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期刊论文 1009

年份

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2022 88

2021 88

2020 71

2019 54

2018 74

2017 54

2016 36

2015 37

2014 15

2013 22

2012 23

2011 22

2010 24

2009 16

2008 25

2007 37

2006 43

2005 39

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关键词

系统工程 14

开放的复杂巨系统 7

系统科学 7

系统集成 7

智能制造 6

仿真 5

机器学习 5

物联网 5

秦巴山脉区域 5

优化 4

协同发展 4

可持续发展 4

复杂系统 4

新一代智能制造 4

电力系统 4

电动汽车 4

系统 4

钱学森 4

协同设计 3

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排序：展示方式：

多无人系统协同中的人工智能安全探索

施文,王楷文,俞成浦,孙健,陈杰

《中国工程科学》 2021年第23卷第3期页码 82-89 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.007

摘要：

作为中国新一代人工智能规划中的重要组成部分，多无人系统协同是我国未来国防建设和社会发展的一项变革性技术。虽然多无人系统协同技术研究与系统集成已经达到了空前高度，但是其相关人工智能安全问题研究还处在萌芽阶段。本文阐述了统筹推进多无人系统协同赋能应用与风险防控的重大意义，提出了“四位一体”全面推进多无人系统协同安全发展的战略思路，探索了多无人系统协同在内生安全和衍生安全层面潜在的挑战与应对思路研究提出了智能无人系统安全对策建议：构建国家级无人系统验证平台，推动人才队伍建设；逐步深化无人系统产业“放管服”，发展新一代人工智能安全生态；充分发挥多无人系统协同的优势，赋能保障和改善民生

关键词：多无人系统协同，人工智能安全，安全风险防控

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一种跟踪性能不占优的多无人机协同目标跟踪方法 Research Articles

郑之,蔡舜诚

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第10期页码 1334-1350 doi: 10.1631/FITEE.2000362

摘要：目标跟踪是无人机领域研究热点之一。本文针对无人机跟踪性能不占优，以及目标具有灵活、智能运动特征的情形，研究了多无人机协同目标跟踪问题。提出一种基于目标意图估计的多无人机协同跟踪策略。首先设计了一种具有降维和最大感知覆盖约束的轨迹特征提取方法，以降低无人机跟踪代价，并对目标典型的3类运动模式，根据环境和目标轨迹主要特征，设计了一种意图估计方法；然后，设计了一种在障碍物环境中基于最小可达距离和最小转角代价的MDA-Voronoi图，证明分析了目标被感知的概率；接着，设计了无人机的协同跟踪策略，以减小目标跟踪丢失的间隙，增加目标被感知的时间；通过纳什Q学习方法，在奖励函数中考虑了避障、跟踪代价、感知质量、飞行约束等因素，将最优动作策略作为无人机的控制输入。最后，通过仿真验证了本文方法能在无人机跟踪性能不占优的情况下提高跟踪质量。

关键词：协同跟踪；意图估计；MDA-Voronoi图；多无人机；性能不占优

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基于一致性的三维多无人机高精度编队控制策略 Article

Mao-de YAN, Xu ZHU, Xun-xun ZHANG, Yao-hong QU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 968-977 doi: 10.1631/FITEE.1600004

摘要：本文提出了一种基于二阶一致性的多无人机编队控制策略，通过邻接通信，引入位置和速度协同变量来产生控制命令。提出了协同导航算法和协同控制算法，它们分别控制位置和姿态，联合二者可保持特定几何队形。整个编队系统包含三部分：六自由度无人机模型、协同导航算法、协同控制算法，编队控制策略是闭环和全状态的。协同导航算法是二阶一致性算法，给出期望的加速度、俯仰角速率和偏航角速率。协同控制算法综合考虑纵向和横侧向机动，通过推导状态方程来设计协同控制律。分析了编队的闭环稳定性，给出了稳定的充分必要条件。利用同步技术，抑制了位置数据中的测量误差，提高了控制精度。

关键词：多无人机；一致性；协同导航；协同控制；同步技术

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海上无人系统发展及关键技术研究

邱志明,孟祥尧,马焱,陈轶,冯炜

《中国工程科学》 2023年第25卷第3期页码 74-83 doi: 10.15302/J-SSCAE-2023.03.005

摘要：

海上无人系统是未来智能化、无人化战争中的重要组成部分，已经成为世界各国海上竞争新的制高点，在国家和国防安全方面将扮演越来越重要的角色。本文从国家智能无人战略发展需求出发，从战略规划和概念引领、技术研究和装备研发、系统演示和能力验证三个层面系统分析了当前国内外海上无人系统及其技术的发展现状，凝练了当前海上无人系统技术各方面发展趋势和面临的挑战，论证提出了未来海上无人系统发展中需攻克的关键技术。据此结合实际发展情况和未来发展趋势，分析提出了海上无人系统的重点发展方向，最后从总体思路、体系构成、装备发展、技术攻关四个不同层面提出了推动海上无人系统持续、稳步、快速发展的对策建议，以期促进我国海洋装备发展

关键词：海上无人系统；集群智能；跨域协同；关键技术

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有向通信拓扑下具有姿态同步跟踪预设性能的多无人机分散式容错协同控制 Regular Papers

Zi-quan YU, Zhi-xiang LIU, You-min ZHANG, Yao-hong QU, Chun-yi SU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第5期页码 685-700 doi: 10.1631/FITEE.1800569

摘要：针对多无人机在有向通信拓扑中遭遇执行器故障问题，提出一种分散式容错协同控制方案。首先，利用神经网络对无人机模型中的固有非线性项和执行器效率下降故障所引起的未知非线性项进行估计。再次，设计可反映神经网络和干扰观测器复合估计能力的预测偏差，并将该预测偏差集成至所设计的容错协同控制方案中，以提升复合估计能力。该控制方案的一个关键特征是多无人机本身的非线性项和与执行器故障有关的非线性项可被神经网络、干扰观测器、预测偏差组成的复合估计器较好地估计。另一个关键特征是姿态同步跟踪偏差被严格约束在预设性能界限内。

关键词：容错控制；分散式控制；预设性能；无人机；神经网络；干扰观测器；有向拓扑

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水下攻防对抗体系及其未来发展

谢伟,杨萌,龚俊斌

《中国工程科学》 2019年第21卷第6期页码 71-79 doi: 10.15302/J-SSCAE-2019.06.014

摘要：

为顺应现代海战的演进趋势，水下攻防对抗正朝着体系化方向发展，综合了水下预警、侦察、探测、攻防等一系列行动。虽然单一领域的武器装备发展迅速，但水下攻防仍存在对抗体系的能力建设、作战样式、未来发展重点不甚清晰等问题。本文梳理了军事强国水下对抗体系建设的现状与基础，分析研判了未来水下攻防对抗体系的功能组成和典型作战样式，重点阐述了水下攻防对抗体系装备发展的主要方向，同时提出了加强综合感知和导航、发展联合指挥控制、注重军民融合式发展等水下攻防体系与装备的建设举措。相关研究可为我国未来水下攻防对抗的顶层设计和装备论证提供理论参考。

关键词：水下攻防对抗体系协同作战无人系统

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基于多目标社会学习鸽群优化的多无人机避障控制 Research

阮婉莹1,段海滨1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第5期页码 649-808 doi: 10.1631/FITEE.2000066

摘要：提出多目标社会学习鸽群优化（MSLPIO）方法，将其应用于无人机编队避障控制。该算法特点在于，每只鸽子在更新过程中并非向全局最优的鸽子学习，而是学习比自己占优的任何鸽子。

关键词：无人机；避障；鸽群优化；多目标社会学习鸽群优化

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多点协同传输机制下的多层无人机—地面异构网络覆盖性能分析 Research Article

王维昊,蒋逸凡,费泽松,郭婧

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第1期页码 61-72 doi: 10.1631/FITEE.2100310

摘要：为满足第六代移动通信的泛在连接需求，无人机作为未来通信网络主要组成部分发挥着关键作用。频谱共享和视距链路传输造成的干扰是无人机通信的一个主要问题。近年来，为减少无人机—地面异构网络干扰，提出多点协同传输技术。本文提出一个三维多层无人机—地面异构网络，其中无人机作为空中基站部署于不同高度。数值结果表明多点协同传输机制能有效缓解网络中的干扰，尤其当基站密度较大时。此外，部署在更高的空中基站的系统参数是影响所提三维异构网络覆盖性能的主要因素。

关键词：无人机；泊松点过程；多点协同；干扰统计特性；覆盖性能

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针对无人机系统安全的新型层级式软件架构 Special Feature on Intelligent Robats

Xiao-rui ZHU, Chen LIANG, Zhen-guo YIN, Zhong SHAO, Meng-qi LIU, Hao CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第3期页码 353-362 doi: 10.1631/FITEE.1800636

摘要：提出一种覆盖底层源代码到上层用户任务代码的新型层级式软件架构，用于提高无人机系统安全性与可靠性。每个软件模块采用形式化验证方法，验证其源代码是否符合设计规范，软件模块基于经过形式化验证的操作系统内核（certified kit operating system，CertiKOS），防止无人机由于意外软件故障而坠毁考虑到无人机的机载传感器会对系统可靠性产生显著影响，对驱动传感器SPI总线与I2C总线形式化验证，并针对总线异常情况设计完成相关实验。实验结果表明，该软件架构能够有效提高无人机系统安全性与可靠性。

关键词：安全关键系统；无人机；软件架构；形式化验证

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智能无人自主系统发展趋势 Review

Tao ZHANG,Qing LI,Chang-shui ZHANG,Hua-wei LIANG,Ping LI,Tian-miao WANG,Shuo LI,Yun-long ZHU,Cheng WU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 68-85 doi: 10.1631/FITEE.1601650

摘要：智能无人自主系统是人工智能的重要应用之一，其发展可大大推动人工智能技术的创新。本文通过其主要成就介绍了智能无人自主系统的发展趋势。并且，本文将相关技术分成了7个领域，包括人工智能技术、无人车、无人机、服务机器人、空间机器人、海洋机器人和无人车间/智能工厂。本文对每个领域的发展趋势进行了介绍。

关键词：智能无人自主系统；无人车；人工智能；机器人学；发展趋势

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飞行器驾驶机器人——一种面向有人飞行器的新型无人驾驶系统 Article

金子博, 李道春, 向锦武

《工程（英文）》 2023年第27卷第8期页码 242-253 doi: 10.1016/j.eng.2022.10.018

摘要：

飞行器驾驶机器人是一种新型的无人驾驶概念，是指通过机器人系统操纵驾驶有人飞机，从而形成一种新型的无人飞行系统，充分发挥有人飞机的平台成熟度、负载能力和适航性等优点，同时显著扩展了无人飞行器的应用领域对驾驶机器人系统进行了运动学分析，并在此基础上建立了驾驶机器人飞行控制器的直接驱动方法，减少了机器人伺服过程的操纵延迟和控制误差。建立了驾驶机器人的配套地面站系统，实现了不同飞行模式下驾驶机器人系统的功能集成。最后，设计研制了一套直升机驾驶机器人样机，并将其安装在有人直升机上进行了飞行测试。

关键词：直升机飞行器驾驶机器人飞行控制无人系统

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无人机仿射编队跟踪控制研究 Research Articles

李慧铭,陈浩,王祥科

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第6期页码 909-919 doi: 10.1631/FITEE.2100109

摘要：

本文聚焦固定翼无人机集群仿射编队跟踪控制问题，其中固定翼无人机被建模为具有非对称速度约束的独轮车。无人机集群控制目标是生成并跟踪一个由名义编队仿射变换得到的时变目标编队。进一步，为满足固定翼无人机飞行速度约束，提出一种基于饱和函数的控制策略。数值仿真结果证实，所提仿射编队控制策略能有效提高机动性。

关键词：仿射编队；固定翼无人机；多智能体系统

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软硬件协同设计和系统级仿真探索

徐辉,王祖强,王照君

《中国工程科学》 2006年第8卷第4期页码 86-88

摘要：

简要介绍了系统级芯片设计的软硬件协同设计、协同仿真技术和SoC开发中系统级协同仿真的工具，并给出了一个在CCSS（CoCentric system studio）环境下完成软硬件协同仿真的实例。

关键词：片上系统软硬件协同仿真 System C CCSS （CoCentric system studio）

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大型无人机系列的研制与发展

赵煦

《中国工程科学》 2003年第5卷第1期页码 38-41

摘要：

文章全面介绍了我国大型模拟型靶机、实体型靶机及某型无人机的研制、发展历程，阐述了各型靶机(或无人机)的主要技术难点和关键技术。通过对各型无人机发展历程的阐述，说明了一个道理：我国无人机的发展，走的是一条自力更生、独立自主的道路；只有走自己的路，道路才越走越宽广。同时，对未来我国无人作战飞机的作用、地位与发展进行了预测、分析和规划。

关键词：靶机无人机无人作战飞机发展应用

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智能无人系统：新一代人工智能重要成果及其应用 Editorial

吴澄1,2,张涛1,2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第5期页码 649-651 doi: 10.1631/FITEE.2030000

摘要： The advancement of science and technology is an important indicator of a nation’s overall strength. More recently, with the rise of new generation artifi-cial intelligence (AI), we are facing a new industrial revolution. For example, the development of intelli-gent unmanned systems (IUSs) will soon become a landmark achievement for AI development. In the next 3–5 years, applications of intelligent robots (service, industry, etc.) in China will have a wide range of advancements. In particular, unmanned aerial vehicles (UAVs) will attain multi-industry, large-scale applications. The autopilot system will soon complete a demonstration project. This means China will develop the core common technology of rail transit autonomous driving. Significant progress will be made in intelligent workshops and factories, and a set of Chinese standards in line with interna-tional standards will be formed. IUS is an artificial system that can be operated or managed using advanced technology without any human intervention. Over the years, humans have created various types of unmanned systems. More importantly, as human knowledge develops, the technology level of unmanned systems is gradually improved. IUS is also a complex system, which is composed of many technologies, such as machinery, control, computer, communication, and material. AI is undoubtedly one of the key technologies needed to develop IUSs. Autonomy and intelligence are the two most important characteristics of IUSs. The most effective way to achieve and continuously improve these two characteristics is to use various technologies of AI, such as intelligent perception (image, voice recognition, etc.), human-computer interaction, intelligent decision-making, learning, and reasoning. Unmanned systems are a variety of systems de-veloped to work without human inputs, but the highest level of “unmanned” systems is man-machine integration. Specifically, human-computer integration means that human beings connect their nervous system with computers and other machines to make up for the defects of human senses and movement, and to determine the integration of human consciousness and computer AI. The combination of AI and unmanned systems is expected to develop technologies that can alter life, so as to strengthen human function (especially the disabled and the elderly) and to improve the quality of human life. Generally, human-computer integration includes human-computer co-operation. The relationship between human and ma-chine is no longer a master-slave relationship, or an alternative relationship, but a partnership. Efficiency and flexibility can be improved, if people control multiple unmanned systems to work together; the coordination and interaction between people and unmanned systems will significantly improve dif-ferent aspects of the capabilities of the systems. However, for a considerable part of labor-intensive work, the unmanned system may not be efficient. Therefore, IUSs will be an important embodiment of man-machine integration. Compared with the traditional unmanned system, the IUS has more potential to applications. The emergence of various types of IUSs will have a sig-nificant impact on human life and society. At present, IUSs include mainly autonomous driving vehicles, UAVs, service-oriented robots, intelligent industrial robots, space robots, marine robots, and unmanned workshop/intelligent factories. The new generation AI development plan re-leased by China captures “intelligent technology of autonomous unmanned systems.” It focuses on breaking through common technologies such as computing architecture of autonomous unmanned system, perception and understanding of complex dynamic scene, real-time precise positioning, adap-tive intelligent navigation for complex environment, autonomous control of UAV, intelligent technologies including self-driving automobile, ship and rail transit, and core technologies (such as service robot and special robot), supporting the application and industrial development of unmanned systems. In this context, the Chinese Academy of Engi-neering organized a special issue on IUSs in Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. The types of IUSs examined in this special issue include robotic exoskeleton, intelligent ground vehicles, underwater vehicles, and UAVs. After rigorous review processes, 10 papers have been selected for this special issue, including two review articles, one tutorial, and seven research articles.

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多无人系统协同中的人工智能安全探索

施文,王楷文,俞成浦,孙健,陈杰

期刊论文

一种跟踪性能不占优的多无人机协同目标跟踪方法

郑之,蔡舜诚

期刊论文

基于一致性的三维多无人机高精度编队控制策略

Mao-de YAN, Xu ZHU, Xun-xun ZHANG, Yao-hong QU

期刊论文

海上无人系统发展及关键技术研究