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作者： im钱包下载中国

2024-03-07 20:08:47

NDO软件讲解及实操应用！ - 知乎

NDO软件讲解及实操应用！ - 知乎首发于影视动画切换模式写文章登录/注册NDO软件讲解及实操应用！MAYA讲师-王海鹏ndo主要应用于游戏以及影视方面会多一些，主要是用来绘制法线贴图用的，接下来我们打开软件。因为ndo是和ps是捆绑在一起的，所以我们打开的时候PS也会一起打开，如下图：现在我们会看到一个浮动面板，在左上角的位置，ndo是用来做法线的，ddo是用来做贴图的，mdo是一个素材库，fdo是用来做预览效果的。整个一个软件的全称叫做Quixel Suite，ndo只是这个软件里面的其中一个组件，下面给大家讲解下ndo,点击下ndo，会出现一个浮动面板，如下图：ndo主要是用来制作法线的，法线也给大家讲解过，是一张假的凹凸贴图，通过红绿蓝三种颜色通道构建而成，每个颜色代表不同的朝向。接下来我们点击下中间部分，会弹出一个对话框，在这里面我们可以添加模型，这个模型如果是带有组信息，也可以进行切换。下面可以调节分辨率，也可以对法线进行翻转，以及保存路径等，设置完成之后可以点击创建法线。在这里我们先找到一个模型，将它导入进来，在设置下分辨率，在激活下16位，设置好保存路径，点击创建，如下图：下面就是生成的法线贴图，我们打开下预览窗口，会看到我们导入进去的小机器人模型，如下图：因为我们需要在小机器人身上绘制细节，所以我们需要回到maya里面，将小机器人的uv网格导入进来，对准位置进行绘制，如下图：现在我们就可以进行绘制了，其实非常简单，我们可以用ps里面的选择工具进行制作，如下图：绘制好之后，我们会发现当前的选区已经发生了改变，提示我们是否要转换为法线，我们点击下就可以了，如下图：法线已经生成了，但是目前是突起来的，我们可以让他凹下去，可以进行相应参数的调节，达到你想要的效果，如下图：现在我们去到fdo里面进行3d的观察，看下我们制作的效果，看到法线已经出现在模型身上了，如下图：如果你觉得绘制的效果不好，可以用多边形套索工具来进行绘制，可以更加精细一些，如下图：ps里面的一些操作都非常简单，在这里面就不做过多的讲解了，下面我们在去做一些钉子的效果上去，如下图：同样的我们也可以用笔刷工具，在表面进行绘制，然后生成法线贴图，绘制的时候尽量让颜色是高亮色的，如下图：也可以对它进行缩放，变小一些，最后进入到fdo里面进行浏览一下，如下图：以上就是笔刷工具的一个应用，切记笔刷要是高亮色显示，要不法线显示会不明显。接下来我们也可以用文本和钢笔工具来生成法线贴图，给大家演示下，如下图：下面我们再来试下钢笔工具，来生成法线贴图，如下图：那么我们会看到，我们是直接用ps软件里面的一些工具，直接生成的，非常方便。下面给大家介绍一下用图片如何生成法线的，我们导入一张图片，如下图：点击下图片法线预设，里面有各种各样的预设效果，选择你想要的，点击生成即可，如下图：这个就可以直接导出在maya里面进行应用了，下面我们再找个砖头的试下，如下图：速度很快，在左边有相应的参数可以进行调节，如下图：接下来我们点击下贴图转换，会看到不同的贴图类型，如下图：想要哪个贴图，就可以转换成什么类型的贴图，如下图：但是这些高光的效果并不是很好，应用于道具还可以，角色最好是自己去绘制。下面是ndo的界面，也简单给大家说下，分别是锐化，倒角，凹凸，曲线，混合5种模式。下面分别是大小，强度，对比度，透明度，软边设置，具体试下就知道了，很简单。关于ndo软件的讲解和应用就给大家讲解到这里，谢谢观看！更多干货分享 @MAYA讲师-王海鹏的知乎专栏，也可以加王老师公众号：MAYA设计学习发布于 2019-12-18 11:20影视动画专业动画设计CG动画赞同 62 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录影视动画王老师微信：186200064

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非线性扰动观测器NDOB的推导与实例 - 知乎

非线性扰动观测器NDOB的推导与实例 - 知乎切换模式写文章登录/注册非线性扰动观测器NDOB的推导与实例西涯先生你好，世界！干扰观测器是机器人控制中很重要的一种手段，今天要分享的是一种简单的非线性干扰观测器NDOB的推导，请享用吧1 朴素NDOB观测器推导假设非线性系统方程为：\begin{aligned} \dot{x}&=f(x)+g_1(x)u+g_2(x)d\\ y&=h(x) \end{aligned}\tag{1} 其中， d 为扰动， u 为控制量。我们期望对扰动 d 进行估计，不妨设扰动估计量为 \hat{d} ，那么扰动的估计误差则为：\tilde{d}=d-\hat{d} 对 \tilde{d} 求导，可得：\dot{\tilde{d}}=\dot{d}-\dot{\hat{d}}=-\dot{\hat{d}} 注意，由于我们对于真实扰动 d 没有任何先验知识，这里最不失一般性的假设就是：它的导数等于0。接下来，为了让 \tilde{d} 尽快收敛，我们可以令其等于如下形式：\dot{\tilde{d}}=-\dot{\hat{d}}=-l(x)g_2(x)\tilde{d} 注意，上面这个等式是我们人为设计的一种\tilde{d}的趋近律，也就是我们希望\tilde{d}以何种方式趋近于0。我们可以任意选择 l(x) ，只要保证以上关于\tilde{d}的这个动力学系统收敛即可。基于以上趋近律，并且代入系统方程(1)，我们可以得到：\begin{aligned} \dot{\hat{d}}&=l(x)g_2(x)\tilde{d}\\ &=l(x)g_2(x)(d-\hat{d})\\ &=l(x)(\dot{x}-f(x)-g_1(x)u-g_2(x)\hat{d})\\ &=-l(x)g_2(x)\hat{d}+l(x)(\dot{x}-f(x)-g_1(x)u) \end{aligned}\tag{2} 以上就是一个最为朴素的非线性扰动观测器了。当然，事情到这里还没有结束。仔细观察可以发现，这个扰动观测器需要用到 \dot{x} 这一项，很显然，大多数系统都不可能得到这项的观测，所以这个最朴素的扰动观测器需要一些小的改进。2 改进NDOB观测器推导最朴素的把 \dot{x} 消去的思路就是，在观测器(2)的左右两边同时减去 l(x)\dot{x} ，如下：\dot{\hat{d}}-l(x)\dot{x}=-l(x)g_2(x)\hat{d}+l(x)(-f(x)-g_1(x)u)\tag{3} 这样公式右边就没有 \dot{x} 这一项了。进一步地，我们对等式(3)左右两边积分：\hat{d}-p(x)=\int -l(x)g_2(x)\hat{d}+l(x)(-f(x)-g_1(x)u) \ \text{dt}\tag{4} 其中，假设 p(x)=\int l(x)\dot{x} \text{dt} 。同时，进一步设置一个中间变量 z=\hat{d}-p(x) 。那么，再对公式(4)求导，就可以变形为：\begin{aligned} \dot{z}&=-l(x)g_2(x)(z+p(x))+l(x)(-f(x)-g_1(x)u) \\ &=-l(x)g_2(x)z-l(x)\left[f(x)+g_1(x)u+g_2(x)p(x)\right] \end{aligned}\tag{5} 以上就是一个针对中间变量 z 的观测器，有了 z 以后，扰动估计量 \hat{d} 也可以很容易得到：\hat{d}=z+p(x) \tag{6} 推到这里，公式(5)(6)就可以实现扰动观测了。然而，还遗留了一个最重要的问题， p(x) 是什么？刚才我们假设了 p(x)=\int l(x)\dot x \ \text{dt} ，所以，也存在如下关系：l(x)=\frac{\partial p(x)}{\partial x} \ \ \rightarrow \ \ \frac{\text{d} p(x)}{\text{d}t}=l(x)\dot{x} \tag{7} 所以，如何确定 p(x) 呢？有两种方式，一种是先选定 l(x) ，然后对 x 积分，求 p(x) 。另一种方式则是，先自由选定 p(x) ，但是 l(x) 则必须满足上述关系式(7)。3 实际例子下面以一个实际系统为例，演示NDOB的使用方法：存在一个二阶非线性系统，如下：\begin{aligned} \dot{x}_1&=x_2\\ \dot{x}_2&=-k|x_2|x_2+bu+d \end{aligned} 其中， x_1 代表位置， x_2 代表速度， u 代表控制， d 代表扰动。针对第二个式子：\dot{x}_2=-k|x_2|x_2+bu+d 其中：f(x)=-k|x_2|x_2,g_1(x)=b,g_2(x)=1 设计 l(x)=c ，则有：p(x)=cx_2 定义中间变量 z=\hat{d}-p(x) 于是，扰动观测器的形式为：\begin{aligned} \dot{z}&=-l(x)g_2(x)z-l(x)\left[f(x)+g_1(x)u+g_2(x)p(x)\right]\\ &=-cz-c(-k|x_2|x_2+bu+cx_2)\\ \hat{d}&=z+p(x)=z+cx_2 \end{aligned} 4 参考文献[1] Wen-Hua Chen et. al. A Nonlinear Disturbance Observer for Robotic Manipulators, 2000[2] Wen-Hua Chen et. al. Disturbance-Observer-Based Control and Related Methods—An Overview, 2016发布于 2021-05-27 09:05非线性非线性系统（书籍）机器人控制赞同 8211 条评论分享喜欢收藏申请

控制算法手记-基于干扰观测器的控制 - 知乎

控制算法手记-基于干扰观测器的控制 - 知乎首发于机电&自动化切换模式写文章登录/注册控制算法手记-基于干扰观测器的控制3stones浙江大学机械电子工程博士写在前面现实世界的复杂性使得自动控制系统运行时面临着各种各样的干扰，如环境对控制系统施加的影响、设备本身的非理想特性造成的干扰，这些干扰的存在使得控制系统的表现脱离预期，因此，干扰衰减/抑制（Disturbance Rejection/Attenuation）成为控制系统设计的一个永恒主题。如果干扰已知或者可以测量，且进入系统的方式比较明确，自然可以通过前馈消除。对于干扰未知，但是有上界的情况来说，滑模控制SMC（Sliding mode control）通过在滑模面上的高频切换，在时间平均意义上实现了对未知干扰进行有效逼近和补偿。（具体分析可以参考‘控制算法手记-滑模控制滑的是什么模’）。对于未知干扰，如图1所示，干扰观测器（Disturbance Observer）提供了另一种解决问题的思路：当干扰存在并与控制输入一起进入被控系统时，导致系统输出相比无干扰情况发生偏离；那么，将控制输入、受到干扰偏离的控制输出与无干扰时被控对象模型（即名义/标称/Nominal 模型）提供的信息相结合，应该能够反算出未知干扰。与状态观测器不同的是，形式上，这里的干扰是独立于系统状态之外的信号（干扰动态模型未知）。为限定讨论范围，其他形式的干扰观测器如滑模、ESO（将干扰扩张成附加的系统动态，且误差由观测输出误差驱动）等暂不在本文讨论范围（感兴趣的朋友可以参考参考文献【1】~【4】）。图1. 干扰观测器DO的基本原理图2. 基于干扰观测器的控制DOBC的基本原理如图2所示，DO的引入为基于干扰观测器的控制DOBC（Disturbance-Observer based Control）奠定了基础。类似于前馈控制，DOBC在二自由度控制系统的架构下（具体可参考‘控制算法手记-二自由度控制器’），将观测到的未知干扰在控制输入端进行前馈补偿（控制输入和未知干扰进入系统在同一通道，即匹配性干扰/Matched Disturbance可以直接补偿，运动控制系统中，干扰多为外界负载或者摩擦力，控制输入为力/力矩时，则为匹配干扰，控制输入为电压时，则为非匹配干扰/Unmatched Disturbance），从而减小或者消除未知感染对系统的影响。DOBC使得控制系统的设计能够兼顾跟踪与抗扰性能、名义/标称性能与鲁棒性能。DO可以作为单独附加模型（Stand-alone Add-on Module）整合到原有控制系统中，从而改进控制性能的优势，在实际中得到了广泛应用。DOBC本质上也是一种基于（机理）模型的控制方法，建立合适的被控系统（名义/标称/Nominal）模型是成功运用该方法的第一步。应该注意到任何模型都是对被控系统的近似描述，无论形式如何（传递函数、状态方程），这种描述都应该抓住问题的本质或者主要矛盾。在干扰观测器的语境下，系统模型包含标称模型和干扰两部分，没有被标称模型描述的，并对控制性能/输出有影响的都可以被认为是干扰（对于同一个被控对象，标称模型不同，控制算法设计语境下的干扰定义也随之变化）。这种分离处理方法相比其他鲁棒性控制算法简化了控制器的设计过程：针对干扰，设计干扰观测器观测干扰，并在输入端进行补偿，完成补偿后，可以忽略干扰对控制系统影响；针对标称模型所描述的动力学行为，再设计相应的标称控制器（Nominal controller）使得标称模型对应的动力学行为和标称控制器组合形成控制系统行为符合期望。如上所述：标称模型的选取和建立、干扰观测的方法以及针对标称模型的标称控制器设计构成了DOBC的主要组成部分，实际上这也DOBC在形式上区别不同干扰观测器控制方法的主要依据。比如对于ADRC（自抗扰控制器）和ESO（扩展状态观测器）来说，标称模型就是积分串联型，干扰观测方法就是利用伦贝格观测器（Luenberger Observer）的思路估计扩张成额外状态的总扰动；滑模干扰观测器则利用滑模设计思路能够有效时间内收敛的优势进行干扰估计，标称模型可以认为和DOBC相差不大。这两种干扰观测器一般都在状态空间模型下进行设计，对于线性系统，DOBC则可以在传递函数的架构，利用标称模型的逆(inverse nominal model)下进行。干扰观测器DO同H无穷、滑模控制类似，是一种鲁棒控制方法，自上世纪80年代由日本学者Ohnishi提出以来[4]，在运动控制系统中得到了广泛应用，如多关节机器臂控制、机器臂遥操作（Tele-operation）控制、工业伺服电机、车辆运动控制、飞行控制系统以及精密运动控制系统。在这些应用场合中，未知摩擦力/负载力、控制系统本身的参数变化都是影响控制性能的主要因素。对于过程控制（Process Control），目前以仿真研究较多，实验验证或者已经工业应用案例相对较少。在DOBC应用过程中，干扰是否匹配输入（Matched/Unmatched disturbance），被控对象本身的特性（不稳定零点/非最小相位系统标称模型求逆），传感器噪声和信号传输延迟、滤波设计等问题仍是需要特别关注的问题。根据被控系统是线性或者非线性，DO可以分为线性观测器LD0和非线性观测器NDO，本文将主要围绕LDO进行介绍。线性干扰观测器LDO原理对于线性被控系统，DO的分析和设计通常在频域进行，如图3所。对于单输入单输出非最小相位系统而言（无不稳定的零点和极点），LDO一般包含逆标称模型和滤波器Q(s)，根据输出信号y、测量噪声n，和控制输入u, 估计出外界干扰d^，嵌入到系统内部环路中，与外环控制器C（基于名义/标称模型Pn设计）一起，组成整个控制回路。为简明起见，表1给出了引入LDO前后的传递函数对比。图3. 线性干扰观测器LDO及其控制系统LDOBC 从表1中可以看出，滤波器Q的设计在LDOBC中起着至关重要的作用。理想情况下，在感兴趣的频率范围内，当Q(s)≈1时，LDO的引入带来以下好处：- 无论是内环，还是外环，干扰d对输出y无影响，即干扰作用得以消除；- 输入输出传递函数转变为标称模型Pn对应的传递函数，即可以标称模型设计控制器，标称模型和实际模型之间的差别得到完全消除；以上优势使得DOBC的控制设计可以分别处理跟踪和抗扰，标称性能和鲁棒性能，大大简化了控制器设计过程。然而，在实际中，滤波器Q通常设计为低通滤波器，这一设计主要基于以下考虑：- 低通滤波器Q与逆标称模型相结合，能够保证组合成的传递函数相对阶数大于0，以满足因果关系，在物理上可实现，在实际控制运算中避免代数环（参考图3）；- 对于实际物理系统而言，干扰一般为中低频（即使有高频干扰，考虑一般控制系统如机械运动系统体现为低通特性，高频干扰对系统影响也相对较小），传感器噪声为中高频。因此在设计滤波器时，一般要保证其截止频率要高于干扰频率，以保证干扰能够准确的被估计出来，但是同时又能够衰减高频噪声，以保证传感器测量噪声不会对干扰估计造成影响；- 滤波器阶次、截止频率（带宽）的确定需要考虑多方面的影响，如被控对象特性（模型不确定、是否有延迟、是否稳定等）、干扰特性、测量噪声、鲁棒稳定性等多方面因素影响。因此，如果要合理干扰观测器，仍要掌握必备的时频域、（鲁棒）稳定性分析手段【6】【7】。值得注意的是，为方便说明，图3假设被控系统为单输入单输出、非最小相位系统。实际中，对于非最小相位系统，通过改进观测器仍可以运用LDOBC改善系统控制性能。感兴趣的朋友可以参考综述文献【1】~【3】。LDOBC与PID等效关系如同LADRC（线性自抗扰控制）的低阶线性版本和PID之间等效关系【8】，低阶LDOBC也与PID也存在某种对应关系【9】【10】【11】。这种等效关系就为借助二自由度控制器能够分别处理跟踪和抗扰的优势，设计二自由度的PID控制器（即滤波+PID）奠定了基础，也帮助揭示了PID的抗扰机理和抗扰设计方法。图4. PD+DOB与PID控制系统之间的等效【10】如图4（a）所示，对于采用PD控制器的位置控制系统，为改善系统抗扰性能，设计一阶LDO（滤波器为一阶，带宽为beta），采用速度反馈和控制电流为输入。其等效系统如图4（b），LDO的引入，使得等效控制器含有了积分控制成分（原有控制器并不包含），且积分增益正比于观测器带宽，同时等效控制器的微分增益也随着LDO的带宽增加【10】。这清楚地表明了PID中积分的抗扰作用。类似地，采用比例+LDO的控制，也可以等效为PI控制【9】。图5. LDOBC等效形式 LDOBC和PID之间的这种关系等效关系，可以用LDOBC（图3）的等效控制框图图5来说明。可以看出，滤波器Q的引入相当于在系统前向通道上增加了一个1/(1-Q)的传递环节，内环回路上增加了一个滤波函数。如果Q设计成为一阶滤波器，那么经1/（1-Q）变换后自然成为PI环节，比例增益为1，积分增益为观测器截止频率（滤波器为一阶时，截止频率就是带宽）。这一环节与原有PD控制器串联，本质上只是PID控制的一种体现形式：Kp(1+Ki/s)(1+Kds)。对于速度动态这个一阶系统来说，这一增加的反馈回路实际相当于不完全微分，反馈到控制输入端，因此，也相应的增加微分系数。值得注意的是，传统LDOBC中，滤波器Q只有一个。图5的等效形式表明，等效前向回路中的滤波器QA和内环反馈通道中的滤波器QB不必相同，因此可以单独设计保证回路跟踪/抗扰性能以及反馈信号滤波【11】。 LDOBC的等效控制回路进一步为抗扰DR-PID控制器的设计奠定了基础，如图6所示。这种等效关系，为从系统期望闭环带宽（HR为期望闭环系统模型，用来替代名义/标称模型）、干扰观测器观测带宽以及系统相位补偿（Cpd）等控制系统频域性能直接整定PID控制和设计前置滤波函数奠定了基础。这一从二自由度控制器结构出发的PID参数设计方法已经在直流电机、移动机器人以及风行姿态控制中得到了应用，显示了优良的控制性能。感兴趣的读者可以参考聂教授课题组的知乎文章：PID控制器的抗扰原理（DR-PID）。图6. 基于改进干扰观测器的抗扰PID【12】从以上等效过程中可以看出，PID作为一种工程中最常用的控制器类型，目前关于其抗扰作用机理和相应的整定/设计方法仍未被完全揭示。无论从时域上理解的‘‘过去-现在-未来信息’’生成控制决策，还是传递函数上理解的‘’零极点对消或者相位超前滞后‘’视角在工程实际应用中仍然不够直观。从LDOBC等二自由度控制器出发无疑为揭示PID作用机理提供了视角。从PID反过来看LDOBC，根据内模原理IMP（Internal model principle），一般认为积分只能消除稳态干扰，既然LDOBC可以估计并消除动态干扰（在LDOB范围内即可），而且PID和LDOBC等效，那么回到PID中，这种消除动态干扰的能力（似乎与图5中的内环等效反馈回路有关）又能对PID的设计提供什么样的启发？另一方面，LDOBC忽略干扰的本身动态或者结构，只把干扰当成外在信号，与IMP的抗扰效果有多大区别（文献【13】提供了一种将IMP和DOBC抗扰思路相融合的方法，值得进一步研究）？基于IMP设计的PID控制器是否能够与LDOBC等效的PID控制器达到相同效果？相信不同控制方法的互相启发能够为控制算法和控制实践的成熟奠定基础。扩展:非线性干扰观测器NDO 对于非线性系统，利用频域分析、逆向标称模型设计干扰观测器的方法不再适用。因此需要回到时域状态方程的框架中，并采用类似状态观测器的方法设计NDO。考虑到非线性系统的多样性和复杂性，目前关于NDO的研究多集中在仿射非线性上（Affine nonlinear system，对控制是线性的，容易在控制输入端补偿观测的干扰），如图7所示。电液控制系统、机械臂控制系统等运动控制系统都可以归入到这一类。感兴趣的读者可以参考文献【14】，了解常见NDO的设计方法和在机械臂运动控制系统中的应用。由于参考文献已经写得相当简明，这里就不再重复了。图7. 一种的常见的非线性观测器及其控制系统【14】值得注意的是，NDO不像LDO，其稳定性能比较容易保证。NDO在控制系统中的引入，如同参数辨识模块在间接自适应控制中的引入，相当于给整个系统引入了附加动态，这部分动态的引入使得整个控制系统的动力学行为更加复杂。如果干扰观测器没有正确设计，观测出来的干扰远远偏离实际干扰，然后用不正确的干扰输入在输入端进行补偿（导致过补偿或者欠补偿），整个控制系统性能会下降甚至失稳。因此，必须首先通过稳定性分析和设计，确保干扰测误差动态能够有界（误差很小）或者趋近于0，然后在此基础上再次运用稳定性分析方法保证整个控制回路的稳定性。如同在‘控制算法手记-稳定性还是稳定性’所述，稳定性在先进控制算法的设计和控制系统的分析中发挥基础性作用。总结 DOBC采用先估计未知干扰再补偿/衰减影响的思路无疑是处理干扰的一种有效方法。与此同时，还存在着诸如自适应前馈/反馈（Adaptive feedforward/feedback）、滑模（Sliding mode）、内模原理（Internal Model Principle）、H2/H无穷等各种方法。即使是依托于观测器的干扰抑制，除了DOBC，也还存在着ESO/GESO、滑模（Sliding mode）、高增益（High-gain Observer）、UDE（Uncertainty and disturbance estimator）等各种方法。从本质上理解这些抗扰控制方法的基本思路是非常重要的，不仅能够避免工程师陷入各种控制算法的概念里，帮助工程师直面问题本质，正确的设计控制算法，而且还可以从更具物理直觉（Physical-intuitive）的视角加深对控制算法的理解。在面临实际控制问题时，切忌照搬各种算法或者控制理论，纠结于哪个工具好用，而是要先搞清楚自己的问题是什么（比如干扰从哪里来，本质上什么导致的，怎么影响系统，干扰信息或者结构是否可知等），目的是什么，建立以控制性能目标为导向的控制算法设计观念，然后再选择合适的工具或者工具组合，最后再研究如何把工具用好，或者对工具进行优化。同其他文章类似，本文并不会深入DOBC的细节，感兴趣的读者可以参考相关文献或者翻阅下面的专著进行深入学习。图7. 关于DOBC的专著【参考文献】1. W. H. Chen , J. Yang, L. Guo and S. Li, . (2016). Disturbance-observer-based control and related methods—an overview. IEEE Trans. Industrial Electronics, 63(2), 1083-1095. 2. E. Sariyildiz, R. Oboe and K. Ohnishi, (2019). Disturbance observer-based robust control and its applications: 35th anniversary overview. IEEE Trans. Industrial Electronics, PP(99), 1-1.3. J. Yang, W. H. Chen, S. Li, L.Guo, and Y. Yan, . (2016). Disturbance/uncertainty estimation and attenuation techniques in pmsm drives–a survey. IEEE Trans. Industrial Electronics, 64(4), 1-14. J. Su, W. H. Chen and J. Yang (2016). On Relationship Between Time-Domain and Frequency-Domain Disturbance Observers and Its Applications. J. Dynamic Sys., Meas. Ctrl., ASME.5. K. Ohishi, K. Ohnishi and K. Miyachi, (1983), Torque-Speed Regulation of dc Motor Based on Load Torque Estimation. Proc. IEEJ IPEC-TOKYO, 2, pp.1209–1216.6. E. Sariyildiz, and K.Ohnishi, (2014). A guide to design disturbance observer. J. Dynamic Systems, Measurement and Control, Transactions of the ASME, 136(2), [021011]7. E. Sariyildiz, S. Hangai, T. Uzunovic, T. Nozaki and K. Ohnishi. (2020). Stability and robustness of the disturbance observer-based motion control systems in discrete-time domain. IEEE/ASME Trans. Mechatronics, PP(99), 1-1.8. H.Jin, J. Song, W. Lan and Z. Gao, (2020) On the characteristics of ADRC: a PID interpretation. Science in China Series F：Information Science, vol. 63, no. 10.9. L. Luna, and R. Garrido, . (2018). On the equivalence between P+DOB and set point weighted PI controllers for velocity control of servo-drives under load disturbances. Congreso Mexicano de Robotica.10. R. Garrido and J. L. Luna. (2018). On the equivalence between PD+DOB and PID controllers applied to servo drives. IFAC-Papers OnLine, 51(4), 95-100.11. H. Shim, G. Park, Y. Joo, J. Back and N. H. Jo. (2016). Yet another tutorial of disturbance observer: robust stabilization and recovery of nominal performance. Control Theory and Technology.12. ,Z. Y. Nie, C. Zhu, ,Q. G. Wang, Z. Gao, and J. L. Luo. (2020). Design, analysis and application of a new disturbance rejection pid for uncertain systems. ISA Transactions, 101.13. Y. Joo, G. Park, J. Back and H. Shim. (2016). Embedding internal model in disturbance observer with robust stability. IEEE Trans. Automatic Control, 61(10), 3128-3133.14. A. Mohammadi, H. J. Marquez and M. Tavakoli. (2017). Nonlinear disturbance observers: design and applications to Euler-Lagrange systems. IEEE Control Systems, 37(4), 50-72.15. S. Li, J. Yang, W.-H. Chen, and X. Chen, Disturbance Observer based Control: Methods and Applications. CRC Press, 2014.编辑于 2022-05-08 20:52算法观测器赞同 2129 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录机电&自动化Mechatronics & Automat

基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制

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北京化工大学学报(自然科学版) 2021, Vol. 48 Issue (1): 103-110 DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2021.01.014

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饶志荣, 董绍江, 王军, 蔡巍巍, 刘伟. 基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制[J]. 北京化工大学学报(自然科学版), 2021, 48(1): 103-110. DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2021.01.014.

RAO ZhiRong, DONG ShaoJiang, WANG Jun, CAI WeiWei, LIU Wei. Adaptive terminal sliding mode control of autonomous underwater vehicle (auv) depth based on a disturbance observer[J]. Journal of Beijing University of Chemical Technology (Natural Science), 2021, 48(1): 103-110. DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2021.01.014.

基金项目

国家自然基金（51775072）；重庆市科技创新领军人才支持计划（CSTCCCXLJRC201920）；重庆交通大学研究生科研创新项目（20160108）

第一作者

饶志荣, 男, 1995年生, 硕士生.

通信联系人

董绍江, E-mail：dongshaojiang100@163.com

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收稿日期：2020-08-03

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基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制

饶志荣

董绍江

王军

蔡巍巍

刘伟

1. 重庆交通大学机电与车辆工程学院, 重庆 400074;

2. 大陆汽车研发(重庆)有限公司, 重庆 400074

收稿日期：2020-08-03

基金项目：国家自然基金（51775072）；重庆市科技创新领军人才支持计划（CSTCCCXLJRC201920）；重庆交通大学研究生科研创新项目（20160108）

第一作者：饶志荣, 男, 1995年生, 硕士生

通信联系人：董绍江, E-mail：dongshaojiang100@163.com

摘要：针对欠驱动自治水下机器人（autonomous underwater vehicle，AUV）在外部干扰和系统内部扰动下深度难以控制的问题，提出基于非线性干扰观测器（nonlinear disturbance observer，NDO）的自适应终端滑模控制方法。首先建立欠驱动AUV在垂直面上的状态方程并对其简化，其次根据简化后的系统状态方程构建NDO对外部干扰进行观测，再结合反步法设计出自适应终端滑模控制器；最后通过李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。结果表明：欠驱动AUV最大跟踪误差为0.137 5 m，峰值时间为2.1 s，证明了所设计的控制器能够实现深度控制，降低抖振，具有较强的鲁棒性。

关键词：自治水下机器人深度跟踪非线性干扰观测器自适应终端滑模控制

Adaptive terminal sliding mode control of autonomous underwater vehicle (AUV) depth based on a disturbance observer

RAO ZhiRong1

DONG ShaoJiang1

WANG Jun1

CAI WeiWei2

LIU Wei1

1. School of Mechanotronic and Vehicle Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074;

2. Continental Automobile Research and Development(Chongqing) Limited Company, Chongqing 400074, China

Abstract: The depth of an underactuated autonomous underwater vehicle (AUV) is difficult to control under external and internal disturbances. In an attempt to solve this problem, an adaptive terminal sliding control method based on a nonlinear disturbance observer (NDO) is proposed in this work. The state equation for the underactuated AUV in the vertical plane is first established and simplified. Secondly, based on the simplified state equation, the NDO to observe the external interference is constructed, and then the self-adaptive terminal sliding mode controller is designed by using a backstepping method. Finally, the stability of the control system is shown to be stable by using Lyapunov stability theory. The simulation results show that the maximum tracking error of the underactuated AUV is 0.137 5 m and the peak time is 2.1 s. These results show that the controller can achieve depth control with low chattering and strong robustness.

Key words:

autonomous underwater vehicle (AUV) depth tracking nonlinear disturbance observer adaptive terminal sliding mode control

引言

自治水下机器人在油气勘探、水下救援和海洋科学中都有着广泛的应用[1]。最初应用于执行海洋任务的自治水下机器人(autonomous underwater vehicle，AUV)是全驱动AUV，全驱动AUV是指其驱动器数量与自由度相等。而当AUV的驱动器数量少于其自由度时则称为欠驱动AUV。随着海洋装备的发展，欠驱动AUV越发体现出其重要性。在实际应用中，许多欠驱动AUV在潜伏或摇摆方向上缺少推进器或者其他机械结构，相比全驱动AUV质量更轻，续航更久。欠驱动AUV虽然降低了自身重量，但也给控制带来更大困难，并且AUV本身是一个高度耦合的非线性系统，这些因素导致对AUV的精准运动控制是极具难度的。

欠驱动AUV在垂直面上的轨迹跟踪是欠驱动AUV运动控制研究中基本的问题之一。Subudhi等[2]提出了一种输出反馈控制器，基于AUV线性化模型完成了其在垂直面上的轨迹跟踪任务。贾鹤鸣等[3]采用神经网络自适应反步控制器，实现了AUV的变深控制。Lakhekar等[4]构造了一个增强的动态模糊滑模控制器来改善AUV在执行任务时的深度控制性能。

滑模控制(sliding mode control，SMC)因对各种干扰和系统参数变化不敏感而得到广泛应用[5]。杨俭健等[6]对无人遥控潜水器(remotely operated vehicle，ROV)的深度轨迹跟踪进行了研究，利用反步法设计出滑模变结构控制器，在理想和有干扰的情况下分别实现了轨迹跟踪。Gao等[7]将六自由度AUV状态方程解耦为垂直和水平两部分，并分别设计了滑模控制器，实现了垂直面上的轨迹跟踪。但以上研究并未考虑到系统模型本身的扰动。

SMC适用于误差全局有界的系统，为提高AUV的自适应能力，许多基于自适应思想的控制器被用来控制AUV。魏延辉等[8]针对AUV水平面的轨迹跟踪控制在轴向、侧向和艏向3个自由度上分别采用自适应反步法滑模控制器和自适应终端滑模控制器，仿真结果表明两种控制器的控制效果良好，AUV能够对水平面上的轨迹实现精确跟踪。外部干扰是影响AUV控制精度的另一个关键因素，具有可预测性弱、非周期、非线性的特点。非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer，NDO)是一种可以减少外部干扰对系统控制影响的有效手段。张利军等[9]在AUV深度的自适应输出反馈控制设计过程中引入NDO，提升了系统的动态性能；文献[10]针对水面舰艇设计了一种基于有限时间的NDO，仿真结果表明该NDO能实现干扰的精确估计，但其收敛时间受初始的观测误差影响，适用性较低，而且文献[9]和[10]的干扰观测器只针对常值干扰才具有良好的估计效果。以上研究主要集中在系统参数自适应的设计上，并以此为基础引入其他控制算法，设计过程繁琐，较少关注外界干扰本身的估计。

本文提出一种基于NDO的自适应终端滑模控制器，以解决欠驱动AUV在深度路径跟踪中受外部干扰和内部扰动而难以精准控制的问题。通过设计NDO估计外部干扰，降低外部干扰对欠驱动AUV运动控制的影响，再使用自适应终端滑模对NDO未能估计的干扰进行控制。针对传统滑模收敛时间长和抖振严重的问题，本文采用的自适应终端滑模控制器能更快速地实现收敛，并改善传统滑模中由符号函数带来的抖振现象。

1 欠驱动AUV的运动模型

欠驱动AUV推进系统主要由主推进器、方向舵和水平舵组成。由于在横移和垂向上缺少推进器，所以属于欠驱动系统。为了分析欠驱动AUV的运动状态方程，定义了两个坐标系，如图 1所示，其中{B}和{E}分别表示运动坐标系和固定坐标系。

图 1(Fig. 1)

图 1 欠驱动AUV运动坐标系和固定坐标系

Fig.1 Underactuated AUV motion coordinate system and the fixed coordinate system

依据国际拖拽水池会议(International Towing Tank Conference，ITTC)所推广的参数来描述欠驱动AUV的运动状态方程[11]。定义欠驱动AUV的重心坐标和浮心坐标分别为rG=[xg yg zg]T和rB=[xb yb zb]T。取AUV在坐标系{E}下的位置与姿态为η=[x y z ϕ θ ψ]T，其中，x, y和z表示AUV的位置坐标；ϕ, θ和ψ分别表示AUV的横摇角、俯仰角和偏航角。AUV在坐标系{B}下的线速度与角速度为v=[u v w p q r]T，其中，u, v, w, p, q和r分别表示AUV的纵向速度、横向速度、垂荡速度、横摇角速度、俯仰角速度和偏航角速度。

对欠驱动AUV深度控制进行研究，需要建立其在垂直面上的运动学和动力学模型。考虑欠驱动AUV实际运行时的工作环境，由于难以获得其精准数学模型，需要对欠驱动AUV数学模型进行必要、合理的简化。假设欠驱动AUV本体为刚体，并且形状与质量分布关于纵向和横向对称，重心和浮心位于同一垂直线上，速度较低，因此可将欠驱动AUV垂直面上的运动学和动力学模型从六自由度状态方程中解耦出来。首先假设欠驱动AUV的垂直面与水平面的运动之间相互解耦，并且满足v=0，ψ=ϕ=0，p=r=0，忽略欠驱动AUV横摇方向运动对其纵摇方向运动的干扰，可得如下垂直面运动学与动力学模型[12]。

{\dot \theta = q}

(1)

{\dot z = - u\sin \theta + w\cos \theta }

(2)

\begin{array}{l}

{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {I_{yy}}\dot q + m\left[ {{z_{\rm{g}}}wq - {x_{\rm{g}}}(\dot w - uq)} \right] = - \left( {{z_{\rm{g}}}W - {z_{\rm{b}}}B} \right)\\

\sin \theta - \left( {{x_{\rm{g}}}W - {x_{\rm{b}}}B} \right)\cos \theta + {M_{|w|w}}w|w| + {M_{|q|q}}q|q| + \\

{M_{\dot w}}\dot w + {M_{\dot q}}\dot q + {M_{uq}}uq + {M_{uw}}uw + {M_{uu}}{u^2}{\delta _{\rm{s}}} + {T_{{\rm{ext}}}}

\end{array}

(3)

\begin{array}{l}

{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} m\left( {\dot w - uq - {z_{\rm{g}}}{q^2} - {x_{\rm{g}}}\dot q} \right) = (W - B)\cos \theta + {Z_{|w|w}}w\\

|w| + {Z_{\dot w}}\dot w + {Z_{|q|q}}q|q| + {Z_{\dot q}}\dot q + {Z_{uq}}uq + {Z_{uw}}uw + \\

{Z_{uu}}{u^2}{\delta _{\rm{s}}}

\end{array}

(4)

式中，m、W和B分别表示欠驱动AUV的质量、重力和浮力；Iyy为欠驱动AUV关于y轴的惯性矩；Z{·}和M{·}为欠驱动AUV的水动力参数，下标{·}为加速度水动力系数和耦合项水动力系数的统称；δs为欠驱动AUV舵角输入，下标s表示动力源；Text为欠驱动AUV所受外部干扰。

结合欠驱动AUV实际运行工况，为了设计出简洁高效的控制器，需对上述动力学模型中冗余部分进行合理的简化。由于欠驱动AUV横摇运动的影响微弱，可假定垂荡速度w≈0，$\dot w$≈0。取坐标系{B}原点为AUV浮心，即xb=yb=zb=0。结合欠驱动AUV实际运行时的驱动特点，设定欠驱动AUV的纵向速度在主推进器的作用下保持恒定，即u=U，且U>0。令x1=z，x2=θ和x3=q，根据式(1) ~ (3)建立新的AUV垂直面运动模型

\left\{ {\begin{array}{*{20}{l}}

{{{\dot x}_1} = - U{x_2} + {T_1}}\\

{{{\dot x}_2} = {x_3}}\\

{{{\dot x}_3} = {A_1}{x_3} + {A_2}\sin {x_2} + {A_3}{\delta _{\rm{s}}} + {A_4}\left| {{x_3}} \right|{x_3} + {T_2}}

\end{array}} \right.

(5)

式中，A1=MuqU/Iyy－M$\dot q$，A2=－zgW/Iyy－M$\dot q$，A3=MuuU2/Iyy－M$\dot q$，A4=Mq|q|/Iyy－M$\dot q$；T1=U(x2－sin x2)，为欠驱动AUV状态方程的内部扰动；T2=Text/Iyy－M$\dot q$，为欠驱动AUV状态方程的外部干扰。

2 欠驱动AUV控制器的设计

2.1 非线性干扰观测器设计

由于外部干扰Text是整个系统所受干扰的最主要部分，为消除这部分干扰对欠驱动AUV运动的影响，通过引入NDO来得到外部干扰值并进行补偿[13]。在设计控制器时将外部干扰Text转为估计T2。假设$\hat T$2是T2的估计值，$\hat T$ext是Text的估计值，显然可得$\hat T$ext和$\hat T$2满足关系式：$\hat T$ext=(Iyy－M$\dot q$) $\hat T$2。

针对式(5)所表示的欠驱动AUV系统状态方程并结合Mohammed等[14]所使用的NDO的设计方法，定义状态变量x=[x1 x2 x3]T, 则可将状态方程重写为如式(6)所示的向量形式表达式。

\mathit{\boldsymbol{\dot x}} = \mathit{\boldsymbol{G}}(\mathit{\boldsymbol{x}}){\delta _{\rm{s}}} + \mathit{\boldsymbol{E}}(\mathit{\boldsymbol{x}}){T_2} + \mathit{\boldsymbol{F}}(\mathit{\boldsymbol{x}})

(6)

式中，G(x)=[0 0 A3]T；E(x)=[0 0 1]T；F(x)=[－Ux2+T1 x3 A1x3+A2sin x2+A4|x3|x]T。

设计如下形式的NDO

\left\{ {\begin{array}{*{20}{l}}

{{{\hat T}_2} = h + f(\mathit{\boldsymbol{x}})}\\

{\dot h = \mathit{\boldsymbol{L}}\left[ { - \mathit{\boldsymbol{F}}(\mathit{\boldsymbol{x}}) - \mathit{\boldsymbol{G}}(\mathit{\boldsymbol{x}}){\delta _{\rm{s}}} - \mathit{\boldsymbol{E}}(\mathit{\boldsymbol{x}})(h + f(\mathit{\boldsymbol{x}}))} \right]}

\end{array}} \right.

(7)

式中，h为NDO的内部变量；$\hat T$2为T2估计值的输出；f(x)=f1x1+f2x2+f3x3，f1，f2和f3均为常数且都大于零；L=[f1 f2 f3]T。

定义${\tilde T_2} = {T_2} - {\hat T_2}$，由于实际情况下没有干扰T2的先验知识，假设干扰T2相对系统的动态特性变化缓慢，即$\dot T$2=0，则有${\dot {\tilde T}_2} = {\dot T_2} - {\dot {\hat T}_2} = - {\dot {\hat T}_2}$。结合式(7)可得${\dot {\hat T}_2} = \dot h + \dot f(\mathit{\boldsymbol{x}}) = \mathit{\boldsymbol{LE}}(\mathit{\boldsymbol{x}}){\rm{ }}{\tilde T_2}$。由此可知

{{\dot {\tilde T}}_2} = - \mathit{\boldsymbol{LE}}(\mathit{\boldsymbol{x}}){\rm{ }}{\tilde T_2} = - {f_3}{\tilde T_2}

(8)

针对上述NDO构造一个李雅普诺夫函数为${V_{{\rm{NDO}}}} = \tilde T_2^2/2$，对其微分可得${\dot V_{{\rm{NDO}}}} = - {f_3}\tilde T_2^2$，故该非线性观测器是稳定的。

2.2 自适应终端滑模控制器设计

NDO虽然能够对外部干扰进行补偿，但依旧存在部分外部干扰未能得到有效补偿的问题，这一小部分的外部干扰仍然会对欠驱动AUV的系统参数造成扰动，导致整个控制系统的精度下降。SMC为实现较好的控制，常采用较大的控制增益，致使控制系统抖振严重。与SMC相比，终端滑模利用滑模面上的非线性项，可实现系统误差的快速收敛并能有效降低传统SMC的抖振。本文通过在NDO后引入自适应终端滑模对未补偿的外部干扰和系统内部扰动进行控制。基于NDO的自适应终端滑模控制系统设计如图 2所示。

图 2(Fig. 2)

图 2 基于NDO的自适应终端滑模控制系统结构

Fig.2 System structure of the adaptive terminal sliding mode control based on NDO

考虑到$\hat T$2可通过NDO得到，欠驱动AUV的垂直面运动状态方程可改写为

\left\{ {\begin{array}{*{20}{l}}

{{{\dot x}_1} = - U{x_2} + {T_1}}\\

{{{\dot x}_2} = {x_3}}\\

{{{\dot x}_3} = {A_1}{x_3} + {A_2}\sin {x_2} + {A_3}{\delta _{\rm{s}}} + {A_4}\left| {{x_3}} \right|{x_3} + {{\hat T}_2} + \varLambda }

\end{array}} \right.

(9)

式中，Λ=$\tilde T$2。

定义Λ的估计值为$\hat {\mathit{\Lambda}} $，并且满足关系$\tilde {\mathit{\Lambda}} = {\mathit{\Lambda}} - \hat {\mathit{\Lambda}} $。同样由于对外部干扰缺乏先验知识，并假设Λ相对系统的动态特性变化缓慢，即$\dot {\mathit{\Lambda}} $=0，则存在$\dot {\tilde {\mathit{\Lambda}}} = - \dot {\hat {\mathit{\Lambda}}} $。

根据欠驱动AUV的状态方程，利用反步法设计滑模面函数，取设定轨迹为zd。定义第一个滑模面函数S1为

{S_1} = {x_1} - {z_{\rm{d}}}

(10)

考虑到T1是状态方程中的内部扰动量，需要降低该值对系统控制的影响。定$\hat T$1是T1的估计值，且${\tilde T_1} = {T_1} - {\hat T_1}$，取自适应律公式(11)计算${\hat T_1}$。

\dot {\hat T} = {c_1}{S_1}, {c_1} > 0

(11)

构建李雅普诺夫函数V1为

{V_1} = \frac{1}{2}S_1^2 + \frac{1}{{2{c_1}}}\tilde T_1^2

(12)

定义第一个虚拟输入α1为

{\alpha _1} = \frac{1}{U}\left( {{k_1}{S_1} + {{\hat T}_1} - {{\dot z}_{\rm{d}}}} \right), {k_1} > 0

(13)

定义第二个滑模面函数S2及李雅普诺夫函数V2为

{S_2} = {x_2} - {\alpha _1}

(14)

{V_2} = {V_1} + \frac{1}{2}S_2^2

(15)

定义第二个虚拟输入α2及第三个滑模面函数S3为

{{\alpha _2} = - {k_2}{S_2} + {{\dot \alpha }_1} + U{S_1}, {k_2} > 0}

(16)

{{S_3} = {x_3} - {\alpha _2}}

(17)

然后构建一个终端滑模面函数S4为

\begin{array}{l}

{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {S_4} = {S_3} + \int_0^t {\left[ {{n_1}{{\left| {{S_3}} \right|}^{{m_1}}}{\mathop{\rm sign}\nolimits} \left( {{S_3}} \right) + {n_2}{{\left| {{S_3}} \right|}^{{m_2}}}{\mathop{\rm sign}\nolimits} } \right.} \\

\left. {\left( {{S_3}} \right)} \right]{\rm{d}}t

\end{array}

(18)

式中，n1、n2、m1和m2均为常数，sign()为符号函数。

取自适应律$\dot {\hat {\mathit{\Lambda}}} $为

{\dot {\hat \varLambda}} = {c_2}{S_4}, {c_2} > 0

(19)

根据以上自适应律及所设计的滑模面函数，可建立舵的控制输入为

\begin{array}{l}

\quad {\delta _{\rm{s}}} = - \frac{1}{{{A_3}}}\left[ {{A_1}{x_3} + {A_2}\sin {x_2} + {A_4}\left| {{x_3}} \right|{x_3} + \hat {\mathit{\Lambda}} + {{\hat T}_2} - } \right.\\

{{\dot \alpha }_2} + {n_1}{\left| {{S_3}} \right|^{{m_1}}}{\mathop{\rm sign}\nolimits} \left( {{S_3}} \right) + {n_2}{\left| {{S_3}} \right|^{{m_2}}}{\mathop{\rm sign}\nolimits} \left( {{S_3}} \right) + \left| {{W_{\rm{ \mathit{ μ} }}}} \right|\\

\left. {{\mathop{\rm sign}\nolimits} \left( {{S_4}} \right)} \right]

\end{array}

(20)

式中，Wμ=∫0t[－Wμ+sign(S4)]dt，Wμ的主要作用是缓解传统滑模控制的抖振现象。

定义一个包括NDO和终端滑模面的李雅普诺夫函数V3为

{V_3} = \frac{1}{2}S_4^2 + \frac{1}{2}\tilde T_2^2 + \frac{1}{{2{c_2}}}{{\tilde \varLambda }^2}

(21)

2.3 系统的稳定性分析

为了保证所设计的欠驱动AUV深度控制器的有效性，利用李雅普诺夫原理分析系统稳定性。

{{\dot V}_1} = {S_1}{{\dot S}_1} - \frac{1}{{{c_1}}}{{\tilde T}_1}{{\dot {\tilde T}}_1} = - U{S_1}{S_2} - {k_1}S_1^2

(22)

若S2=0，可得$\dot V$1≤0, 则S1最终收敛于0。

{{\dot V}_2} = {{\dot V}_1} + {S_2}{{\dot S}_2} = {S_2}{S_3} - {k_1}S_1^2 - {k_2}S_2^2

(23)

同理可知，若S3=0，可得$\dot V$2≤0，意味着S2同样最终收敛于0。从式(18)可知S3=0等价于S4=0，所以重点为证明终端滑模面S4的收敛性。根据式(9)、(13)、(16)、(18)和(20)可得

\begin{array}{l}

{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {{\dot S}_4} = {{\dot S}_3} + {n_1}{\left| {{S_3}} \right|^{{m_1}}}{\mathop{\rm sign}\nolimits} \left( {{S_3}} \right) + {n_2}{\left| {{S_3}} \right|^{{m_2}}}{\mathop{\rm sign}\nolimits} \left( {{S_3}} \right) = \\

- \left| {{W_{\rm{ \mathit{ μ} }}}} \right|{\mathop{\rm sign}\nolimits} \left( {{S_4}} \right) + \tilde \varLambda

\end{array}

(24)

同样从式(8)、(19)和(23)可得

\begin{array}{l}

{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {{\dot V}_3} = {S_4}{{\dot S}_4} + {{\tilde T}_2}{{\dot {\tilde T}}_2} + \frac{1}{{{c_2}}}\tilde \varLambda {\dot {\tilde \varLambda}} = - \left| {{W_{\rm{ \mathit{ μ} }}}} \right|\left| {{S_4}} \right| - {f_3} \cdot \\

\tilde T_2^2 \le 0

\end{array}

(25)

考虑到V3≥0，$\dot V$3≤0，可知终端滑模面函数S4将收敛。若S4=0，则S3=0，由式(23)可知，S2也将收敛于0，进一步可得S1也将收敛于0。根据以上分析可知，所有滑模面函数都将收敛至平衡点。

3 仿真实验

为了验证所设计的控制器在外部干扰和内部扰动下具有良好的深度轨迹跟踪效果，采用某欠驱动AUV参数进行仿真实验。其中欠驱动AUV的参数可从文献[15]获取，具体如下: m=30.48 kg，W=299 N，B=306 N，U=1.4 m/s，xg=yg=0 m，Muq=－2(kg·m)/rad，zg=0.019 6 m，M$\dot q$=－4.88(kg·m)/rad，Muu=－6.15 kg/rad，Iyy=3.45 kg·m2，Mq|q|=－188(kg·m2)/rad2。NDO的仿真参数选择为f1=1.1，f2=1.5，f3=1.7；自适应终端滑模的控制参数设置为k1=1.1，k2=2，k3=1.2，c1=0.2，c2=0.02，n1=n2=1.2，m1=1.1和m2=0.6。欠驱动AUV系统的状态初始值设定为[z θ q]T=[3 0 0]T。取欠驱动AUV的深度参考轨迹和外部干扰分别为

{{z_{\rm{d}}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}}

{4, }&{0 \le t < 30}\\

{4 + 1.5\sin \left( {\frac{{{\rm{ \mathit{ π} }}t}}{{10}}} \right), }&{30 \le t \le 80}

\end{array}} \right.}

(26)

{{T_{{\rm{ext}}}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}}

{10, }&{10 \le t < 20}\\

{10\sin \left( {\frac{{{\rm{ \mathit{ π} }}t}}{{10}}} \right) + 10\sin \left( {\frac{{{\rm{ \mathit{ π} }}t}}{5}} \right) + 5\sin \left( {\frac{{{\rm{ \mathit{ π} }}t}}{{25}}} \right), }&{40 \le t < 60}

\end{array}} \right.}

(27)

仿真结果如图 3~9所示。图 3为欠驱动AUV分别在基于NDO的自适应终端滑模控制，无NDO的自适应终端滑模控制，传统比例、积分和微分(proportion integral differential，PID)控制和基于NDO的传统滑模控制下的深度跟踪曲线, 其中PID参数的确定采用试凑法进行调节，最后选择一组较为理想的参数：比例项kp=50, 积分项ki=9, 微分项kd=60。图 4则展示了欠驱动AUV在上述4种不同控制器下的深度跟踪误差。

图 3(Fig. 3)

图 3 欠驱动AUV深度跟踪曲线

Fig.3 Underactuated AUV depth tracking curves

图 4(Fig. 4)

图 4 欠驱动AUV深度跟踪误差

Fig.4 Underactuated AUV depth tracking error

图 5(Fig. 5)

图 5 基于传统滑模与自适应终端滑模的欠驱动AUV深度跟踪误差

Fig.5 Underactuated AUV depth tracking error based on traditional sliding mode and adaptive terminal sliding mode

图 6(Fig. 6)

图 6 基于NDO的传统滑模控制和基于NDO的自适应终端滑模控制的欠驱动AUV舵角控制曲线

Fig.6 Rudder angle control curves of underactuated AUVs based on NDO traditional sliding mode control and NDO adaptive terminal sliding mode control

图 7(Fig. 7)

图 7 基于NDO的终端滑模控制系统外部干扰实际值和观测值

Fig.7 Actual and observed values of external disturbances of terminal sliding mode control system based on NDO

图 8(Fig. 8)

图 8 基于NDO的终端滑模控制系统内部扰动实际值和观测值

Fig.8 Actual and observed values of internal disturbances of terminal sliding mode control system based on NDO

图 9(Fig. 9)

图 9 垂荡速度w变化曲线

Fig.9 Plot showing variation of heave speed w

欠驱动AUV整个运动过程可分为t∈[0, 30)的定深阶段和t∈[30, 80]的深度跟踪阶段，其中系统在t∈[10, 20]和t∈[40,60]时都将受到外界干扰。但从图 3和图 4可以看出在基于NDO的自适应终端滑模控制下，无论是定深阶段还是深度跟踪阶段，欠驱动AUV都能实现准确的深度跟踪控制。在无NDO自适应终端滑模控制下，欠驱动AUV在t∈[0, 10]未受外部干扰时能实现定深控制，但从10 s开始受到外界干扰后误差增大，未能实现有效的深度跟踪控制。由此可见NDO在补偿外界干扰方面是非常有效的。

为了证明所设计自适应终端滑模控制器在无NDO的情况下同样具有较强的抗干扰能力，设计传统PID与之对照。从图 3和图 4可以看出无NDO的自适应终端滑模控制器和PID控制器在受到外界干扰时都会出现较大的跟踪误差，但无NDO的自适应终端滑模跟踪误差均比同期的传统PID跟踪误差小，而且无NDO的自适应终端滑模控制相比传统PID控制器响应更为迅速。同时当外界干扰消失后，无NDO的自适应终端滑模控制器比传统PID控制器能更快收敛至设定轨迹。可以看出本文所设计的控制器在无NDO的情况下同样具有较强的抗干扰能力。

图 5为基于NDO的传统滑模控制和基于NDO的自适应终端滑模控制的欠驱动AUV深度跟踪误差。其中基于NDO的传统滑模跟踪误差最大值为0.22 m，基于NDO的自适应终端滑模跟踪误差最大值为0.137 5 m，前者误差最大值是后者的1.6倍；此外基于NDO的传统滑模控制在定深阶段的峰值时间为3.5 s，而基于NDO自适应终端滑模在定深阶段的峰值时间为2.1 s，前者峰值时间是后者的1.67倍。说明基于NDO的自适应终端滑模收敛更快，精度更高。

为了进一步验证所设计的自适应终端滑模控制器的性能，将其与基于NDO的传统滑模控制进行仿真实验对比。实验结果如图 6所示，其中图 6(a)为基于NDO的传统滑模舵角控制曲线，图 6(b)为基于NDO的自适应终端滑模舵角控制曲线。对比图 6(a)、(b)，可以看出基于NDO的传统滑模控制系统抖振现象明显，与之相比基于NDO的自适应终端滑模控制曲线整体平滑，说明所设计终端滑模控制器中n1|S3|m1sign(S3)、n2|S3|m2sign(S3)和Wμ 这3项能够对传统滑模控制的抖振现象起到明显的改善作用。

在基于NDO的终端滑模控制系统中，外部干扰和内部扰动的实际值与观测值分别如图 7、8所示。由图 7可知NDO能够迅速准确地估计到外部干扰，自适应算法在整个过程对内部扰动实现有效的估计。本文所设计欠驱动AUV在前30 s处于定深阶段，30~80 s则处于连续深度跟踪阶段，从图 8中可以看出，0~30 s的定深阶段的观测值与实际值的误差更大，这是因为自适应算法本身需要运行过程中不断实时迭代系统最新状态信息，而在定深阶段系统状态变化非常缓慢，不能为系统提供更多的有效信息，致使定深阶段的观测值与实际值之间稍有差距。

基于NDO的自适应终端滑模控制过程中欠驱动AUV的垂荡速度w的变化曲线如图 9所示。其中w的最大值为0.012 m/s，在整个深度跟踪过程中一直接近于0，满足之前为设计控制器而简化模型所作出的假设(w≈0，$\dot w$≈0)。

综合以上实验结果和理论分析，所设计的基于NDO的自适应终端滑模控制器能够有效实现欠驱动AUV的定深和深度跟踪控制，具有良好的抗外部干扰和内部扰动能力。

4 结论

(1) 针对欠驱动AUV深度运动控制问题，设计了基于NDO的自适应终端滑模控制器。针对外部干扰，通过引入NDO对外部干扰进行观测，并对NDO观测的外界干扰误差和欠驱动AUV系统的内部扰动引入自适应终端滑模控制器进行补偿，结果表明所设计的控制器具有良好的控制性能。

(2) 针对本文所设计的基于NDO的自适应终端滑模控制器的仿真结果表明，该控制器的跟踪误差最大值为0.137 5 m，峰值时间为2.1 s，具有良好的控制精度和抗干扰能力。与传统滑模控制相比，自适应终端滑模控制器能够有效改善传统滑模控制的抖振现象，降低欠驱动AUV执行机构因抖振而造成的损害。

目前本文研究只关注了欠驱动AUV在垂直面上的运动控制，关于欠驱动AUV在三维空间中的路径跟踪控制还需要进一步的研究。

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无本金交割汇率 - MBA智库百科

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无本金交割汇率

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无本金交割汇率（Non-deliverable Option,NDO）

1 什么是无本金交割汇率

2 无本金交割汇率的类型

3 人民币的无本金交割汇率

[编辑] 什么是无本金交割汇率

　　NDO（Non-deliverable Option）即非交割期权，也称无本金交割外汇期权、无本金交割远期外汇选择权。是指期权买方向期权卖方支付一定的期权费，拥有在未来的一定时期后按照约定的汇率向期权卖方买进或者卖出约定数额的货币的权利；同时，期权买方也有权不执行上述交易合约。操作逻辑与NDF的概念一致，只是从远期外汇的概念延伸到选择权交易而已。

[编辑] 无本金交割汇率的类型

　　人民币无本金交割外汇期权（NDO）交易是货币期权（CURRENCY OPTION）是一种买卖契约，分为欧式与美式两种类型:

欧式期权

　　是指期权持有人仅在期权到期日才有权行使其交易权利

美式期权

　　是指期权持有人在期权到期日以前任何一个时点上都有权行使其交易权利。

　　货币期权约定买方拥有权利在未来特定时间内，以约定的价格，买卖约定数量的货币标的物，但是届期是否真履行合约，则完全由期权买方决定。货币期权的买方与卖方完成合约，并交付权利金予卖方后，即拥有期权赋予的权力，即在交割时，如果外汇市场当时汇价对买方有利，买方可放弃执行此权力。

　　货币期权规避汇率变动风险的功能表现为，既能限制汇率不利变动导致的最大损失，又能获取汇率有利变动的好处。影响货币期权权利金高低的因素包括履约汇率、市场汇率、汇率波动幅度（VOLATILITY）、契约期间以及两种货币的利率及其差价。有本金交割的外币兑人民币汇率期权目前还没有，不过如同NDF一样，NDO即无本金交割的美元对人民币外汇期权在香港等离岸金融中心已经开始广泛交易。

　　NDO交易买卖双方亦无须交付标的物总价款，期权买方支付权利金取得执行权力后，有权在未来某一特定日期或期间内，要求期权出售者依约支付汇率价差。假设到期时买方决定执行买权，则卖方有义务依契约所订履约汇率与到期日即期汇率间的差额，计算收付金额并予以清算支付。

[编辑] 人民币的无本金交割汇率

　　人民币NDO的全称是“美元对人民币无本金交割汇率期权”，是以人民币为计价标的计算汇率价差，并折算为美元后，以美元结算，无须交割契约本金，亦无须持人民币进行结算。NDO依契约形态亦可分为买权（CALL）及卖权（PUT）；依交易形态则可区分为买入买权、买入卖权、卖出买权、卖出卖权。

　　例如：USD/CNY即期汇率是8.0492

　　X公司预期美元对人民币汇率将趋贬，遂与承做行签订无本金交割欧式外汇期权契约，收取权利金USD1,000，卖出执行价格为USD/CNY即期汇率为USD/CNY=8.0392美元买权/人民币卖权（USD CALL/CNY PUT）美元100万元，期间3个月。依本契约，承做行为买方，到期时有权决定是否要执行买美元卖人民币之权利。

　　交易日：2006.3.13 合约生效日：2006.3.15

　　执行价格：8.0392 权利金：0.10%（USD1,000）

　　到期日：2006.06.13 到期交割日：2006.06.15

　　清算汇率：2006.06.15 5:00 p.m.

　　国内外汇市场即期汇率假设持有至到期日，美元兑人民币即期汇率USD/CNY为8.0292, 用执行价格USD/CNY=8.0392执行买入美元买权/人民币卖权对承做方（买方）不利，承做行可放弃执行买权结束契约，则X公司净赚订约时收取的权利金USD1,000。

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2.1.2业务扩张（1929年－1951年）

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2.3街机与Game & Watch时期（1980年－1982年）

2.4Family Computer时期（1983年－1988年）

2.5Game Boy与超级任天堂时期（1989年－1995年）

2.6任天堂64与GBC时期（1996年－2000年）

2.7GBA与GameCube时期（2001年－2003年）

2.8DS与Wii时期（2004年 - 2010年）

2.93DS与Wii U时期（2011年－2016年）

2.10Switch时期（2017年－至今）

3历代商标

4主要产品

开关主要产品子章节

4.1家用机

4.2便携式家用机

4.3掌机

4.4游戏软件

5公司职员

开关公司职员子章节

5.1历任社长

5.2执行董事

5.3非执行董事一览

6软件开发工作室

开关软件开发工作室子章节

6.1第一方

6.2第二方（控股子公司）

6.3第二方（参股公司）

6.4前子公司及合作伙伴

7任天堂直面会

8注释

9参考文献

10外部链接

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任天堂

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此条目介绍的是任天堂公司。关于被称呼为任天堂的游戏机，请见“红白机”。

此条目需要补充更多来源。 (2020年8月4日)请协助补充多方面可靠来源以改善这篇条目，无法查证的内容可能会因为异议提出而被移除。致使用者：请搜索一下条目的标题（来源搜索："任天堂" — 网页、新闻、书籍、学术、图像），以检查网络上是否存在该主题的更多可靠来源（判定指引）。

任天堂株式会社Nintendo Co., Ltd.2016年至今的任天堂商标位于京都的任天堂总部原文名称任天堂株式会社曾用名任天堂骨牌（1889年至1933年）山内任天堂合伙公司（1933年至1947年）丸福株式会社（1947年至1949年）丸福歌留多销售株式会社（1949年至1950年）任天堂歌留多株式会社（1950年至1951年）任天堂骨牌株式会社（1951年至1963年）公司类型上市公司股票代号东证1部：7974原大证1部：7974OTCBB：NTDOYFWB：NTONASDAQ：NTDOYISINJP3756600007法人编号1130001011420 成立1889年9月23日，134年前（1889-09-23）创办人山内房治郎代表人物古川俊太郎（代表董事社长）宫本茂（代表董事研究员）总部日本〒601-8501京都府京都市南区上鸟羽鉾立町11番地1号

34°58′11″N 135°45′22.3″E / 34.96972°N 135.756194°E / 34.96972; 135.756194坐标：34°58′11″N 135°45′22.3″E / 34.96972°N 135.756194°E / 34.96972; 135.756194产业电子游戏产业、游戏主机、游戏软件产品电子游戏发行制作与游戏设备研发服务任天堂Network任天堂eShop任天堂Switch Online营业额▲ 1兆7,589亿日圆（2021年9月期）[1]

息税前利润▲ 6,789亿日圆（2021年9月期）[1]

净利润▲ 4,803亿日圆（2021年3月期）[1]

员工人数单体：2,777名全体：7,641名（截至2023年9月未）[2]主要部门任天堂企划制作本部任天堂平台技术开发本部任天堂商业发展部实收资本额100亿6540万日圆（截至2019年3月31日）[1]结算期每年3月31日主要股东日本Master Trust信托银行（17.63%）摩根大通银行（6.97%）日本Custody银行（6.47%）京都银行（4.19%）野村信托银行（3.62%）美国道富银行及信托公司（2.95%）花旗银行（1.44%）新加坡政府投资公司（1.15%）（截至2022年9月30日）主要子公司

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宝可梦公司（持三份之一股份）

网站www.nintendo.co.jp

任天堂（日语：任天堂／にんてんどう Nintendō */?）是一家主要从事电子游戏的开发、制造与发行的日本百年企业。于1889年在日本京都市创立，最初以生产花札（赌博用的手牌）起家，后续也尝试多种行业，1970年代后期投入电子游戏产业，在掌上游戏机“Game & Watch”与街机游戏《大金刚》获取商业成功后，娱乐事业也逐渐大众化而走上正途，于1983年推出家用游戏机“Family Computer”与在1985年推出游戏《超级马力欧兄弟》亦获取空前的成功，且旗下有多个著名IP，包括塞尔达传说、宝可梦和动物森友会等，为世界知名的电子游戏主机与软件开发商，亦是世界目前游戏机三大生产商之一。

概要

任天堂由山内房治郎于1889年9月23日成立，最初主要是生产花札纸牌，此后一直维持此种经营方式至1960年代。此后任天堂进行了一系列业务多样化尝试，其中包括组建出租车公司、经营宾馆和出售真空吸尘器等等。 1970年代，任天堂最终进入电视游戏业务[3]，确定了作为玩具厂商的地位，并推出了“Ultra Band”、“光线枪SP”等热门商品。 1980年，发售掌上游戏机“Game & Watch”，获取巨大成功。 1983年，发售“Family Computer”。1985年，其在FC上推出的游戏《超级马力欧兄弟》获取极大成功，在全世界范围内受到巨大欢迎。任天堂由此奠定了在游戏市场的不败地位。截至2008年，从游戏软件销售的比率上看，无论是日本国内还是全世界范围内，均占据第一的位置。截至2010年，现有游戏硬件的销售量无论掌机还是家用机，均列世界第一。同时，其并未放弃传统的玩具生产，且在这一领域的发展规模在同业厂商中亦属最大级别。任天堂亦曾长时间持有美国职棒大联盟的西雅图水手队[4]。

公司自身并不拥有游戏机制造工厂。以前是由位于日本国内的外包厂商的工厂进行生产与组装，而现在则是在位于中国大陆的生产合作工厂（鸿海科技集团下属之鸿海精密工业）进行制造。

任天堂自社开发的游戏中有近百款在日本地区获取了百万以上销量[5]。此外在日本以外地区亦有相当大的影响力，许多游戏的全球销量可达到千万以上[5]，例如《Wii Sports》的全球销量为8283万份[6]。除了销售成绩良好之外，任天堂游戏在业界与玩家中均有良好的口碑。根据游戏评分汇总网站GameRankings的统计，史上汇总评分最高的电子游戏前五名均出自任天堂之手[7]。

任天堂一直维持着20%以上的利润率，在日本的大企业中绝无仅有[注 1]。作为销售额超一兆日元的超大型企业，雇员仅有5,000人左右，所以每位雇员平均创造的销售额也很高（约为丰田汽车的5倍）[8]。另外，其作为如此大规模的企业而不进行任何财界活动，可谓是特立独行。

任天堂已开发的家用游戏机包括Color TV-Game、Family Computer、Super Famicom、任天堂64、任天堂GameCube、Wii和Wii U，而掌上游戏机则包括Game & Watch、Virtual Boy、Game Boy系列、任天堂DS系列和任天堂3DS系列、与可兼用家用和掌上游戏机功能的任天堂Switch和其衍伸掌上型游戏机任天堂Switch Lite。任天堂本公司及第二方（包括控股子公司以及参股公司）开发了许多知名游戏系列与作品；亦创造了众多知名虚拟游戏角色。

自1983年机发售起至2018年初，任天堂已在全球售出超过45亿份游戏软件，超过7.2亿台家用和掌上型游戏主机[9]。随着电子游戏事业的成功，任天堂亦向日本以外地区发展，现已在美国和香港等地有多家海外子公司。

历史

创立（1889年－1968年）

起源于制造花札（1889年－1929年）

1889年任天堂在京都成立后的第一代总部，位于京都市下京区键屋町

任天堂最初名为“任天堂骨牌”，它于1889年后期，由山内房治郎成立[10]。任天堂（Nintendo）官方名称的解释是“谋事在人，成事在天”，引用明朝·罗贯中《三国演义》第一百零三回·上方谷司马受困，五丈原诸葛禳星：孔明叹曰：“谋事在人，成事在天。不可强也！”，后世据此典故引申出成语“谋事在人，成事在天”，但民间对任天堂名称来源有不同解释。任天堂于京都，出产和销售一种称为花札的纸牌游戏。这个纸牌是手工制造，不久便开始流行，后来山内房治郎为了应付大量需求，聘请了助手去大量出产纸牌。

1902年，任天堂制造了日本第一张扑克牌[10]。

业务扩张（1929年－1951年）

建于1930年，楼高两层的第二代总部大楼，为第一代总部正门右边建筑物拆卸后重建而成（如上图所示）并使用至1959年后一直空置多年，左边部分已于2004年拆卸。目前已改建成为酒店“丸福楼”

旧山内任天堂公司门牌，设于第二代总部大楼的正门旁边

1929年，山内房治郎退休，他让他的女婿，山内积良接管公司成为社长。

1930年，第二代总部大楼激活[11]。

1947年，山内积良在京都市东山区今熊野东瓦町成立“丸福株式会社”[10]，销售花札纸牌，以及另外数款曾在任天堂引进的纸牌。

山内积良的孙子山内溥，于1949年成为任天堂社长。

1951年重命名公司为“任天堂骨牌株式会社”[10]。

多样化发展（1952年－1968年）

位于京都市东山区福稻上高松町的任天堂京都研究中心，1959年至2000年间成为任天堂第三代总部

1952年10月，任天堂于京都市东山区福稻上高松町设置工场[10]。

1953年，任天堂成功制造日本第一张塑料扑克牌，并开始量产[10]。

1956年，山内溥参观了美国纸牌公司，他发现这家世界上最大的纸牌公司不太注重业务的发展，他因而抓住这个机会，大力推销自家的纸牌产品。

1959年，得到了华特迪士尼制作公司（现为华特迪士尼公司）的注意，并和迪士尼创建了合作关系，以生产迪士尼卡通形象的扑克牌展开全球性销售，这个合作使得任天堂于一年内售出最少60万张纸牌。同年任天堂本社搬迁至工场，成为第三代总部[10]。

1962年1月，任天堂于大阪证券交易所市场第二部和京都证券交易所上市。

1963年10月，任天堂骨牌公司改名为“任天堂株式会社”[10]，并开始试验其他业务领域。于1963年至1968年其间，任天堂成立出租车公司[12]，以及生产玩具，游戏和其他数种物品（包括吸尘机）。

起步（1969年－1979年）

1977年推出的Color TV Game是任天堂首次涉足家用游戏机领域

1969年，任天堂创建了游戏部门。随后多年，任天堂出产数款成功的玩具和游戏，其中最著名的光线枪和超级怪手（英语：Ultra Hand）（一种辅助臂玩具）。大多数发明概念源自一位任天堂职员横井军平。

1973年，任天堂再次将光线枪的概念扩展，发展了“激光躯体射击系统（英语：Laser Clay Shooting System）”[10]，它使用了太阳能电池来模拟“虚拟鸽子”来射击。激光躯体射击系统亦促使另外一个很大的成功，因此在同年任天堂成立子公司“任天堂休闲系统”（任天堂レジャーシステム株式会社，Nintendo Leisure System Co., Ltd），负责该系统的维修保养和销售，而后亦负责街机游戏的销售和出产赌桌[13]。翌年任天堂利用相同的概念，重新应用于《荒野枪手》。它亦是一个激光枪游戏。荒野枪手当时亦出口至美国和欧洲。

1975年，发行自任天堂创建游戏部门后首款街机游戏《EVR Race（日语：EVRレース）》[14]，是一款由当时还是R&D 2员工竹田玄洋首次开发的赛马模拟游戏，亦是电子游戏史上第一款使用视频的赛马游戏[15]，其后以相同的设备开发赛车游戏[16]。期间山内溥开始研究一些新的美国潮流，研究一些能够接驳到电视来玩简单游戏的设备，这就是家用电子游戏机。一些公司如雅达利（Atari Inc.），已经凭着《乓》（Pong）的电视游戏机版本在这个范畴上得到一些成功，山内溥决定这将会是任天堂发展良好的业务。同年，他与Magnavox通过谈判达成协议，容许任天堂出产和销售一种类似与Magnavox Odyssey一样简单的电视游戏平台。由于任天堂没有需要的设备来制造这些机器，他们与三菱电机成立了协议，希望它协助制造。

1977年6月1日，任天堂与三菱电机合作开发，推出了家用游戏机“Color TV Game 6”[17]，内置6个简单的球类游戏（如网球等），一周后又随之推出了内置15个游戏的“Color TV Game 15”[18]，两款游戏机的合计销量超过一百万台。宫本茂亦于同年进入任天堂工作，刚入职时仅在企划部负责麻将标签设计等小工作[19]。

此后，任天堂还推出了内置赛车游戏的家用游戏机“Color TV-Game Racing 112”，内置打砖块游戏的“Color TV-Game Block Breaker”和内置黑白棋游戏的“Computer TV-Game”。

横井军平在新干线上看到有人百无聊赖地按计算器按钮，由此提出了开发“打发闲暇时间的的小型游戏机”的提案[20]。

街机与Game & Watch时期（1980年－1982年）

《大金刚》的工匠角色，称为“跳跃人”（Jumpman，现称“马力欧”），最终成为了知名的游戏角色

1980年4月，任天堂于美国纽约成立首间海外子公司“Nintendo of America”[10]。1980年4月28日，任天堂推出了每台内置一个游戏的掌上游戏机“Game & Watch”。与同系后续型号在全球售出四千多万台，获取空前成功，使任天堂还清了近70亿日元的借款，实现40亿日元的黑字[21]。

同在1980年，因应街机黄金年代（英语：Golden age of arcade video games），任天堂开始大量生产街机游戏。这些街机游戏大多数均配置光线枪，例如《史立夫（英语：Sheriff (video game)）》（Sheriff）和《炼狱之火（英语：Heli Fire）》（Heli Fire）。不过，当一只异形街机游戏《雷达范围（英语：Radar Scope）》（Radar Scope）于商业决定上失败后，宫本茂将这个趋势改变。宫本完全改变了方向，在横井军平帮助下，开始发展《大金刚》，游戏里的工匠，试图拯救在猩猩手上的女朋友。起初任天堂的同事表示不满，但发表《大金刚》后得到空前成功，卖出6万5千套，成为该年最受欢迎游戏。

同年期间，任天堂从其他成功的公司上得到灵感，如雅达利，设置新的工作目标，更多高级的卡带电视游戏平台。他们知道其他公司已发展了合带系统而且成功，这平台比以往的更优秀，而价格仍是合理。

在1982年，任天堂推出了《大金刚》的续集－《大金刚Jr.》，同样是套街机游戏。它仍然畅销，售出大约3万5千套。这年他们亦于华盛顿雷德蒙成立任天堂美国分公司，并与纽约分公司合并[10]。

由横井军平设计，1982年上市的Game & Watch《大金刚》诞生的“十字键”获任天堂沿用至今。

Family Computer时期（1983年－1988年）

1983年推出的FC游戏机，在蓬勃的日本经济下得到成功

FC游戏机打入美国市场的美规版，即NES游戏机，欧洲地区亦使用此规格打入市场

1983年7月15日，任天堂推出“Family Computer”（通称为“红白机”），这是首次尝试的卡带式家用游戏机平台。这系统非常成功，两个月内售出超过50万部。虽平台技术较高，但价格便宜，大约100美元。经过数个月的畅销后，任天堂陆续收到投诉，指当玩家玩某些游戏时，FC游戏机容易死机。这个毛病于发生故障的芯片上，任天堂决定回收所有于商店里的存货。

1983年7月21日，任天堂于东京证券交易所市场第一部上市，取代大阪证券交易所和京都证券交易所。

FC游戏机亦计划于1983年在美国推出。但是，在美国的家用游戏市场上，充斥着很多劣质游戏，导致游戏业大萧条，美国市场完全不能生存。任天堂决定避免这个情况，只容许FC游戏，使用10NES（英语：CIC (Nintendo)#10NES）锁码系统，并加上他们质量标志“Seal of Quality”才可出售，以防一些未经注册的FC游戏流出。同年任天堂于京都府宇治市槙岛町薗场设置宇治工场[10]。

1984年，FC游戏机延续空明成功。同时，任天堂亦为突如其来的流行遇到问题：“他们没有资源将FC游戏机，同时开发游戏和发售。”为改善这情况，山内决定将员工分为四个组别：开发第一部（R&D 1）、开发第二部（R&D 2）、开发第三部（英语：Nintendo Integrated Research & Development）（R&D 3，2000年6月更名为“任天堂综合开发本部”）和开发第四部（R&D 4，1989年更名为“任天堂情报开发本部”）。R&D 1由横井军平领导，R&D 2由上村雅之领导，R&D 3由竹田玄洋领导，而R&D 4则由宫本茂领导。利用这些小组，山内希望任天堂生产低成本高质量的游戏。同时山内决定让Hudson Soft、南梦宫、太东、卡普空、Jaleco和科乐美六家第三方软件开发商加入开发FC游戏，获当时业界称为“六大游戏软件商”，首个第三方开发者是Hudson Soft，它容许制造卡带游戏于FC游戏机上使用（首款是来自家用电脑游戏的移植作品《牛奶与花生》）。同年任天堂推出“任天堂对战系统”，采用FC游戏改编成双玩家对战的街机平台。

1985年，任天堂公布将会在全球推出FC游戏机。由第三方开发者开发的高质量的游戏确保本地化，美国任天堂公司限制第三方开发者每年只可推出5款游戏。科乐美于美国的子公司Ultra Games（英语：Ultra Games）挑战这条规则，增加每年推出的数量；其他开发商亦都跟随相同手法。在这年同时，《超级马力欧兄弟》这套FC游戏亦推出日本市场，获得空前成功。

任天堂于1985年10月18日，在纽约区推出“Nintendo Entertainment System”（简称“NES”）来测试市场反应，后快获得成功，在1986年2月，便开始在全国地区以邮寄方式发售NES及另外15个游戏。在美国和加拿大，它比其他竞争对手卖出更多游戏机。欧洲地区同样以美版NES为名在1986年9月1日推出。这年在日本亦推出FC游戏机的外接配件“FC磁碟机”，并新推出了《塞尔达传说》、《密特罗德》、《光神话帕尔提娜之镜》、《超级马力欧兄弟》的正统续作《超级马力欧兄弟2》及科乐美的《恶魔城》等游戏。

随着，任天堂专注家用游戏机市场，1986年宣布退出日本街机市场，任天堂休闲系统公司亦于翌年解散。欧美地区方面，于1986年8月推出“PlayChoice-10（英语：PlayChoice-10）”（一款与欧美版NES部分游戏兼容的街机平台），与任天堂对战系统维持着任天堂街机市场至1992年才完全结束[22][23]（任天堂对战系统早于1990年停产）。

1988年，美国任天堂的《Nintendo Power》杂志揭幕，它包含每月任天堂的新闻和宣传游戏。首期发行是7/8月号，主题为NES游戏《Super Mario Bros. 2》。Nintendo Power出版24年之后于2012年12月停刊。

Game Boy与超级任天堂时期（1989年－1995年）

1989年推出的卡带式掌机Game Boy，开启了任天堂在掌机市场的龙头地位

超级任天堂日本版于1990年11月21日发售

美版超级任天堂：SNES

1989年4月21日在日本推出“Game Boy”，这是首次尝试卡带式的掌上游戏机，在日本以外推出时随机附上《俄罗斯方块》卡带（至今仍是最受欢迎游戏之一）。Game Boy销售非常良好，至今仍是最优销量的掌上游戏机之一。1989年亦是任天堂成立第100年和发布FC游戏机后代“超级任天堂”的一年。

1990年2月，任天堂于西德（现德国）成立子公司“Nintendo of Europe”[10]。

超级任天堂在1990年11月21日于日本推出。这部游戏机获得空前成功，在3日内全量售出。《超级马力欧世界》亦同时推出，并得到空前成功。1991年8月，超级任天堂于美国推出，取名“Super Nintendo Entertainment System”（简称“SNES”），而1992年亦于欧洲推出。

超级任天堂跟随前一代，低价格和高技术规格。控制器经过改良，有着数颗新按钮。

在日本和欧洲，超级任天堂轻易地控制了市场。在北美洲，SNES最终以《超级马力欧》、《塞尔达传说》、《街头霸王2》及《最终幻想》系列等游戏，从后赶上世嘉的“Genesis”（北美版Mega Drive）游戏机。而在美国，Genesis游戏机的销售数量，仅胜SNES游戏机少许，然而SNES游戏机全球的销售数量却高于它。

1991年1月14日，任天堂于台湾成立子公司“任天堂溥天”（成立时为“溥天股份有限公司”，“溥天”名称取自时任任天堂社长“山内溥”和“任天堂”）。

1991年，世嘉在开发了为其16位平台的Mega-CD后，任天堂于是与索尼商量，设计超级任天堂的CD-ROM光盘驱动器，但他们同时亦为索尼获得一切CD-ROM的利益，以及担心索尼有机会进入游戏界而丧失合作的主导权；故此，任天堂终止与索尼的合作，改投飞利浦。任天堂宣布，他们与飞利浦结盟，虽然超级任天堂加入了光盘驱动器，但大众没有太大反应，最终合作计划告吹，同时取消超级任天堂的CD-ROM光盘驱动器计划；而索尼则开始研究和引入新产品“PlayStation”。

1992年，任天堂开发第一部（R&D 1）开始计划一部虚拟现实的平台，代号为“VR32”，后来名称改为“Virtual Boy”。社长山内溥亦于该年购入西雅图水手队的股份。

1993年，任天堂发布了一个代号为“Project Reality”的计划，这计划为一个64位平台，平台提供全三维电脑图形环境与角色的能力。1994年，任天堂亦提出在美国的Project Reality将会改称为“Ultra 64”。Ultra 64这名字是来自任天堂的街机格斗游戏《杀手挽歌》，以及赛车游戏《Cruisin' USA》。杀手挽歌稍后于SNES游戏机推出。不久，任天堂意识到他们为这平台选错了名称，因为科乐美一早已有这名称著作权，而且只有科乐美有着著作权推出一系列以Ultra的系统，如“Ultra Football”和“Ultra Tennis”等。所以于1995年，任天堂将名称改为“任天堂64”，并宣布将于1996年推出；稍后亦向传媒和大众展示了系统和游戏的预览，包括《超级马力欧64》。

1994年，ESRB创立后，北美任天堂分部缓和了引至流血以及暴力的严厉政策。任天堂于该年购入英国游戏开发公司Rare（同时加上“Rareware”的商标）的49%股权（至2002年9月21日将股权卖出，三日后Rare由美国科技公司微软以3.75亿美元收购）。

1995年，任天堂在日本推出了Virtual Boy。这游戏机销售并不理想，但任天堂仍希望它继续推出游戏，并于美国推出，惜销量仍不理想。同年，任天堂发觉自己已处于竞争劣势，例如世嘉的32位游戏机世嘉土星，以及索尼的32位游戏机PlayStation。索尼好斗的市场阵营接踵而来，并开始侵蚀任天堂与世嘉的市场占有率。

任天堂64与GBC时期（1996年－2000年）

1995年推出的Virtual Boy，结果以失败告终

任天堂64的主机及游戏手柄

Game Boy Color

1996年2月27日，《宝可梦红／绿》于日本推出，并获得优秀的销售成绩。

1996年6月21日，任天堂开设官方网站。

1996年6月23日，任天堂64于日本推出，在发售初期获取优秀的销售成绩，首日即售出超过50万部；可是，缺少游戏软件的配合（随着主机同时发售的软件只有《超级马力欧64》、《飞行俱乐部64》和只限日本发行的《最强羽生将棋》），数星期后便销量停滞，新游戏还要等数个月才能推出。

1996年7月21日，任天堂推出比Game Boy体积还要细小的“Game Boy Pocket”。在推出数月后，由于Virtual Boy的失败，最终于短短一年的时间，停止了Virtual Boy所有的开发计划，这个游戏机为他们带来彻底失败。任天堂事后将所有责任归咎于设计者横井军平身上。在任天堂付出了31年时间，曾经设计Game Boy游戏机的横井军平于同年8月15日辞去其部长职位。稍后，横井军平利用了设计Game Boy时的经验，参与了竞争对手的游戏机WonderSwan设计。

1996年9月29日，任天堂于美国和加拿大推出N64，短短3个月便卖出170万部，一些抱着怀疑态度的第三方游戏生产商，利用传媒的炒作趁机赚取可观收入。

1997年春季，人们期待已久的64DD主打游戏《塞尔达传说64》（后续改名为《塞尔达传说时之笛》）将以卡带形式推出，这使得许多人相信，64DD永远不会推出。稍后，任天堂否认了这传闻，并表示将于1997年底，同时推出该游戏的卡带版和64DD版；数星期后，任天堂宣布将64DD的发布日期推迟至1998年3月。

1997年10月4日，一年前辞去任天堂工作的前开发第一部部长横井军平于车祸中逝世；当时他因为车辆抛锚，下车检查汽车损坏情况，在检查时被另一辆汽车撞倒，伤重不治。

1997年10月20日，任天堂刚于4个月前宣布，停止开放16位游戏机的开发后，于北美地区推出SNES游戏机的简化版本“New-Style Super NES”（SNS-101）。

1997年11月，任天堂在自家举办的“Nintendo Space World（英语：Nintendo Space World）”展览会上，展示了可试玩的《塞尔达传说时之笛》，并宣布卡带版在1998年推出，但同时宣布64DD的推出日期再次被推迟至1998年6月。

1998年3月27日，于日本推出SFC游戏机的简化版本“Super Famicom Jr.”（简称SFC Jr）。

1998年4月14日，任天堂推出了“Game Boy Light”，这款Game Boy带有背景发光功能，能够在光线不足的地方游玩。不久，任天堂亦推出了Game Boy首批周边产品－相机及打印机，尽管其分辨率较低，这两款产品仍大受欢迎。

1998年10月21日，“Game Boy Color”（简称“GBC”）于日本推出，并在数月后于欧美地区推出。

1998年11月21日，《塞尔达传说时之笛》N64卡带版在日本推出，并获得空前成功，成为日本权威游戏杂志《Fami通》史上第一款获评满分（40分）的游戏。而64DD版本后来以《塞尔达传说时之笛裹》作为其《时之笛》的伸延作品，惜因最终64DD推行失败而取消发行。

1999年12月1日，在多次延迟下，任天堂终推出了“64DD”。

稍后，欧洲委员会通过了法律，规定任天堂公司不得再向欧洲软件公司，发放生产兼容任天堂游戏的许可，而N64游戏的开发商不必再专为N64制作游戏。法律还禁止任天堂公司独霸卡带式游戏市场的生产权利。

1999年，任天堂公布了代号名为“Dolphin”（海豚）的新游戏机计划，此机基于IBMCPU速度达400MHz，Gekko的铜制微型芯片制造，他们希望于2000年圣诞节前推出。任天堂亦公布了改进型的Game Boy计划，此为32位的便携式系统，可与移动电话联系，登录互联网，并承诺此机将与Game Boy以及Game Boy Color游戏软件向下兼容。

2000年2月14日，霍华德·林肯辞去了任天堂美国分部的首席執行官职务。

2000年3月1日，任天堂和日本广告公司电通合资创立NDcube（2010年电通取消持股，公司重组后NDcube正式成为任天堂旗下的子公司）。

2000年6月30日，出资创立Brownie Brown工作室（在2013年2月1日更名为1-UP工作室）。

2000年11月，位于京都府京都市南区上鸟羽鉾立町，楼高6层的第四代任天堂总部大楼落成激活[10]，至今仍是公司的总部所在地。第三代旧总部改为“任天堂京都研究中心”（任天堂京都リサーチセンター，Nintendo Kyoto Research Center）。

GBA与GameCube时期（2001年－2003年）

Game Boy Advance

任天堂GameCube的主机及游戏手柄

2001年3月21日，任天堂推出了“Game Boy Advance”（简称“GBA”），北美地区于6月11日推出，欧洲地区则于6月22日推出市场。任天堂亦在2001年9月14日于日本推出电视游戏机“任天堂GameCube”，这部游戏机稍后于北美（2001年11月18日）和欧洲（2002年5月5日）地区发售。

2002年5月2日，任天堂收购美国游戏开发公司Retro Studios成为旗下子公司[24]。

2002年5月24日，任天堂宣布时任社长山内溥退休，并由原任经营企画部部长岩田聪接任新任社长，是首位非山内家族出身的任天堂社长。同年，任天堂及美籍华人科学家颜维群（英语：Wei Yen）创立神游科技公司，这公司负责在中国地区，以iQue品牌，制造和发售任天堂的游戏机和游戏软件。

DS与Wii时期（2004年 - 2010年）

任天堂DS

Wii主机及遥控器

2004年5月，任天堂公布新型的便携式游戏机计划，作为Game Boy家族的后续机种“任天堂DS”；它具备了上方的显示屏幕、与下方的第二个笔触式屏幕，且亦具备显示三维电脑图形的能力，虽然它的硬件并不支持材质过滤，但仍比起任天堂64的图形能力更为出众。

2004年11月21日，任天堂DS正式推出。

社长岩田聪合并了所有任天堂软件设计师于EAD部门，这做法能分配更多资源到宫本茂。直至2015年，任天堂内部发展部门包括以下四个部门：

任天堂情报开发本部

将任天堂开发第一部和任天堂开发第二部并入，并分成5个独立的工作小组和于东京分店增设“东京制作部”。

任天堂综合开发本部

2012年将负责掌上游戏机研发的“任天堂开发技术部”并入。

任天堂企划开发本部

2003年9月30日增设，分成4个独立的工作小组和“环境制作部”。

任天堂系统开发本部

1997年增设。

2005年4月7日，任天堂于香港成立子公司“任天堂（香港）”。

2005年5月14日，任天堂于纽约洛克菲勒中心成立首间零售商店，名为“Nintendo World”（于2016年重命名为“Nintendo New York”）。楼高两层，并包含许多GameCube、Game Boy Advance、任天堂DS和即将于9月发售的“Game Boy Micro”等相关东西；此外，亦放置著任天堂以前的商品，如任天堂首件产品－花札卡牌。他们计划于美国开设更多商店，并于洛杉矶、达拉斯、波士顿和费城、旧金山、圣路易、华盛顿和芝加哥开设分店。

2005年5月的E3展览中，任天堂展示他们的“次世代”系统原型，代号称为“Nintendo Revolution”（隔年公布名称为Wii），它的控制器隐藏四个月后在东京电玩展才亮相。

2006年1月26日，任天堂闪电发表了任天堂DS的改良版“任天堂DS Lite”。任天堂DS Lite的尺寸为133.0 x 73.9 x 21.5mm，比现有任天堂DS的148.7 x 84.7 x 28.9mm显得更细小。体积总共缩小了42%，而重量则由原本的275克减至218克，只占原本任天堂DS重量约80%，根据官方消息，任天堂DS Lite于2006年3月2日于日本当地发售。

2006年4月28日，任天堂正式公布开发代号Nintendo Revolution的新主机名称为“Wii”。

2006年11月19日Wii正式在美国发售，售价250美元。

2006年12月2日Wii正式在日本发售，售价25000日币。

2006年12月8日Wii正式在欧洲发售，售价250欧元，在英国为179英镑（约265欧元）。

2007年5月6日，任天堂从万代南梦宫游戏（现万代南梦宫娱乐）收购Monolith Soft。

2008年10月2日“任天堂DSi”正式公布，增大屏幕尺寸到3.25英寸，设两个30万像素的摄像头，及一些网络功能。11月1日正式在日本发售。

2009年10月30日“任天堂DSi LL”正式公布。增大屏幕尺寸到4.2英寸，DSi LL比DSi长了3厘米，宽了近2厘米。11月21日正式在日本发售。

2010年3月23日发布消息称将于2011年3月底前发售一款可用裸眼方式游玩3D影像游戏的新型便携式游戏机“任天堂3DS”。新闻稿指出，任天堂3DS为任天堂于全球累计卖出达1亿2,500万部（截至2009年12月底止）的任天堂DS系列（DS + DS Lite + DSi +DSi LL）的后继机种。除可玩任天堂3DS专用游戏外，现行任天堂DS系列机种的游戏软件也可通用。3DS将使用夏普的视差障壁（Parallax barrier）3D液晶面板，并加强机能和加入更多功能。

2010年6月16日在E3 2010上的发表会公开了任天堂3DS的外观、功能、游戏阵容，其中超过20家全球知名游戏厂商加入开发项目，像是生化危机、合金装备、街头霸王、王国之心、战国无双等知名家用机游戏都会登陆任天堂3DS。发表会结束后，大量工作人员在场提供实机给试玩，人潮不亚于当年的Wii。3DS相比DS系列性能大为提升，画面更胜Wii，并搭载了裸眼3D屏幕、陀螺仪、动态感应器等等新配置，还加入了新功能。

2010年E3展上的3DS发表会

2010年9月29日举办了任天堂会议“Nintendo Conference 2010”，展出关于任天堂DS、Wii、任天堂3DS的相关信息。其中以任天堂3DS为最大焦点，并公布其价格为25,000日圆（含税），日本地区将在2011年2月26日发售，欧美地区预定3月推出。

3DS与Wii U时期（2011年－2016年）

任天堂3DS于2011年2月26日在日本发售

Wii U主机及控制器

2011年1月8日～1月10日举办了任天堂3DS体验会“Nintendo World 2011”，并公布了3DS首发阵容，包含《任天狗狗＋猫猫》、《战国无双编年史》、《山脊赛车3D》等等。数日后亦在欧美举办发表会，公布了欧洲、北美地区的发售日、信息和价格。

2011年2月26日，3DS正式在日本发售，售价为25,000日圆（含税）。

2011年6月8日，在E3 2011上的发表会公开了任天堂新一代的家用机“Wii U”，其主机特色依旧是游戏手柄：Wii U的手柄内嵌一个6.2英寸的触屏，更可将主机画面直接传输到手柄屏幕中。

2011年7月28日，任天堂社长岩田聪宣布3DS从2011年8月11日开始，为更进一步拓展3DS的游戏人口和阵容、以及对年末商战的策略，售价将从25,000日圆（含税）降到15,000日圆（含税），并对在这之前购买的用户提供了10款FC、10款GBA共20款游戏作为补偿以感谢用户支持。但3DS发售不到半年，一次就降价了1万日圆，此举也令众多玩家们不满。

2011年9月13日，任天堂举办了“Nintendo 3DS Conference 2011”，发表3DS将在2011年10月20日推出主打女性市场的颜色版本“迷濛粉红”（ミスティピンク，Misty Pink），发表会上也公开了很多游戏作品和实际画面与信息，包含马力欧系列、火焰之纹章系列、铁拳系列、最终幻想系列、动物森友会系列、初音未来系列、SD钢弹系列、三国无双系列等。其中以原为PlayStation Portable平台独占的日本热门游戏怪物猎人系列的新作《怪物猎人3G》及《怪物猎人4》引起了话题性[25]。

2012年4月26日，任天堂公布2011年财报，因硬件降价及汇率等原因，净亏损432亿日圆。是任天堂自80年代公布财报以来首次亏损[26]。

2012年6月6日，任天堂在美国洛杉矶举行的E3游戏展2012上主要公布了Wii U主机的更多细节，包括了以Mii形像作为核心的“Miiverse”游戏社交网络服务、新的游戏手柄Wii U Pro Controller以及进行了多处修改的最终版屏幕手柄“Wii U GamePad”等。

2012年6月22日，任天堂在“Nintendo Direct 2012.6.22”网络发表会上公布了新版3DS——3DS LL/XL。 3DS LL/XL最大的特点是扩大了双屏尺寸，使画面的3D立体感增强；并解决了如“压屏”之类的普通3DS存在的硬件缺陷；此外3DS LL/XL还加大电池容量使在屏幕增大1.9倍之后续航时间依旧比普通3DS要长。出于成本考虑，只有日版3DS LL将需单独购买充电器。

2012年9月14日，任天堂宣布“Wii U”于美国、欧洲以及日本的上市日期分别为同年11月18日、30日及12月8日。

2013年8月28日，任天堂公布了“任天堂2DS”主机，主机取消了3DS最大卖点之一的裸眼3D显示。 10月12日2DS在美国和欧洲地区发售。

2014年3月12日，任天堂在日本京都的总部北侧，耗资165亿日圆历时5年兴建的新办公大楼“任天堂开发中心”正式落成激活。

2014年5月31日，台湾分公司任天堂溥天宣布解散。相关业务窗口会转移至任天堂（香港）负责，未来仍会继续在台提供任天堂商品与服务，至于代理经销与售后服务部分则仍继续由代理商展碁国际负责。

2014年8月29日，任天堂公布任天堂3DS系列的加强版主机“新任天堂3DS”及“新任天堂3DS XL”。新型号提升了一定的机能，添加了视域更广的裸眼3D屏幕、右摇杆、近场通信功能等新功能。

2014年11月起，开始发售内置近场通信芯片的周边玩偶“Amiibo”，能够访问或读取对应的游戏资料，其中《任天堂明星大乱斗3DS/Wii U》为首款对应该周边的游戏[27]。Amiibo在上市后也迅速获得商业成功。

2015年3月17日，任天堂和日本移动游戏运营商DeNA联合召开发布会，宣布双方将在多平台娱乐方面展开合作，任天堂将提供自家的游戏系列供DeNA制作相关智能手机及其他平台游戏；双方将通过股权换购的方式加强联盟。此外任天堂还首次提及了新游戏主机的代号为“NX”，并在2016年正式公布[28]。

2015年7月13日，时任社长岩田聪于7月11日因罹患胆管癌病逝，享年55岁[29][30]。宫本茂与竹田玄洋共同代理临时社长。

2015年9月14日，任天堂宣布由原任常务董事的君岛达己担任新任社长；宫本茂与竹田玄洋将担任新设立的代表董事创意研究员和代表董事技术研究员职位。而公司架构将于9月16日起进行调整变动[31]。现时任天堂内部发展部门包括以下三个部门：

任天堂企划制作本部

将任天堂情报开发本部和任天堂企划开发本部并入，并分成10个独立的工作小组和增设以制作手机游戏相关为主的“移动游戏研发组”。

任天堂平台技术开发本部

将任天堂综合开发本部和任天堂系统开发本部并入。

任天堂商业发展部

新设部门，主要负责构建任天堂旗下各类业务的商业模型。

2016年4月27日，任天堂北美宣布出售西雅图水手队90%的股份给商人约翰·斯坦顿领衔的财团，任天堂仅保留球队10%股份，而球队CEO、前任天堂北美主席霍华德·林肯将退而担任球队董事[32]。任天堂在Twitter宣布代号为“NX”的全新家用机已暂定于2017年3月发售[33]。

2016年7月，由任天堂和宝可梦公司授权美国软件开发公司Niantic开发运营的《Pokémon GO》开始陆续在全球上线，游戏获得空前关注度并成为全球性热点，游戏在发售后一个月内其下载量超过1亿次[34]。

2016年8月，任天堂宣布收购日本物流销售公司JESNET，收购金额约为4650万美元[35]。任天堂表示，收购的动机是希望JESNET能够协助任天堂的企业理念，借此达到透过气旗下商品和服务为全世界更多人带去快乐与微笑。收购于2017年4月3日完成并将公司更名为“任天堂销售”（任天堂販売株式会社，Nintendo Sales Co., Ltd）

2016年10月20日，任天堂公司正式透过3分钟的宣传视频，正式公布代号“NX”的新游戏主机“任天堂Switch”与详细信息[36]。

2016年11月30日，任天堂宣布将与环球影城合作，将在位于日本大阪、美国洛杉矶和美国佛罗里达的环球影城内置设任天堂主题乐园“超级任天堂世界”[37]。

Switch时期（2017年－至今）

任天堂Switch于2017年3月3日发售

2017年1月13日，任天堂在东京举行发布会，公布了新主机“任天堂Switch”的详细信息和相关游戏演示。并确定游戏机于3月3日在日本、北美、欧洲和香港发售，同年9月20日宣布于12月1日在韩国与台湾发售。

2017年1月31日，任天堂宣布Wii U停止生产。

2017年4月28日，任天堂公布了3DS家族的新型号机型“新任天堂2DS XL/LL”。相当于取消裸眼3D显示的新任天堂3DS XL/LL。新型号于同年7月发售[38]。

2017年6月29日，任天堂代表董事技术研究员竹田玄洋宣布退休，并于翌日担任特别顾问一职，原任代表董事创意研究员的宫本茂成为代表董事研究员。

2018年4月26日，任天堂于人事异动公告中宣布君岛达己社长于同年6月28日任期结束后离任，并由原任执行常务董事的古川俊太郎接任新任社长。君岛达己则退任担任顾问一职。

2018年4月27日，任天堂正式公开与日本游戏开发公司Cygames共同开发及发行的首款智能手机游戏《Dragalia Lost ～失落的龙绊～》，于同年9月27日在美日台港澳上架[39]。运营四年半后，于2022年11月30日结束服务。

2018年12月，任天堂北美前第三方关系负责人Damon Baker宜布离职任天堂，并在2019年1月加入了微软的Xbox部门担任组合负责人[40]。

2019年2月，美国任天堂宣布北美主席兼首席运营官雷吉·菲尔斯-埃米宣布于同年4月15日卸任，结束他在任天堂超过15年的生涯。其职位后续由原任销售和市场营销执行副总裁道格·鲍瑟（英语：Doug Bowser）接任[41]。

2019年4月26日，任天堂与中国控股公司腾讯共同宣布双方将展开合作，由腾讯在中国大陆发行“Nintendo Switch”主机[42][43]。同年12月宣布，中国大陆版Nintendo Switch于12月10日开始贩售，首发游戏含《New 超级马力欧兄弟 U 豪华版》并将在数周内上市《马力欧卡丁车8 豪华版》、《超级马力欧奥德赛》等作。

2019年7月10日，任天堂公布了任天堂Switch的缩小版携带专用新机种“任天堂Switch Lite”，机身采本体与控制器一体化设计，新机种于同年9月20日推出[44]。首发包含黄、灰、蓝绿等三款主机配色、2020年3月21日推出珊瑚色、2021年5月7日推出蓝色，并陆续与其他游戏合作推出特殊外观的机种。

2019年11月22日，任天堂于东京都涩谷PARCO开幕继纽约旗舰店“Nintendo New York”后的第二间零售商店，名为“Nintendo Tokyo”，店内除了贩售任天堂人气游戏主机、游戏软件与周边商品之外，同时也会不定期举办游戏体验活动[45]。

2020年1月，任天堂宣布将EPD第八组（原EAD东京制作部）、1-UP工作室、GAME FREAK和HAL研究所当前分散于东京的4个工作室统一到同一办公地点，未来任天堂在东京的工作室群在位于东京都千代田区神田锦町的神田Square大楼内办公，增强各工作室之间的协作效率[46][47]。

2020年9月16日，任天堂宣布3DS家族所有机型停产[48]。

2021年1月5日，任天堂宣布收购加拿大游戏开发公司Next Level Games成为旗下子公司，此案于3月1日完成收购。

2021年3月18日，位于日本大阪环球影城内的超级任天堂世界主题乐园正式开幕[49]。

2021年4月7日，任天堂（香港）宣布在台湾成立子公司“香港商任天堂香港有限公司台湾分公司”。

2021年7月6日，任天堂公布任天堂Switch的新版机种“任天堂Switch OLED机型”，并于同年10月8日上市。

2022年2月24日，任天堂宣布收购长年合作伙伴株式会社SRD的所有股份，并于同年4月1日完成此收购案。

2022年3月29日，位于京都市下京区键屋町的任天堂旧总部大楼（建于1930年的第二代总部大楼）改装而成的酒店“丸福楼”和展现任天堂创业理念的博物馆“dNa”正式开幕[11]。

2022年4月12日，任天堂宣布耗资50亿日元，购入位于京都市南区上鸟羽鉾立町11番2外5笔（前创业支持工厂与原资器材・防灾中心西侧用地，任天堂总部西北位置）的土地并兴建楼高12层的“任天堂第二开发中心”，预计2027年12月竣工[50]。

2022年7月14日，任天堂宣布收购CG动画制作公司Dynamo Pictures的所有股份，并成为旗下子公司。该收购案于同年10月3日完成，并将公司更名为“任天堂影业”（ニンテンドーピクチャーズ株式会社，Nintendo Pictures Co., Ltd.）[51]。

2022年11月8日，任天堂宣布与DeNA成立合资公司“任天堂系统（日语：ニンテンドーシステムズ）”（ニンテンドーシステムズ株式会社，Nintendo System Co., Ltd.），以强化旗下业务的数字化为目标，将投入相关的研究、开发与运用以及创造附加价值。公司于2023年4月3日正式设立，由任天堂出资80%、DeNA出资20%，资本额50亿日元，并由佐佐木哲也担任代表董事社长[52]。

2023年3月28日，任天堂关闭3DS与Wii U的eShop大部分功能，仅保留重新下载已购买软件与更新功能[53]。

2023年4月5日，任天堂与美国动画工作室照明娱乐共同制作，环球影业（照明娱乐的母公司）发行的电影《超级马力欧兄弟大电影》于院在线映，并成为史上最卖座的电子游戏改编电影[54]。

历代商标

1889年–1950年

1960年–1965年

1965年–1970年

1967年–1975年

1968年–1975年

1970年–1975年

1972年

1975年–2006年

2006年–2016年

2016年至今

主要产品

主条目：任天堂电子游戏机列表

发行时间轴1977Color TV-Game197819791980Game & Watch198119821983红白机198419851986198719881989Game Boy1990超级任天堂19911992199319941995Virtual Boy1996任天堂64Game Boy Pocket19971998Game Boy LightGame Boy Color199920002001Game Boy Advance任天堂GameCube20022003Game Boy Advance SP2004任天堂DS2005Game Boy Micro2006任天堂DS LiteWii20072008任天堂DSi2009任天堂DSi LL/XL20102011任天堂3DSWii Family Edition2012任天堂3DS LL/XLWii UWii Mini2013任天堂2DS2014新任天堂3DS新任天堂3DS LL/XL201520162017任天堂Switch新任天堂2DS LL/XL20182019任天堂Switch Lite20202021任天堂Switch OLED

家用机

Color TV-Game 15和Color TV-Game 6（1977年）

红白机（1983年）

超级任天堂（1990年）

任天堂64（1996年）

神游机（2003年）

任天堂GameCube（2001年）

Wii（2006年）

Wii Family Edition（2011年）

Wii Mini（2012年）

Wii U（2012年）

便携式家用机

任天堂Switch（2017年）

任天堂Switch OLED（2021年）

掌机

Game & Watch（1980年）

Game Boy（1989年）

Game Boy Pocket（1996年）

Game Boy Light（1998年）

Game Boy Color（1998年）

GAME BOY ADVANCE（2001年）

GAME BOY ADVANCE SP（2003年）

GAME BOY micro（2005年）

任天堂DS（2004年）

任天堂DS Lite（2006年）

任天堂DSi（2008年）

任天堂DSi LL/XL（2009年）

任天堂3DS（2011年）

任天堂3DS LL/XL（2012年）

任天堂2DS（2013年）

新任天堂3DS（2014年）

新任天堂3DS LL/XL（2014年）

新任天堂2DS LL/XL（2017年）

任天堂Switch Lite（2019年）

游戏软件

主条目：任天堂电子游戏系列列表

马力欧

塞尔达传说

密特罗德

Fire Emblem

星之卡比

宝可梦

动物森友会

皮克敏

异度神剑

斯普拉遁

公司职员

历任社长

首任社长（1889—1929）：山内房治郎

第二任社长（1929—1949）：山内积良

第三任社长（1949—2002）：山内溥

第四任社长（2002—2015）：岩田聪

第五任社长（2015—2018）：君岛达己

第六任社长（2018—）：古川俊太郎

执行董事

古川俊太郎（任天堂社长）

宫本茂（代表董事研究员）

高桥伸也（企画制作本部长）

小泉欢晃（企画制作本部副本部长）

手冢卓志（企画制作本部高级管理）

高桥成行（管理本部长）

大和聪（营业本部长）

田中晋（业务本部长）

进士仁一（制造本部长）

塩田兴（平台技术开发本部长）

柴田聪（任天堂欧洲社长）

道格·鲍瑟（英语：Doug Bowser）（任天堂北美社长）

非执行董事一览

松本匡治（常务；管理本部长兼总务本部长兼财务部长）

铃木英一（常务；海外本部长）

君岛达己（常务；经营统括本部长兼总务本部长）

河原和雄（营业本部东京分店长兼东京分店管理部长）

竹村薫（人事本部长兼人事部长）

竹田玄洋（特别顾问）

软件开发工作室

主条目：任天堂开发团队

第一方

任天堂企划制作本部—马力欧系列、塞尔达传说系列、星际火狐系列、动物森友会系列、Wii系列（Wii Sports、Wii Fit、Wii Music）、斯普拉遁系列、ARMS、健身环大冒险

任天堂网络服务开发部—任天堂eShop、任天堂Network、任天堂Switch Online

任天堂软件技术开发部—密特罗德Prime猎人、马力欧对咚奇刚系列

第二方（控股子公司）

1-UP工作室（原Brownie Brown工作室）—魔法假日、魔法学院、地球冒险3（协助开发）

Monolith Soft—灵光守护者、异度神剑系列

NDcube—F-Zero: Maximum Velocity、Tube Slider、Wii Party、马力欧派对系列、世界游戏大全51

Retro Studios—密特罗德Prime系列、咚奇刚归来、咚奇刚热带寒流

Next Level Games—马力欧激战前锋系列、拳无虚发Wii版、路易吉洋馆2、路易吉洋馆3

SRD—第一方游戏开发协助

第二方（参股公司）

HAL研究所—星之卡比系列、罗罗大冒险

Intelligent Systems—Fire Emblem系列、纸片马力欧系列、任天堂战争系列、瓦力欧制造系列

Camelot Software Planning—马力欧高尔夫、马力欧网球系列、黄金太阳系列

Creatures—宝可梦系列派生游戏

Cygames—失落的龙绊

DeNA—任天堂Android/iOS游戏开发协助

GAME FREAK—宝可梦系列

Genius Sonority—Pokémon Colosseum、Pokémon XD、Pokémon Trozei、Pokémon Battle Revolution（Wii上的宝可梦）

Grezzo—专门为塞尔达传说系列游戏重制。

Headstrong Games—军队战争

Jupiter（英语：Jupiter Corporation）—化石超进化、宝可梦弹珠台、绘图方块系列

Niantic—Pokémon GO

Noise—组合机器人系列

Paon—咚奇刚：摇摆之王、咚奇刚：丛林攀越者、咚奇刚木桶喷射

skip Ltd.—小小机器人系列、特世纪、彩虹队长

Shin'en—纳米漂移系列

前子公司及合作伙伴

AlphaDream（于2019年10月1日破产解散）—马力欧与路易吉RPG系列

Ambrella（英语：Ambrella）（于2020年10月16日由Creatures收购并解散）—嘿，皮卡丘！、宝可梦频道、宝可梦冲刺（英语：Pokémon Dash）、大家的宝可梦牧场、宝可梦乱斗系列

Artoon（英语：Artoon）（于2010年由母公司AQ互动（英语：AQ Interactive）合并并解散）—耀西的万有引力、耀西岛DS

Cing（于2010年破产解散）— 异色代码，黄昏旅馆

Fuse Games（英语：Silverball Studios）（于2009年破产重组为Silverball Studios）—马力欧弹珠世界、密特罗德Prime弹珠台

Project Sora（于2009年1月22日成立至2012年6月30日解散）—新·光神话帕尔提娜之镜

Rare Ltd.（于2002年9月24日卖给微软）— 超级咚奇刚，黄金眼007，咚奇刚64，完美黑暗，班卓熊大冒险

硅骑士工作室（于2004年结束第二方合约）—永恒黑暗：圣洁的安魂曲（无尽黑暗），合金装备孪蛇

任天堂溥天（于2014年解散）—任天堂台湾分公司

三美电机—硬件最大外部供应商

任天堂直面会

主条目：任天堂直面会

2017年4月13日任天堂直面会开始使用的最新主标志

于2011年10月21日在日本和北美地区首播，由任天堂制作的网络直播节目，其后播放地区又拓展至欧洲、大洋洲、韩国和中华地区，内容围绕介绍新游戏和讲解部分已推出游戏追加的新内容，除原来的直面会，更有特定主题及独立游戏相关直面会。节目由多位主持担任，最初由已故任天堂社长岩田聪担任主持，现时主持以两位开发部长兼董事小泉欢晃及高桥伸也为主。

注释

^ 如丰田为10%左右，与一般企业相比已经相当高的NTT DoCoMo也只有大约17%。竞争对手索尼电脑娱乐（现索尼互动娱乐）则仅有2.8%左右。

参考文献

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外部链接

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