随着科技的迅速发展,智能无人系统已经成为当前控制领域备受关注的热点话题.在这一领域,国防科技大学一直致力于推动智能无人系统的发展,为国防建设和经济发展提供强有力的支撑.为庆祝国防科技大学办学70周年,我们欣然推出《智能无人系统前沿技术与应用--庆祝国防科技大学办学70周年》专刊,旨在展示智能无人系统领域最新研究成果,促进学术创新、技术创新及应用创新,加强领域内外的合作与交流,助力国家重大工程建设和军民融合发展.

专刊自征稿以来,迅速引起了广大智能无人系统领域专家学者的高度关注,系列来稿涵盖了多个方面的研究内容.这些来稿不仅涉及到传统智能系统的设计和优化,还包括了人工智能、机器学习、深度学习等新兴技术在无人系统中的应用,在内容上展现了智能无人系统领域的前沿研究和创新成果.通过严格的审稿流程,我们最终录用了18篇高质量的稿件,他们或在理论研究上有独到见解,或在实际应用中取得了引人注目的成果,或在学科交叉融合方面做出了突出的贡献.相信这些论文将为智能无人系统领域的发展提供有力的支持,推动这一领域取得更为显著的进展.

智能无人系统的发展经历了多个阶段,从最初的遥控系统到如今的自主感知与决策系统.传感技术、机器学习和人工智能的融合推动了无人系统的不断升级,使其具备了更强大的自主性、适应性和智能化水平.在军事领域,智能无人系统在军事作战中扮演着越来越重要的角色.无人飞行器、地面无人车辆和水下探测器等系统被广泛用于侦察、巡航、打击等任务,提高了军事行动的效能和安全性.在工业与物流领域,智能无人系统被广泛应用于生产线、仓储管理和物流运输.无人机在大规模农业中的应用也极大地提高了农业生产的效率和质量.在医疗与救援领域,无人系统的运用也愈发广泛.无人送药车、无人输送器等系统为医疗机构提供了更高效、迅速的服务.在环保与能源领域,无人系统在数据监测过程中具有独特的优势,能够实时监测大气、水域和地表等环境参数,为环境保护和资源管理提供了强有力的支撑.智能无人系统作为一项前沿技术,正在深刻地改变着我们的生活和工作方式,其在军事、工业、医疗和环境等多领域的应用,展现出了巨大的潜力.专刊囊括了智能无人系统领域的多个重要方向,旨在较全面呈现该领域的研究现状、发展动态以及未来趋势,为研究者提供有益的参考.

在智能无人系统的研究动态与新技术综述方面,刘迎欣等人着重探讨了混合脑机接口的类型、技术原理以及关键的信号融合方式,展望了混合脑机接口在人机交互领域未来的应用前景.兰珍等人进一步探讨了脑机接口在无人机控制系统中的应用.宁治文等人对因子图方法在导航定位领域的应用进行了梳理,并为因子图方法进一步的深入研究提供了建议.田瑞等人对近年来优秀的物体级语义SLAM工作进行了阐述归纳和对比梳理.张昌昕等人对安全强化学习及其在机器人系统中的应用进行了综述.陈浩等人探讨了自主空战机动决策技术的研究进展.

关于智能无人系统控制理论与应用,喻煌超等人针对机动飞行位姿一体化控制需求及固定翼无人机平台欠驱动的特点,提出了一种适用于固定翼无人机机动飞行的位姿同步控制方法.陈小前等人针对微小卫星集群执行空间非合作目标操控等任务时对单星自身姿态的确定与快速控制问题,提出了一种容差估计与快速精细控制方法.申富媛等人针对多执行器退化的无人机,提出了一种基于两阶段卡尔曼滤波的自主预测维护方法.崔朝臣等人针对软体机械臂控制难题,提出一种两阶段神经网络的软体机械臂控制算法.伍瑞卓等人针对复杂地形条件下移动机器人环境和模型不确定性挑战,提出了一种基于高斯过程建模的移动机器人学习预测控制方法.

智能无人系统在感知、导航与协同控制技术方面也得到迅速发展,刘泽等人针对通信中断条件下协同控制问题,提出了一种带通信中断的离散多智能体系统的免碰撞控制算法.施成浩等人针对高效地点识别和准确六自由度位姿估计问题,提出了一种新颖的面向点云配准和地点识别的多头旋转注意力网络.崔加瑞等人针对高精度惯性/里程计组合导航中相对地心的位置矢量和速度矢量与姿态误差耦合问题,提出一种改进的李群卡尔曼滤波器,有效提高了数值计算精度.杨金一等人针对通信受限条件下的协同定位问题,提出了一种基于迭代误差状态扩展卡尔曼滤波的惯性/测距协同定位算法.李鑫滨等人针对AUV集群系统中的协同定位问题,提出了一种利用距离测量和多普勒频移测量进行误差修正的协同定位算法.高胜男等人针对感知信息不完全、模型参数不确定、海洋环境扰动下的多无人艇系统控制问题,提出了分布式分层协同目标估计与控制结构.黄依新等人针对多机器人协同围捕面临环境适应性、任务可扩展性等挑战,提出一种基于概率图模型的自组织协同围捕方法.

本专刊的推出不仅是对国防科技大学办学70周年的热烈庆祝,更是为了加强控制科学与工程领域的学术创新、技术创新以及应用创新.通过展示智能无人系统领域的最新研究成果,力求为研究者提供一个更全面、更深入的视角,促进控制科学与工程学科,更好地服务于国家的科技进步和安全需求.

专刊所收录的论文是对智能无人系统领域重要方向的有益补充,当然,由于学科的前沿性以及时间关系,我们在代表性和全面性方面可能存在一些不足,敬请广大读者谅解.在此,我们衷心感谢所有作者们的辛勤努力,分享出宝贵的研究成果.诚挚感谢所有审稿专家和编辑部严谨高效的工作,他们的宝贵意见是对本专刊最大的贡献.特别感谢《控制理论与应用》对本专刊的大力支持与紧密合作,他们在专刊的策划和编辑过程中为我们提供了专业的指导和丰富的经验.最后,非常感谢参与或关注我国控制理论及智能无人系统技术研究的广大读者们.展望未来,我们期待智能无人系统领域在更广阔的天地上迸发出更多的创新火花,为人类社会的发展做出更加重要的贡献！