定位技术在工业应用中产生了良好的效益[1]。

AprilTag 是一种视觉基准定位技术，可以实现3D 定位功能[2]；OpenMV 是一种装载有视觉算法摄像头的集成单片机，通过串口程序和小车主控模块实现通信。

基于OpenMV 的AprilTag 技术可以实现小车有效精准定位和跟随。

两DOI ：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2022.16.032引用格式：李楠，鲁根森.AprilTag 与自抗扰控制结合的智能平衡跟随车的设计[J].现代电子技术，2022，45（16）：170⁃174.AprilTag 与自抗扰控制结合的智能平衡跟随车的设计李楠1，鲁根森2（1.东华大学，上海201620；2.复旦大学，上海200433）摘要：针对传统家用手拉车和医用手推车需要手动牵引的问题，文中设计一种能够实现自动平衡与跟随的智能车。

硬件设计包括STM32主控芯片、MPU6050运动传感器模块、直流电源模块、电机驱动模块和加载有AprilTag 的OpenMV 摄像头模块等，并采用两轮底座设计；软件设计包括OpenMV 模块、STM32主控模块和电机驱动模块等。

系统通过OpenMV 实时拍摄AprilTag 获取位置信息，通过串口通信实现OpenMV 和STM32数据交互，由STM32控制智能车实时调整车体状态，实现稳定自平衡、灵活转向和精准跟随。

文中的创新点是将自抗扰控制算法和视觉定位算法相结合，采用自抗扰控制算法实现智能车的平衡控制，采用AprilTag 视觉定位算法实现智能车的跟随控制。

实验测得智能平衡车的稳定跟踪距离为0.5~5m ，最大跟踪角度为正轴线±45°，说明两轮智能平衡跟随车的跟随精度高，平衡稳定性好。

《自抗扰控制器研究及其应用》篇一一、引言自抗扰控制器（Active Disturbance Rejection Control，简称ADRC）是一种先进的控制策略，广泛应用于复杂动态系统的控制问题。

其核心思想是通过实时估计和补偿系统内外干扰，实现对系统状态的精确控制。

本文旨在探讨自抗扰控制器的原理、特性及其在各个领域的应用，并对其未来发展趋势进行展望。

二、自抗扰控制器的原理与特性自抗扰控制器主要由三个部分组成：跟踪微分器、扩张状态观测器和状态误差反馈。

其工作原理是通过跟踪微分器对系统输入进行预处理，降低系统对噪声的敏感性；扩张状态观测器实时估计系统状态和内外干扰，为状态误差反馈提供依据；状态误差反馈根据估计的状态误差进行控制决策，实现对系统状态的精确控制。

自抗扰控制器具有以下特性：1. 鲁棒性强：能够有效地抑制系统内外干扰，提高系统的稳定性和鲁棒性。

2. 精度高：通过实时估计和补偿系统状态，实现对系统状态的精确控制。

3. 适用范围广：适用于各种复杂动态系统的控制问题，如机器人、航空航天、电力电子等。

三、自抗扰控制器在各领域的应用1. 机器人领域：自抗扰控制器在机器人控制中具有广泛的应用，如无人机、机器人臂等。

通过实时估计和补偿系统内外干扰，提高机器人的运动精度和稳定性。

2. 航空航天领域：自抗扰控制器在航空航天领域中也有重要的应用，如飞机、卫星等。

通过实时监测和控制飞行状态，提高飞行的安全性和准确性。

3. 电力电子领域：自抗扰控制器在电力电子系统中也得到了广泛的应用，如电力变频器、风电发电等。

通过优化系统的控制策略，提高电力系统的稳定性和效率。

四、自抗扰控制器的优化与发展针对不同领域的应用需求，研究人员对自抗扰控制器进行了多种优化和改进，如引入神经网络、模糊控制等智能算法，提高控制器的自适应性和学习能力。

此外，随着深度学习等技术的发展，自抗扰控制器与人工智能的结合也将成为未来的研究热点。

同时，为了进一步提高系统的稳定性和性能，研究者还在探索更加高效的估计和补偿方法。

自抗扰控制技术一、本文概述自抗扰控制技术是一种先进的控制策略，其核心在于通过内部机制的设计，使系统能够自动抵御和补偿外部干扰和内部参数变化对系统性能的影响。

随着现代工业系统的日益复杂，对控制系统的鲁棒性和稳定性的要求也越来越高，自抗扰控制技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。

本文将对自抗扰控制技术进行详细的介绍和分析。

我们将阐述自抗扰控制的基本原理和核心思想，包括其与传统控制方法的主要区别和优势。

我们将介绍自抗扰控制技术的关键组成部分，如扩展状态观测器、非线性状态误差反馈控制律等，并详细解析其在控制系统中的作用和实现方式。

我们将通过实例分析和仿真实验，验证自抗扰控制技术在提高系统鲁棒性和稳定性方面的实际效果，并探讨其在实际工业应用中的潜力和前景。

本文旨在为从事控制系统设计、分析和优化的工程师和研究人员提供一种新的思路和方法，以应对日益复杂的工业控制问题。

也希望通过对自抗扰控制技术的深入研究和应用，为现代工业系统的智能化和自主化提供有力的技术支持。

二、自抗扰控制技术的基本原理自抗扰控制技术是一种先进的控制方法，其基本原理可以概括为对系统内部和外部扰动的主动抑制和补偿。

该技术的核心在于通过特定的控制策略，使系统在面对各种扰动时能够保持其稳定性和性能。

自抗扰控制技术的基本原理主要包括三个部分：扩张状态观测器（ESO）、非线性状态误差反馈（NLSEF）和跟踪微分器（TD）。

扩张状态观测器用于实时估计系统的总扰动，包括内部不确定性和外部干扰。

通过观测并提取这些扰动信息，系统能够在控制过程中主动抵消这些不利影响。

非线性状态误差反馈部分则根据观测到的扰动信息，通过非线性控制律的设计，实现对系统状态的快速调整。

这种非线性控制策略使得系统在面对扰动时能够迅速作出反应，从而保持其稳定性和性能。

跟踪微分器是自抗扰控制技术的另一个重要组成部分，它通过对期望信号的微分处理，生成一系列连续的指令信号。

这些指令信号能够引导系统以平滑、稳定的方式跟踪期望轨迹，进一步提高系统的控制精度和鲁棒性。

控制系统中的多智能体协同控制在现代工程领域中，控制系统扮演着至关重要的角色。

而在大规模、复杂的系统中，单一智能体的控制已经无法满足需求。

于是，引入多智能体协同控制成为了解决方案之一。

本文将探讨控制系统中的多智能体协同控制的概念、理论与应用。

一、多智能体协同控制的概念及原理多智能体协同控制是指通过多个智能体之间的相互协作和信息交流，实现对系统的共同控制。

每个智能体通过感知环境并采取相应的控制策略，通过与其他智能体进行通信与协调，以实现整体控制效果的最优化。

多智能体协同控制的原理基于以下几个关键概念：1. 信息交流与共享：智能体之间通过传感器和通信网络实现信息的交流和共享，包括传递自身感知到的环境信息和接收其他智能体的控制指令。

2. 分布式决策与控制：每个智能体根据自身感知到的环境信息和与其他智能体的通信，独立进行决策与控制。

3. 协同优化与合作协调：智能体之间通过合作协调、协同优化的方式，确保整体控制效果最优化，例如通过分配任务、调整策略等。

二、多智能体协同控制的理论与方法在多智能体协同控制中，涉及到多个智能体之间的协调与合作，需要依靠一定的理论和方法来实现。

以下是一些常用的多智能体协同控制的理论与方法：1. 博弈论：博弈论是研究个体决策与整体效果之间关系的数学工具。

通过建立博弈模型和博弈策略，可以实现多智能体之间的合作与竞争。

2. 图论：图论可以用来描述智能体之间的连接关系和交互规律。

通过构建图模型和应用图算法，可以实现智能体之间的信息传输与协同控制。

3. 强化学习：强化学习是一种通过智能体与环境的交互学习最优决策策略的方法。

通过建立奖励机制和价值函数，实现多智能体协同学习与控制。

4. 分布式优化：分布式优化是一种通过将整体优化问题拆分成多个子问题，实现多智能体之间的协同优化。

通过迭代求解子问题，逐步逼近整体最优解。

以上只是多智能体协同控制的一些常用理论与方法，实际应用中还可以结合具体问题进行调整和扩展。

《自抗扰控制器研究及其应用》篇一一、引言随着现代工业系统的复杂性和不确定性日益增加，控制系统的稳定性和鲁棒性成为了研究的重要方向。

自抗扰控制器（Active Disturbance Rejection Control，简称ADRC）作为一种先进的控制策略，因其出色的抗干扰能力和适应性，在工业控制领域得到了广泛的应用。

本文将详细介绍自抗扰控制器的原理、研究现状以及应用领域，以期为相关研究提供参考。

二、自抗扰控制器的原理自抗扰控制器是一种基于非线性控制的策略，其核心思想是通过引入对系统内外扰动的实时观测和补偿，实现对系统状态的精确控制。

自抗扰控制器包括三个主要部分：跟踪微分器、非线性状态误差反馈控制器和扰动观测器。

1. 跟踪微分器：负责根据参考信号和系统输出信号的误差，产生一个平滑的跟踪信号，以减小系统对参考信号的跟踪误差。

2. 非线性状态误差反馈控制器：根据跟踪微分器输出的跟踪误差，通过非线性状态误差反馈，产生一个控制信号，以减小系统内部和外部的扰动对系统的影响。

3. 扰动观测器：通过实时观测系统内外扰动，估计出扰动的变化趋势和幅度，并将其用于非线性状态误差反馈控制器的设计，以提高系统的抗干扰能力。

三、自抗扰控制器的研究现状自抗扰控制器自提出以来，经过多年的研究和发展，已经取得了显著的成果。

研究人员针对自抗扰控制器的设计和性能进行了大量的理论分析和实验验证，提出了许多改进和优化方法。

同时，自抗扰控制器在工业控制领域的应用也得到了广泛的关注和推广。

四、自抗扰控制器的应用领域自抗扰控制器因其出色的抗干扰能力和适应性，在许多领域得到了广泛的应用。

主要包括以下几个方面：1. 航空航天领域：自抗扰控制器可以应用于飞行器的姿态控制和轨迹跟踪等任务，实现对复杂环境下的精确控制。

2. 机器人领域：自抗扰控制器可以应用于机器人运动控制和路径规划等任务，提高机器人的运动性能和鲁棒性。

3. 工业自动化领域：自抗扰控制器可以应用于各种工业生产过程中的控制任务，如化工、冶金、电力等行业的生产过程控制。

多智能体系统中的自适应协同控制技术研究摘要：随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，多智能体系统的研究日益受到关注。

多智能体系统中的自适应协同控制技术可以在无集中控制器的情况下实现多个智能体之间的协调工作。

本文对多智能体系统中的自适应协同控制技术进行了综述，包括自适应控制原理、自适应协同控制方法和应用实例等。

1. 引言多智能体系统是由多个具有自主决策和交互能力的智能体组成的系统。

与传统的单个智能体系统相比，多智能体系统具有更高的灵活性和复杂性。

然而，多智能体系统中智能体之间的协同工作非常关键，如何在无集中控制器的情况下实现多智能体的自适应协同控制成为了研究的热点。

2. 自适应控制原理自适应控制是一种根据系统的不确定性和变化来调整控制参数的控制方法。

在多智能体系统中，每个智能体通过收集环境信息来了解系统的变化情况，并根据这些信息对自身的控制参数进行调整，以实现整个系统的协同控制。

3. 自适应协同控制方法3.1 基于模型的方法基于模型的自适应协同控制方法通过建立多智能体系统的数学模型来进行控制设计。

该方法可以根据系统的动态特性和性能要求，设计出适应性参数调整策略，以实现多智能体系统的协同控制。

3.2 基于学习的方法基于学习的自适应协同控制方法通过机器学习算法来实现智能体的协同控制。

在这种方法中，每个智能体通过学习和经验积累来调整自己的行为，以实现多智能体系统的协同控制。

这种方法不依赖于系统的数学模型和准确的环境信息，具有很高的鲁棒性和自适应性。

4. 应用实例4.1 群体机器人协同控制群体机器人协同控制是多智能体系统中的一个典型应用。

通过自适应协同控制技术，可以实现多个机器人的协同工作，包括集群移动、环境感知、任务分配等。

这种方法在工业生产和救援等领域具有广阔的应用前景。

4.2 网络化交通系统控制随着智能交通系统的发展，网络化交通系统控制成为了研究的热点。

在网络化交通系统中，车辆通过通信网络相互之间进行信息交换和协同控制。

多智能体系统的协同控制及其性能评估研究近年来，多智能体系统在各个领域中得到广泛应用。

多智能体系统是由多个独立的智能体组成，这些智能体可以协同工作以完成复杂的任务。

协同控制是多智能体系统中至关重要的一部分，它涉及到如何使多个智能体之间相互合作以达到共同目标。

而性能评估则是评估多智能体系统的效能和质量的重要手段。

本文将探讨多智能体系统的协同控制策略以及对其性能的评估方法。

首先，多智能体系统的协同控制需要考虑智能体之间的相互作用和通信。

在多智能体系统中，智能体之间的相互作用往往通过信息交换来实现，智能体通过共享信息和合作行动来实现任务的完成。

在协同控制中，存在许多不同的策略，如集中式控制、分布式控制和混合式控制。

集中式控制是指由中央控制器对所有智能体进行统一的控制，分布式控制则是将控制任务分发给各个智能体来分别完成，而混合式控制则是集结了集中控制和分布式控制的优点。

更进一步，协同控制还需要考虑智能体之间的协调问题，如冲突解决、任务分配和路径规划等。

这些问题需要综合考虑智能体的局部信息和全局信息，以确保系统能够高效地协同工作。

其次，对于多智能体系统的性能评估，需要使用合适的指标来评估系统的协同效果和性能。

一种常用的指标是系统的整体性能，即智能体完成任务所花费的时间、所使用的能源等。

另一种指标是系统的稳定性，即系统能否在各种不确定性因素下仍然保持稳定运行。

此外，还可以使用一些代表系统效果的定量指标，如任务分配的公平性、路径规划的效率等。

通过这些指标的评估，可以对多智能体系统的协同控制策略进行优化和改进，以提高系统的整体性能和稳定性。

在协同控制和性能评估的研究中，有许多方法和技术被应用。

一种常用的方法是基于强化学习的控制策略。

强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法。

在多智能体系统中，每个智能体可以看作是一个强化学习的代理，通过学习和优化自己的策略来适应环境和其他智能体的行为。

另一种方法是基于优化算法的控制策略。

多智能体系统中的协同控制研究在当今科技迅速发展的时代，多智能体系统的协同控制成为了一个备受关注的研究领域。

多智能体系统是由多个具有一定自主决策和行动能力的智能体组成的集合，这些智能体通过相互协作和交互，共同完成复杂的任务或实现特定的目标。

协同控制的目的就是要设计合适的策略和机制，使得这些智能体能够高效、协调地工作，以达到整体系统的最优性能。

想象一下，一群无人机在执行搜索和救援任务，或者一群机器人在工厂中协同完成生产线上的操作。

在这些场景中，每个智能体都有自己的感知、决策和执行能力，但它们需要相互配合，才能更好地完成任务。

这就需要协同控制来发挥作用。

多智能体系统中的协同控制面临着许多挑战。

首先，智能体之间的通信可能会受到限制，例如带宽有限、延迟、噪声干扰等。

这就使得信息的传递不及时、不准确，从而影响协同效果。

其次，每个智能体的模型和性能可能存在差异，它们对环境的感知和理解也不尽相同，这就需要在协同控制中考虑到这些个体的特性。

此外，环境的不确定性和动态变化也会给协同控制带来很大的困难，比如突发的障碍物、目标的移动等。

为了解决这些问题，研究者们提出了各种各样的协同控制方法。

其中，一致性算法是一种常见的方法。

一致性算法的基本思想是让所有智能体的状态逐渐趋于一致，例如速度、位置、方向等。

通过智能体之间的信息交互和调整，最终实现整个系统的协同运动。

另一种重要的方法是基于分布式优化的协同控制。

在这种方法中，每个智能体都有自己的局部目标和约束，同时它们需要考虑整个系统的全局目标。

通过分布式的计算和信息交换，智能体们能够共同优化系统的性能，实现协同控制。

除了上述方法，还有基于博弈论的协同控制、基于强化学习的协同控制等。

博弈论可以用来分析智能体之间的竞争和合作关系，从而设计出更合理的协同策略。

强化学习则可以让智能体通过与环境的交互和试错，自主学习到最优的协同行为。

在实际应用中，多智能体系统的协同控制有着广泛的前景。