前后测控制和单后测控制区别？

一、前后测控制和单后测控制区别？

前后测控制设计和单后测控制设计是两种实验研究中常用的研究设计方法，其区别在于：

1. 设计方法不同：前后测控制设计中，研究者在实验处理前和处理后，分别对实验组和对照组进行测量，以确定实验处理前后的变化；而单后测控制设计中，研究者在实验结束后对实验组和对照组进行一次测量，以比较实验组和对照组的差异。

2. 实验过程不同：在前后测控制设计中，实验组和对照组被分别随机分配并施以不同的处理（例如药物、训练等），在进行前后测量时，两组之间特征的变化可以被真实地测量并比较；在单后测控制设计中，实验组和对照组同样被分别随机分配实验处理，但只在实验结束后进行一次测量，因此可能存在偶然性的影响（例如基线水平高的人更可能被分配到实验组）。

3. 结果的分析不同：前后测控制设计可用来评估处理前后的变化程度，并确定实验处理对变量的影响；而单后测控制设计可以检验实验处理对变量的影响，但不能确定该批改变是由实验操作引起的还是其他其他因素。因此，前后测控制设计的优点在于具有更高的内部效度，而单后测控制设计更易于实施，但具有较多偶然性。

总之，选择前后测控制或单后测控制设计取决于研究目的和研究条件，研究者需要根据实际情况和研究需要来选取合适的设计方法。

二、电机控制领域，电机的控制芯片如何选择？

32位MCU广泛应用于各个领域，其中工业控制领域是较有特点的一个领域之一。不同于消费电子用量巨大、追求极致的性价比的特点，体量相对较小的工业级应用市场虽然溢价更高，但对MCU的耐受温度范围、稳定性、可靠性、不良率要求都更为严苛，这对MCU的设计、制造、封装、测试流程都有一定的质量要求。

消费电子市场不振，MCU需求逐年下降。受疫情和经济下行影响，消费电子市场承压，需求不振。近年来，整个消费电子市场对MCU的需求占比逐年下降。消费电子热门MCU型号如030、051等型号需求下滑严重。

汽车电子、工控/医疗市场崛起，MCU行业应用占比逐年上升。疫情带动医疗设备市场需求增长，监护类输液泵类、呼吸类为代表的医疗设备持续国产化，带动国产MCU应用增加。而随着智能制造转型推进，以PLC、运动控制、电机变频、数字电源、测量仪器为代表的工控类MCU应用，，占比也在不断增加。

MCU是实现工业自动化的核心部件，如步进马达、机器手臂、仪器仪表、工业电机等。以工控的主要应用场景——工业机器人为例，为了实现工业机器人所需的复杂运动，需要对电 机的位置、方向、速度和扭矩进行高精度控制，而MCU则可以执行电机控制所需的复杂、高速运算。

工业4.0时代下工业控制市场前景广阔，催涨MCU需求。根据Prismark统计，2019年全球工业控制的市场规模为2310亿美元，预计至2023年全球工业控制的市场规模将达到2600亿 美元，年复合增长率约为3%。根据赛迪顾问的数据，2020年中国工业控制市场规模达到2321亿元，同比增长13.1%。2021年市场规模约达到2600亿元。

据前瞻产业研究院，2015年开始，工控行业MCU产品的市场规模呈现波动上升趋势。截至2020年，工控对MCU产品需求规模达到26亿元，预计至2026年，工业控制MCU市场规模达约35亿元。

MCU芯片是工控领域的核心部件，在众多工业领域均得到应用，市场规模逐年上涨，随着中国制造2025的稳步推进，MCU规模持续提升，带来更大的市场增量。

MCU芯片能实现数据收集、处理、传输及控制功能，下游应用包括自动化控制、电机控制、工业机器人、仪器仪表类应用等。

工控典型应用场景之一：通用变频器/伺服驱动

【市场体量】根据前瞻产业研究院数据，通用变频市场规模近 560 亿元，同比增长 7%；

【应用场景】通用MCU/DSP可以搭配FPGA、预驱和IGBT，实现伺服电机驱动等功能。根据电机控制精度的不同要求， 对MCU资源要求有所不同。此处仅以伺服电机为例——

【代表型号】CKS32F407VGT6、 CKS32F407ZIT6

【MCU市场体量】估5.6亿元；用量折合20kk/年，1.67kk/月

工控典型应用场景之二：伺服控制系统

【市场体量】根据睿工业统计数据，通用伺服控制市场规模近 233 亿元，同比增长 35%；

【应用场景】通用MCU/DSP可以搭配FPGA，实现伺服控制功能。

【代表型号】CKS32F407ZGT6、 CKS32F407ZET6

【MCU市场体量】估2.33亿元；用量折合8.32kk/年，690k/月

工控典型应用场景之三：PLC

【市场体量】根据睿工业统计数据，PLC 市场规模近 158 亿元，同比增长 21%；

【应用场景】通用MCU可以应用于可编程逻辑控制器（PLC），用于控制生产过程。

【代表型号】CKS32F103VET6、CKS32F407VGT6

【MCU市场体量】估1.58亿元，用量折合5.64kk /年，470k/月

中国工业控制MCU市场体量为26亿元，属利基市场。在消费电子市场调整回落的时间段内，与汽车电子、医疗板块共同成为MCU市场增长驱动力，这三块领域也是未来各大MCU厂商争夺的主阵地之一。

三、单窗帘电机可以控制左右开吗？

单窗帘电机是可以控制左右开的。

电动卷帘的电源放在左右都是可以的，

因为电动卷帘左装右装都是可以的，卷帘也会遮挡住电机不会影响美观，如果是电动卷帘的话串联留两根线就可以了。安装在窗帘盒方任意一侧50cm处最佳。这个最好看左右两边哪边离电源近，左边离电源近，就将电机安装在左边，右边就就电机就装在右边，这样即美观，又能方便布线。

四、测绘院怎么测控制点

测绘院怎么测控制点

测绘院作为一个专门从事测绘工作的机构，对于测控制点的测量是非常重要的。测控制点是指地面上用特定的标志物标示出来的固定点位，用于进行测量和定位。那么，测绘院在测控制点的测量方面又有哪些方法和步骤呢？下面就让我们一起来了解一下。

1. 制定测量计划

在进行测控制点的测量之前，测绘院需要制定详细的测量计划。这包括确定需要测量的区域范围、控制点的分布密度、测量的准确性要求等。通过制定合理的测量计划，可以提高测绘工作的效率和准确性。

2. 选择合适的测量仪器

测绘院在进行测控制点的测量时需要选择合适的测量仪器。根据不同的测量任务和准确性要求，可以选择全站仪、GPS等测量仪器。全站仪适用于较小范围的测量，而GPS适用于大范围的测量。

3. 进行现场测量

在进行测控制点的测量时，测绘院需要前往现场进行实地测量。首先需要在控制点附近选择一个参考点，并在地面上标示出来。然后使用测量仪器对参考点和控制点进行测量，获取其坐标和高程等信息。

4. 数据处理与成果生成

完成现场测量后，测绘院需要对所获得的测量数据进行处理和分析。通过对测量数据进行精确的计算和校正，可以得到控制点的准确坐标和高程信息。同时，测绘院还需要生成相应的成果报告，以便后续的测绘工作参考。

5. 质量控制和验收

在测控制点的测量完成后，测绘院需要进行质量控制和验收工作。这包括对测量成果的准确性和完整性进行检查，并与实际情况进行对比。只有通过了严格的质量控制和验收，才能确保测绘成果的可靠性。

总结

测绘院在测控制点的测量工作中，需要制定测量计划、选择合适的测量仪器、进行现场测量、数据处理与成果生成，以及质量控制和验收等工作。这些步骤的完成需要具备一定的专业知识和技术能力，确保测绘工作的准确性和可靠性。通过科学的测量方法和严密的质量控制，测绘院能够为各行各业提供精确的测绘数据和地理信息，为国家的发展和建设做出贡献。

五、仪表阀门：监测控制无忧

仪表阀门的优点

仪表阀门是工业生产中常见的一种设备，其在流体控制系统中扮演着至关重要的角色。{仪表阀门}的优点众多，以下将逐一解析，带您深入了解这一关键设备。

1. 精准监测

{仪表阀门}通过精密的传感器和智能控制系统，能够实时监测流体的流量、压力、温度等指标，确保生产过程稳定运行。其高度准确的监测功能，使其成为工业生产中不可或缺的设备之一。

2. 远程控制

通过现代化的远程控制技术，{仪表阀门}可以实现远程监控和操作，实现人机交互。即使在无人值守的情况下，也能够实时响应生产变化，保障生产安全和效率。

3. 自动化程度高

仪表阀门具备高度自动化控制功能，可以根据预设的参数和逻辑条件，自动进行调节和控制，减少了人为操作的错误可能性，提高了生产的稳定性和效率。

4. 节能环保

通过精准的控制和调节，{仪表阀门}可以实现能源的有效利用，减少能源浪费，达到节能减排的目的。在当前注重环保的社会背景下，其节能环保的优势愈发凸显。

5. 维护便捷

仪表阀门通常设计结构简单，维护操作便捷，可快速更换关键部件，降低了维护成本和维修时间，保障了生产设备的正常运转。

总之，{仪表阀门}凭借其精准监测、远程控制、高自动化程度、节能环保和便捷维护等优点，为工业生产提供了可靠的保障和支持。了解{仪表阀门}的优点，有助于企业选择合适的设备，提高生产效率，降低生产成本，实现可持续发展。

感谢您阅读本文，希望通过这篇文章的解析，为您对仪表阀门的优点有更深入的了解。

六、电机控制芯片

电机控制芯片：提升电动机性能的关键

随着科技的不断进步和人们对能源的关注，电动机在各个领域的应用越来越广泛。而要使电动机更加高效、稳定和可靠，电机控制芯片成为了不可或缺的关键技术。本文将介绍电机控制芯片的作用、特点以及未来发展方向。

什么是电机控制芯片？

电机控制芯片是一种集成电路，被用于控制电动机的运行、速度和转矩等参数。它通过传感器采集电动机的相关信息，并根据预设的算法来控制电机的工作状态。电机控制芯片在自动化系统、工业控制、家用电器等领域发挥着重要的作用。

电机控制芯片的作用

电机控制芯片在电动机和控制系统之间起到了桥梁的作用。它能够将控制信号转化为电动机所需要的驱动信号，从而控制电机的运行状态。通过电机控制芯片，我们可以实现电动机的运行、启停、速度调节、转向控制等功能，实现对电动机的精确控制。

此外，电机控制芯片还能够对电动机进行保护控制，防止过载、短路和过热等情况的发生。它能够监测电机的工作状态，及时发出警报并采取相应的措施，保证电机的安全运行。

电机控制芯片的特点

• 高集成度：电机控制芯片集成了多种功能，如驱动、传感、保护等，大大简化了系统设计。
• 高精度：电机控制芯片采用了先进的控制算法和精确的传感器，能够实现精确的电机控制。
• 高效能：电机控制芯片在处理速度和功耗上做了优化，能够提高整个系统的效率和性能。
• 可靠性强：电机控制芯片采用了可靠的电气元件和工艺，能够在严苛的工作环境下稳定工作。
• 易于使用：电机控制芯片提供了友好的开发接口和软件支持，使得使用者能够快速上手并进行开发和调试。

电机控制芯片的未来发展

随着电动汽车、工业自动化等领域的快速发展，电机控制芯片也面临着更高的要求和挑战。未来，电机控制芯片将继续追求更高的集成度、更高的精度和更低的功耗。同时，它还将更好地与人工智能、物联网等新兴技术相结合，实现电机的智能化控制和优化。

此外，电机控制芯片还将更加注重可靠性和安全性。在关键领域，如医疗器械、航空航天等，对电机的可靠性和安全性要求极高。未来的电机控制芯片将具备更强的故障检测和保护功能，以确保系统的安全运行。

综上所述，电机控制芯片是电动机性能提升的关键。它能够实现对电动机的精确控制和保护，提高电动机的效率和可靠性。未来，电机控制芯片将继续发展，实现更高级的功能和更好的性能，为各个领域的电动机应用带来更大的发展空间。

七、电机 控制 前景

电机技术一直以来都是工程领域中的关键部分，它在各个行业中都有着重要的应用。从最基础的家用电器，到高端工业机械，电机的控制技术一直在不断发展进步。随着技术的飞速发展，人们对电机技术的需求也越来越高。

电机控制技术的发展历程

电机控制技术的发展可以追溯到几十年前，当时的电机控制技术还比较简单，主要是通过开关控制电机的启停和速度。随着数字技术的发展，人们开始研究如何通过数字控制来精准地控制电机的运转，这就是现代电机控制技术的起源。

随着控制技术的不断进步，电机控制系统变得越来越智能化，能够更加精准地控制电机的运转状态。比如使用PID控制算法来实现电机的精准控制，或者利用现代传感技术来实时监测电机的运行状态，确保电机始终处于最佳工作状态。

电机控制技术的应用领域

电机控制技术的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有需要使用电机的行业。比如在工业生产中，电机控制技术可以用于控制各种机械设备的运转，提高生产效率；在交通运输领域，电机控制技术可以用于控制汽车、火车等交通工具的驱动系统，提高交通运输的安全性和舒适性。

• 医疗行业：电机控制技术在医疗装备中的应用越来越广泛，比如手术机器人、心脏起搏器等都需要精准的电机控制系统来确保设备的稳定运行。
• 家用电器：家用电器中也大量应用了电机控制技术，比如洗衣机、冰箱、空调等都需要精准的电机控制来实现各种功能。
• 新能源汽车：电机是新能源汽车的核心动力系统，电机控制技术的进步直接影响着新能源汽车的性能和续航能力。

电机控制技术的未来前景

随着科技的不断进步，电机控制技术的未来前景是非常广阔的。未来，随着人工智能、物联网等技术的发展，电机控制技术将会更加智能化、自动化。比如通过人工智能算法来优化电机控制系统的参数，实现更加高效的能源利用；或者利用物联网技术实现不同设备之间的智能协同控制，提高整体系统的效率。

此外，随着能源危机的日益严重，节能环保已经成为全球的主题之一。电机控制技术的发展也将会越来越注重节能环保，通过优化电机控制系统的设计，减少能源的消耗，降低对环境的影响。

总的来说，电机控制技术作为一个重要的技术领域，未来的发展前景是非常广阔的。随着技术的进步和应用领域的拓展，电机控制技术将会在各个行业中发挥着越来越重要的作用，带动整个工业技术的进步和发展。

八、电机控制前景

随着技术的不断进步和需求的不断增长，电机控制前景变得愈加广阔。电机控制是一项关键技术，它将电流、电压和频率等参数应用到电机控制系统中，以控制电机的转速、方向和力矩。在各种工业领域，电机的应用广泛，如机械制造、汽车制造、电子设备等等。因此，电机控制的发展对于提高生产效率、降低能耗和改善产品质量具有重要意义。

电机控制技术的重要性

电机是工业生产中的重要动力源，而电机控制技术则是实现对电机各项指标控制的关键。通过电机控制技术，可以实现电机的精确启停、转速调节、方向控制等功能。例如，在生产流水线上，通过电机控制技术可以实现产品的精准定位和运动控制，提高生产线的自动化水平和生产效率。此外，电机控制技术还可以使得电机在实际工作过程中更稳定、更可靠，减少电机的故障率和损坏率。

电机控制技术的持续发展和创新，不仅可以改善传统电机控制系统的效率和可靠性，还可以推动电机的智能化和网络化。随着物联网和工业4.0的发展，电机控制将更多地与信息技术相结合，实现对电机状态、性能和工作环境的实时监测和优化控制。这将为电机的安全运行和维护提供更多便利，为工业生产的自动化和智能化提供更多可能。

电机控制前景展望

随着电机控制技术的不断创新和应用，未来的电机控制前景将愈加光明。

1. 节能与环保

随着全球能源资源的日益稀缺和环境污染问题的日益严重，节能与环保成为当今社会的热点话题。电机作为能源的消耗者，在电机控制技术的引导下，可以实现对电机能耗的有效控制。通过对电机控制参数的优化和调节，可以减少电机的能量损耗，提高能源利用效率，从而降低产品的能耗和环境排放。

2. 数字化与智能化

随着信息技术的发展和应用，电机控制正朝着数字化和智能化方向发展。数字化技术使得电机控制系统可以实现更高的精度和稳定性，实时监测和控制电机的各项指标。智能化技术则使得电机控制系统能够自动学习和适应变化的工作环境，实现更智能、更灵活的电机控制策略。数字化和智能化的电机控制系统将为工业生产提供更大的灵活性和效率，推动工业生产的智能化和自动化。

3. 高性能与高效率

随着机械制造和电子设备的不断发展，对电机的要求也愈发严苛。电机控制技术的不断创新和发展，使得电机能够具备更高的性能和效率。例如，通过合理的控制策略和优化的电机设计，可以提高电机的功率因数、效率和输出性能，满足不同应用场景的需求。高性能和高效率的电机将为工业生产提供更大的动力支持和高质量产品的保障。

4. 自适应与可靠性

电机不仅需要适应不同的工作负载和工况变化，还需要具备良好的可靠性和稳定性。电机控制技术的发展，使得电机控制系统具备更强的自适应能力，在不同工作环境下实现对电机的优化控制。同时，通过对电机运行状态的实时监测和故障诊断，可以提前预警和处理电机的故障情况，降低电机的故障风险和维修成本。自适应和可靠的电机控制系统将为工业生产的稳定运行和可持续发展提供有力支持。

结论

电机控制作为一项关键技术，在工业生产中发挥着至关重要的作用。电机控制技术的不断进步和创新，将为工业生产提供更多的机遇和挑战。在实施电机控制策略时，需要综合考虑工作负载、环境因素和系统要求，为电机控制系统的稳定性和可靠性提供保障。通过与信息技术的融合和创新，电机控制将更加智能化、数字化和网络化，为工业生产的自动化和智能化提供更多可能。

九、模型预测控制和机器学习

模型预测控制（MPC）和机器学习是近年来在自动控制领域备受关注的两大技术。它们在优化系统性能、提高控制精度和适应性方面发挥着重要作用。本文将探讨模型预测控制和机器学习在工程领域中的应用，并比较它们在不同场景下的优势和局限性。

模型预测控制（MPC）

模型预测控制是一种基于系统动态模型的控制策略，通过对系统未来行为的预测来优化控制输入，以实现对系统性能的最大化。MPC以系统模型为基础，通过优化问题来计算未来一段时间内的最优控制输入序列。这种控制方法在处理多变量、非线性系统和带有约束条件的系统中表现出色。

MPC通常包括以下几个关键步骤：

• 系统建模：将系统的动态行为表示为数学模型，通常采用差分方程或状态空间模型。
• 目标函数设定：定义控制性能的指标，例如最小化误差平方和或最大化系统响应速度。
• 约束条件设置：考虑系统输入和输出的约束条件，确保系统稳定性和鲁棒性。
• 优化问题求解：通过数学优化方法求解最优控制输入序列，使系统在未来时刻的性能最优。

机器学习

机器学习是一种人工智能技术，通过从数据中学习模式和规律来实现预测和决策。机器学习算法能够自动识别数据中的模式，并利用这些模式进行预测或分类。在自动控制领域，机器学习被广泛应用于建模、识别、优化和决策等方面。

机器学习主要包括监督学习、无监督学习和强化学习三种范式。监督学习通过标记数据进行训练，无监督学习则从无标记数据中学习隐藏的模式，而强化学习是通过与环境的交互学习最优策略。

机器学习在控制系统中的应用包括：

• 系统建模：通过机器学习算法从数据中学习系统动态特性，建立系统模型。
• 故障诊断：利用机器学习技术对系统运行状态进行监测和诊断，提高系统可靠性。
• 控制优化：结合机器学习算法对控制器参数进行优化，提高控制性能。
• 智能决策：利用机器学习实现智能决策制定，使系统具备自适应能力。

模型预测控制和机器学习的比较

模型预测控制和机器学习在自动控制领域都具有重要意义，但它们在方法论和应用方面存在一些显著差异。下面将对两者进行比较：

方法基础

模型预测控制是基于系统动态模型的控制策略，需要事先建立精确的系统模型。而机器学习则是通过对数据进行学习得到模型，更适用于复杂、非线性系统。

适用场景

模型预测控制适用于控制要求严格、系统动态较为稳定的场景，能够处理多变量系统和约束条件。机器学习适用于无法准确建模或模型复杂的系统，具有更强的泛化能力。

在线计算

模型预测控制需要在线计算控制输入序列，对计算资源要求较高；而机器学习通常是离线训练模型，在线推断的计算成本较低。

调试与调整

模型预测控制需要对系统模型进行调试和参数调整，工程师需要较强的领域知识。机器学习则更多依赖于数据和算法，对领域知识要求较低。

结论

模型预测控制和机器学习都是现代自动控制领域的重要技术，各有其优势和局限性。在实际应用中，工程师需要根据具体系统需求和特点选择合适的控制策略。MPC适用于需要精确建模和高精度控制的场景，而机器学习则适用于数据复杂、模型不确定或需要自适应的场景。

十、多智能体系统协同控制、最优控制、预测控制前景如何？

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。

方法概述

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。

多车编队控制

矿区场景下的研究

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。

非矿区场景下的研究

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。

总结与思考

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：

1. 在基本性质的研究上，研究方法大多属于现代控制理论，MPC、滑模控制与控制比较常见。绝大部分研究（不论是异质、通信或稳定）将所研究的问题转换为稳定性条件分析，随后基于李雅普诺夫理论进行分析或推导；
2. 大部分研究只讨论纵向控制，通用的模型比较简单（适用于理论推导）。少部分考虑横向控制的研究，其方式主要为将纵向与横向分开控制；
3. 实现节能的方式同质性强，个人认为不同论文在节能上的创新性缺乏说服力；
4. 考虑安全的论文局限性强，缺乏对考虑外部车辆的讨论。
5. 几乎没有实验研究

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）：

1. 在基本性质研究上，李雅普诺夫理论应用十分广泛。但是基于李雅普诺夫的研究重点在于寻找合适的李雅普诺夫函数，此处很吃经验。并且，为了满足理论应用要求，控制系统很可能会进行大量简化，进而失去落地价值。如果向复杂系统卷，那很难拼得过正儿八经搞控制的人；
2. 目前缺少适用于编队控制的纵横向集成的车辆模型，单车领域的此类模型比较复杂，很难进行理论推导。除此之外，现有关于基本性质的研究聚焦线性队列，如果队形不是线性了，可能会有一堆性质无法继续用；
3. 我认为车辆节能的根本在于车辆底层的控制方式。但若想从规划层实现节能，就不能仅针对某路口、路段，而是应该站在足够高的层次，例如在交通网络层面实施路径或速度规划；
4. 当前用于编队的车辆模型在状态变量上很难考虑外部车辆。要想实现躲避外部障碍物，要么引入新的模型、要么在现有模型上讨论状态量变化方法、要么设计新的控制架构（即通过编队控制模型以外的模型实现避障）；
5. 现阶段可行的实验为利用无人小车，比如UGV。但是为了研究UGV的编队控制，在硬件设备与维护成本上的人力物力投入不亚于学术研究。

发展趋势

在编队控制方面，论文中出现较多的发展趋势有以下方面：

1. 引入学习类算法，组合多种算法以平衡优缺点。（以往没有协同车辆数据，所以没见到基于深度学习的研究，但是2023/5出来了首个真实场景下采集的时许车路协同数据集，虽然该数据面向感知与预测，但是在控制方面存在利用价值）
2. 结合预测、事件触发等方式，弥补通信质量对控制的影响
3. 考虑复杂城市交通的动态场景，因此车队需考虑外部障碍物，并且能够进行纵横向控制
4. 开展实验验证
5. 研究强异质性与混合交通下的编队控制