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期刊论文 1249

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2018 105

2017 69

2016 46

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2013 22

2012 22

2011 25

2010 23

2009 15

2008 29

2007 37

2006 48

2005 40

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关键词

人工智能 38

智能制造 31

系统工程 14

机器学习 13

新一代智能制造 10

智能化 8

开放的复杂巨系统 7

系统科学 7

系统集成 7

物联网 6

仿真 4

可持续发展 4

复杂系统 4

工业互联网 4

智能 4

智能控制 4

电力系统 4

电动汽车 4

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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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基于无人装备的地下金属矿智能开采技术 Review

李建国, 战凯

《工程（英文）》 2018年第4卷第3期页码 381-391 doi: 10.1016/j.eng.2018.05.013

摘要：

以矿产资源安全、高效和绿色开发为背景，介绍我国地下金属矿智能开采技术的现状及发展趋势。对地下金属矿智能开采技术的国内外研究现状进行了分析和总结，介绍了具有自主知识产权的地下无人采矿装备的最新技术进展，包括地下凿岩台车、地下潜孔钻机、地下铲运机、地下矿用汽车和地下装药车等五大装备的智能化及无人控制技术，对实现智能开采的三大基础平台，包括定位和导航平台、信息采集与通讯平台、生产过程调度与控制平台进行了分别介绍。最后利用上述无人装备和平台在凡口铅锌矿地下矿山进行了智能开采的工业试验，重点介绍了地下智能铲运机在通信系统、定位系统和信息采集系统的支持下，如何实现无人驾驶。试验证明智能开采技术切实可行，对促进我国采矿技术向智能化方向发展、增强我国矿业行业的核心竞争能力有巨大的推动作用。

关键词：地下自主行驶通讯导航智能控制

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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

《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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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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人工智能走向2.0

潘云鹤

《工程（英文）》 2016年第2卷第4期页码 409-413 doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018

摘要：

随着互联网的普及、传感网的渗透、大数据的涌现、信息社区的崛起，以及数据和信息在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，当今人工智能(AI) 发展所处信息环境和数据基础已经发生了深刻变化，人工智能的目标和理念正面临重要调整，人工智能的科学基础和实现载体也面临新的突破，人工智能正进入一个新的阶段。这个源于传统而又与之不同的人工智能新阶段被称为人工智能2.0(AI 2.0)。本文从人工智能60 年的发展历史出发，通过分析促成人工智能2.0形成的外部环境与目标的转变，分析技术萌芽，提出了人工智能2.0 的核心理念，并结合中国发展的社会需求与信息环境特色，给出了发展人工智能2.0

关键词：人工智能2.0 大数据群体智能跨媒体人机混合智能无人智能系统

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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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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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智能自主寻迹小车测控系统的研究与设计

王玲,张强,李雪梅

《中国工程科学》 2014年第16卷第3期页码 92-98

摘要：

智能小车的测控系统是小车设计中的关键技术之一，灵敏完备的测控系统可以有效提高智能小车运行的稳定性，介绍了智能自主寻迹小车测控系统的整体架构和软硬件设计过程。优良的控制算法对智能小车寻迹的准确性和稳定性起着关键的作用，文中采用模糊比例-积分-微分（PID）控制策略对直流电机的转速进行控制，利用双P控制算法控制智能小车舵机的转向；测试结果表明，智能小车运行快速平稳，能够自主准确寻迹。

关键词：智能小车测控系统模糊PID控制双P控制算法

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无人车自主定位和障碍物感知的视觉主导多传感器融合方法 Article

Jian-ru XUE,Di WANG,Shao-yi DU,Di-xiao CUI,Yong HUANG,Nan-ning ZHENG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 122-138 doi: 10.1631/FITEE.1601873

摘要：人类驾驶与自主驾驶在对交通环境的理解方式上有着明显差别。首先，人主要通过视觉来理解交通场景，而机器感知需要融合多种异构的传感信息才能保证行车安全。其次，一个熟练的驾驶员可以轻松适应各种动态交通环境，但现有的机器感知系统却会经常输出有噪声的感知结果，而自主驾驶要求感知结果近乎100%准确。本文提出了一种用于无人车交通环境感知的视觉主导的多传感器融合计算框架，通过几何和语义约束融合来自相机、激光雷达（LIDAR）及地理信息系统（GIS）的信息，为无人车提供高精度的自主定位和准确鲁棒的障碍物感知所提出的框架里已用于自主研发的无人车，并在各种真实城区环境中进行了长达八年的实地测试，实验结果验证了视觉主导的多传感融合感知框架的鲁棒性和高效性。

关键词：视觉感知；自主定位；地图构建；运动规划；无人车

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智能无人潜水器技术发展研究

吴有生,赵羿羽,郎舒妍,王传荣

《中国工程科学》 2020年第22卷第6期页码 26-31 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.06.004

摘要：

无人潜水器是开展深海探测与作业的重要工具，成为世界海洋装备的重点发展方向。本文着眼我国智能无人潜水器（ AUV） 2035 年技术体系布局，梳理世界 AUV 在发展规划、技术研发与应用等方面的进展，凝练 AUV 技术发展趋势和2035 年发展远景；进一步总结我国 AUV 在发展现状研究分析了包括感知、通信导航、能源、自主航行、协同作业在内的领域未来关键技术攻关方向，以材料、可靠性为重点的基础研究方向，论证了AUV 谱系化、国产化研制重大科技专项初步方案。

关键词：深海探测智能无人潜水器发展趋势关键技术基础研究

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基于人工智能技术的无人机遥感探测具有感染松材线虫病特征的树木 Article

Mutiara Syifa, Sung-Jae Park, Chang-Wook Lee

《工程（英文）》 2020年第6卷第8期页码 919-926 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.001

摘要：我们利用无人机遥感技术来探测具有与感染松材线虫病的树木相似症状的树木。之所以使用无人机遥感，是因为它能够生成高质量的图像，并且可以很容易地到达松树的位置。为了区别健康的和感染了PWD的松树，我们利用从Anbi和Wonchang两村采集到的无人机图像制作了一份土地覆盖图（LC），使用两种方法将它们分类，即人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）。此外，比较了使用无人机和手持设备收集的两类全球定位系统（GPS）数据的准确性，以确定感染PWD的树木的位置。随后，我们将每个研究区域的无人机图像分成6个LC类，发现SVM在区分是否感染PWD的树木时比ANN更准确。这两个区域的手持GPS数据集和无人机GPS数据集存在一些差异。

关键词：松材线虫病无人机遥感人工神经网络支持向量机全球定位系统

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高层建筑抗风智能幕墙 Article

丁菲, Ahsan Kareem

《工程（英文）》 2020年第6卷第12期页码 1443-1453 doi: 10.1016/j.eng.2020.07.020

摘要：建筑形状的自主动态变形超越了传统静态形状优化设计，通过将传感、计算、传动装置和工程信息学融合在一起的信息物理系统而实现，并在本研究中进行了论证。新提出的方法将使建筑物能够智能地改变其轮廓，最大限度减弱动态风荷载激励，并有望通过利用计算设计的迅速发展，推动高层建筑设计从传统的静态立面转变为动态立面。

关键词：高层建筑气动外形修正自主变形信息物理系统计算设计代理模型机器学习

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我国煤矿智能化采煤技术的最新发展

王金华,黄曾华

《工程（英文）》 2017年第3卷第4期页码 439-444 doi: 10.1016/J.ENG.2017.04.003

摘要：

跟踪近五年国内煤矿智能开采新技术、国外LASC（Longwall Automation Steering Committee，澳大利亚综采长壁工作面自动控制委员会）技术和IMSC（IntelligentMining Service Center，智能开采服务中心）技术的发展，本文分析了“十二五”期间攻克的综采成套装备感知、信息传输、动态决策、协调执行和高可靠性等智能开采关键技术以及研制的具有自主知识产权的综采成套装备智能系统，形成了现阶段可行的“无人操作、有人巡视”的智能化开采模式。通过总结针对中厚和厚煤层进行的智能化开采实践，表明智能化开采技术可将工人从危险的工作面采场解放到相对安全的巷道监控中心甚至地面调度中心，大幅减少了工作面的操作人员。最后，探讨了在智能化开采技术研究过程中存在的难题，并展望了未来十年机器人等新技术在智能化开采中的应用前景。

关键词：智能开采综采工作面无人操作 LASC 智能开采服务中心

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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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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