text: 从多智能体编队控制技术到多车编队控制
  在读博士生一枚，应博导要求调研矿区场景下的多车编队控制技术研究现状，遂展开文献调研。本博客为提供给博导的调研报告，从多智能体编队控制技术展开介绍，随后收缩到车辆领域，阐述了矿区场景的相关研究现状。本文档会概述该领域下的几个重要研究点的进展与趋势，对于想要入坑的同僚可以提供确定具体课题的依据。调研方式为：首先在web of science上进行关键词检索，然后在connected papers以及google scholar上搜索与该文献相关的研究，最后结合搜索出的文献中的introduction再进行文献调研。最终收入zotero的期刊、会议与学位论文数量为113篇，但限于篇幅，下文不进行具体引用。本博客不会详述现有文献的研究进展，重在从初学者视觉出发，讨论与思考各方向的特点，帮助大家结合各自长处选择合适的课题。编队控制技术起源于多智能体领域，在无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）、无人船（Unmanned surface vehicle, USV）和无人小车（Unmanned ground vehicle, UGV）上应用最为广泛。Darpa自动驾驶挑战赛结束后，2010年左右，多车方面开始成规模的开展编队控制相关研究。本博客首先概述编队控制方法的主要内容，随后讲述该技术在多车方面的研究现状。编队控制指通过控制多个智能体，使得各个智能体保持某一预先设定的形状，如菱形与线形等。编队控制技术主要包括领航-跟随法、虚拟结构法、基于行为法、基于图论法与人工势场法。（1）领航-跟随法领航-跟随法指设定一个领导者，其余智能体跟随该领导者行动。根据控制变量，该方法可分为separation-bearing与separation-separation，如图 1.1所示。separation-bearing指控制跟随者与领导者之间的相对距离与夹角，separation-separation指控制某智能体与相邻两智能体之间的距离。针对上述两种类型，常见的控制方式为将被控变量作为状态量，基于现代控制理论设计控制策略。常见的理论依据包括：模型预测控制、滑模控制与控制。（2）虚拟结构法虚拟结构法指预先设定某一队形，将所有智能体视为一个刚体，随后令所有智能体按照既定轨迹运动，如下图所示。虚拟结构法实施简单，但是难以用于编队形状需要频繁变换的场景。并且由于需要集中式架构，计算节点的通信负荷较大，容易出现单点硬件问题。（3）基于行为法基于行为法指针对特定行为设计特定的控制函数，而最终施加在智能体上的结果通过多种函数输出结果的加权求和等方式获得，如下图所示。与虚拟结构法相比，基于行为法采用分布式架构，因此对通信要求较低。但由于难以进行稳定性与鲁棒性分析，如何保证编队形状收敛仍有待研究。（4）基于图论法基于图论法指将多智能体以及其通信关系抽象为有向或无向图，随后利用图论分析各节点的运动方式，进而进行控制，如下图所示。相较于其他方法，图论法对于通信拓扑动态变化的场景较为适用，但是该方法下智能体只能与附近的智能体通信。（5）人工势场法人工势场法指针对场景中的不同对象，如其他智能体、车道边线等构建不同的引力或斥力函数，根据引力与斥力的和来判断智能体的运动倾向，如下图所示。势场法易于处理避障问题，并且实时性高，因此易于实时应用。但是，合适的势场函数设计困难，并且势场法给出的结果常为局部最优。不同方法的关键性能对比如下表所示。未找到矿区场景下做多车控制方面的研究，仅发现少数做单车路径规划或运动控制的简单研究。经调研后我认为该领域研究匮乏的主要原因是缺乏基础工具，主要为仿真软件、数据集与模型：1.在仿真软件方面，暂时没有专门针对矿区的仿真软件，现有研究主要基于Prescan或Ros等城市交通软件，通过导入矿区地图来进行简单的场景模拟。然而，该方式很难模拟三维场景，并且生成的场景粗糙且还原度低；2.在数据集方面，2022年在CVPR上有一篇论文首次给出了矿区场景的数据。然而，该数据面向定位研究且数据量很小。我与其作者沟通后得知，他们那边经过几届研究生的努力，自己开发了一个简易的矿区仿真软件，但是不会开源；3.在模型方面，目前算法层面能利用到的最复杂模型为平面四轮模型，对于三维重载多轮车辆模型仍有缺失。根据现状可知，开展矿区场景的研究需要大量前期工作。当前L5级自动驾驶无法实现，各大厂商开始降级自动驾驶技术，重点落地L2级别的技术，更加关注矿区、学校等封闭场景。因此，矿区相关的自动驾驶研究重要性有所上升。在迁移其他场景的技术至矿区前，上述三个内容有必要率先解决。与UAV、UGV、USV不同，多车领域的编队控制很少研究多种队形，大部分论文针对线性队形。在线性队形的基础上，主流的编队控制方法为领航-跟随法。在过去十年间的研究主要针对纵向队列控制，在队列异质性、通信、稳定性、节能与安全方面有深入探讨。下文将阐述各子领域的主要研究内容与方法。（1）异质性异质性分为弱异质与强异质，弱异质指系统结构相同但参数不同。在设计控制方法时表现为系统状态方程阶数与结构相同，但某个参数不同。强异质指系统结构不同，即每辆车的状态方程阶数与结构不同。针对异质问题，常见的方法包含两种：1. 将参数不同带来的影响转化为系统不确定性问题，即异质系统控制问题转化为同质系统包含不确定性部分的控制问题，进而可以基于鲁棒控制理论设计控制方法；2. 为异质模型设计同质参考模型，并且令异质模型跟踪同质模型，在此基础上继续套用同质模型的控制方法；3. 以分布式架构进行队列控制，在设计局部控制器时考虑相邻车辆的异质性。（2）通信问题队列通信的基础是确定通信拓扑，主流方法基于图论对拓扑进行建模。该模型的关键属性为拉普拉斯矩阵，大部分研究通过分析该矩阵的特征值设计满足稳定性等性质要求的控制方法。进一步，部分学者针对拓扑变化展开研究，拓扑变化类型包括两种：1. 非自由变化，即在满足某种条件后（例如时间）进行队列变换；2. 自由变化。两种类型下的研究重点均为稳定性，许多研究基于李雅普诺夫理论分析稳定性条件，然后设计应对控制方法。除了队列拓扑问题，通信方面的另一大重点为通信延迟与丢包问题。在通信延迟方面，常见的方法为Razumikhin-based method和Krasovskii-based method。前者基于李雅普诺夫理论且常用于离散系统，后者针对泛函分析理论且常用于连续系统。两种方法的核心均为推导系统稳定性条件，随后基于该条件设计控制方法。在通信丢包方面，许多研究通过变化拓扑，利用预测信息补偿来解决感知信息缺失的问题。（3）稳定性多车编队控制领域的稳定性主要指内部稳定性与弦稳定性。内部稳定性定义为：控制系统闭环稳定，即被控系统（某辆车）接收控制量后输出的结果收敛。弦稳定性具有多种定义，适用于不同特征的问题，其原始定义为：队列前部的车辆遇到扰动时，该扰动不会向队列后部逐渐扩大。在多车控制领域，队列稳定性更加重要与困难，因此大部分论文聚焦于队列稳定性。弦稳定性分析需要以特定通信拓扑为基础，大量文章探讨车辆间距设置与弦稳定性的关系。该领域目前比较公认的结论为：固定相对距离策略下，前车跟随拓扑无法满足弦稳定性要求。引入领导者的信息与采用固定时距策略可以有效提升弦稳定性。（4）节能与安全多车编队控制领域兴起时公认的研究意义为：通过将多辆车组队降低总风阻，进而降低油耗。理论上相对车距越小风阻越低，但车距越小弦稳定性也越差，即二者冲突。部分研究聚焦于控制合适的相对车距来降低风阻，进而实现节能。除此之外，部分研究基于V2I技术与交通信号灯，研究交通流层面的队列速度规划问题，通过避免频繁变速来节能。在车辆控制方面，许多研究选择构建能耗函数，并将该函数作为惩罚函数构建优化模型，进而实现节能控制。然而在实际做法上，上述研究同质性较强，基本都是拟合一个能耗函数然后放进惩罚函数，主要区别在于能耗函数本身，以及由能耗函数不同导致的车辆模型不同。在安全方面，编队控制领域大部分文献只考虑队列内部的车辆避障问题，即避免前后车碰撞。常见方式为引入相对车距约束并构建最优控制模型，进而获得防止碰撞的控制量。对于如何防止外部障碍物的研究较为匮乏。在上节综述中，异质性、通信与稳定性属于编队控制关注的基本性质，也是该领域研究最广的三点内容，节能与安全次之。相关研究具有如下特点：以上为文献调研的总结，下面我将针对每一条特点阐述我的思考（包括产生原因或进入该领域会面临的难处）：在编队控制方面，论文中出现较多的发展趋势有以下方面：