随着工业技术的发展，多智能体协同控制平台目前已在工业操作、巡逻侦察、灾情救援、环境勘探、智能物流、智能农业，和消费娱乐等方面有了长足的发展。智能体（Agent）的概念为无人车、无人机、无人潜艇等自主移动平台建立了统一的研究体系。多智能体系统的协同控制是大规模机器人系统实现实际任务与操作的理论基础。
但国内外关于多智能体协同控制平台编队的研究大多数还停留在理论和计算机仿真层面。北京理工大学自动化学院建立该协同控制平台旨在设计一套实用可行、可靠性强的多智能体协同控制实验平台，供高校实验室用于同构和异构智能体的控制算法验证，为理论成果提供实验支撑，同时平台开源性强，预留有丰富的二次开发接口，可成为高校理论课程的实践基础。
整个多智能体协同控制平台主要由网络通信子系统、多智能体子系统、组合定位子系统三部分组成。其中网络通信与云控制子系统主要负责各个智能体之间的通信；多智能体子系统则主要用于执行相关的上层控制命令，包括四旋翼无人机和全向移动机器人；组合定位子系统是由NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统定位为主要定位方式，机载惯性器件辅助构成的多智能体组合空间定位系统。
通过NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统提供的高精度、低延时的定位信息，整个平台才能实现更精确的运作。
整个控制平台的实现是需要在有精确的定位前提下才能完成，相较于以往多数平台使用的UWB定位技术，NOKOV（度量）光学三维动作捕捉系统提供的光学动作捕捉系统定位技术，不仅仅精度高，还能低延时、不受干扰地提供实时无差别的定位数据，能够让无人机，无人车找到自己的位置。正如孙中奇老师说的：“想要知道我们在哪儿，通过NOKOV度量的光学动作捕捉系统，我们之间知道了自己在哪儿，也告诉对方我们在哪儿，这样就实现了两者之间的通讯交流，也就能完成协同交互”
通过NOKOV（度量）光学三维动捕系统标定出来的定位空间，多智能体子系统，即无人机和无人车的组合在空间中的飞行，行驶的位置和姿态信息都被NOKOV度量动作捕捉系统通过高清光学动作捕捉镜头捕捉在智能体上面贴有的反光标志点而获取到，并经由动捕系统中动捕软件的SDK端口广播给控制平台的网络通信系统，再次由通讯系统将定位数据传给智能体，智能体之间完成协同运动和相互之间的交互式配合。
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