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本屆論壇以“聯(lián)合指揮與無人智能理論技術(shù)”為主題，邀請6位本領(lǐng)域知名專家做學(xué)術(shù)報告，探討智能探測、敏捷指控、智能算法、多域協(xié)同、無人作戰(zhàn)等無人化指揮控制領(lǐng)域前沿技術(shù)，來自軍隊、國防科技工業(yè)部門、企業(yè)、高等院校和科研院所的100余位專家學(xué)者參加。北京航空航天大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院副院長田大新教授主持會議。

 

田大新教授主持會議

中國電子科技集團公司第二十研究所所長張修社研究員、南京信息工程大學(xué)自動化學(xué)院副院長葛泉波教授、北京理工大學(xué)智能機器人研究所副所長石青教授、中國科學(xué)院沈陽自動化研究所何玉慶研究員、中國船舶集團有限公司第七〇九研究所夏學(xué)知研究員、北方自動控制技術(shù)研究所陸上無人系統(tǒng)研發(fā)部張凱歌副主任等6位無人化指揮控制領(lǐng)域的著名專家學(xué)者，分別以“跨域異構(gòu)平臺要素級協(xié)同作戰(zhàn)”“基于可信自適應(yīng)非高斯濾波的無人機位姿估計技術(shù)”“智能微小型仿生機器人研究進展”“跨域多無人系統(tǒng)指揮控制——技術(shù)與應(yīng)用”“海上無人智能感知與認知技術(shù)發(fā)展”“面向無人系統(tǒng)的視覺大模型多尺度目標(biāo)增強識別技術(shù)研究”為題作精彩報告。

張修社研究員做報告

張修社研究員指出，智能無人跨域協(xié)同作戰(zhàn)是國際發(fā)展趨勢和研究熱點，由平臺協(xié)同向要素協(xié)同轉(zhuǎn)變是必由之路。要素協(xié)同就是將跨域異構(gòu)平臺的感知、決策、行動等要素協(xié)同共用、按需動態(tài)重構(gòu)，自主適應(yīng)任務(wù)變化。面向當(dāng)前和未來發(fā)展需求，張修社研究員針對異構(gòu)平臺要素如何高效自主協(xié)同的核心問題，提出了要素協(xié)同理論方法，介紹了要素動態(tài)重構(gòu)、復(fù)合跟蹤、分布式自主決策等技術(shù)研究進展，并探討了要素協(xié)同技術(shù)與應(yīng)用的潛在發(fā)展方向。

 

南京信息工程大學(xué)王遠亮博士代葛泉波教授做報告

復(fù)雜海況下自動著艦過程中的高性能無人機(UCA)位姿估計是保障 UCA 自動安全精準(zhǔn)著艦的關(guān)鍵核心技術(shù);著艦過程航母航行和復(fù)雜海上氣象的混合不可避免地導(dǎo)致形成的艦尾流場對UCA的飛行位姿變化產(chǎn)生復(fù)雜不確定性的動態(tài)耦合影響，從而使得基于傳統(tǒng)自適應(yīng)Kalman濾波框架的無人機位姿估計方法難以滿足實際客觀需求。針對上述問題，葛泉波教授團隊以線性時變系統(tǒng)的高斯可信度Kalman濾波為基礎(chǔ)，開展實際無人機位姿測量數(shù)據(jù)的非高斯特征檢測方法和非高斯強度估計技術(shù)研究，建立基于高斯和框架的非高斯線性可信度Kalman濾波方法，解決基于非高斯強度檢測的可信高斯和容積Kalman濾波設(shè)計問題，最后基于實際無人機和無人船協(xié)同系統(tǒng)驗證了所建立方法的有效性和優(yōu)越性。

 

石青教授做報告

近年來，隨著對生物結(jié)構(gòu)以及運動模式研究的不斷深入，各種模擬生物的智能微小型仿生機器人不斷涌現(xiàn)。石青教授介紹了北京理工大學(xué)智能機器人研究所在智能微小型仿生機器人研究方面的最新成果和典型代表，如智能微小型仿生機器鼠、仿蝗蟲躍翔機器人等，包括仿生建模與優(yōu)化、仿生運動規(guī)劃、仿生微感知單元等，以及機器人與動物的自主智能交互的最新研究成果，包含機-鼠交互狀態(tài)下的目標(biāo)感知與跟蹤、交互過程中的分層建模等內(nèi)容，探討了微小型仿生機器人在狹窄空間探測、動物行為學(xué)分析等方面具有的廣闊應(yīng)用前景。

 

何玉慶研究員做報告

何玉慶研究員指出，近年來，機器人/無人系統(tǒng)技術(shù)得到快速發(fā)展，其應(yīng)用向特種和個人服務(wù)領(lǐng)域擴展的趨勢日益明顯，正以超乎想象的速度進入人類社會的各個環(huán)節(jié)，不遠的將來可能像手機和互聯(lián)網(wǎng)一樣產(chǎn)生規(guī)?；?yīng)，促進人類社會的深刻變革?？缬?、異構(gòu)多無人系統(tǒng)的互聯(lián)協(xié)作是未來無人系統(tǒng)應(yīng)用與發(fā)展的一個主要趨勢，何玉慶研究員闡述了跨域多無人系統(tǒng)的內(nèi)涵與核心技術(shù);結(jié)合本人近年開展的、面向不同領(lǐng)域場景的跨域多無人系統(tǒng)的應(yīng)用實例，分享了相關(guān)研究現(xiàn)狀;同時，從自主性和智能性技術(shù)角度，剖析了跨域多無人系統(tǒng)指揮控制技術(shù)的特點、發(fā)展趨勢和面臨挑戰(zhàn)。

 

夏學(xué)知研究員做報告

夏學(xué)知研究員分析了海上典型場景下海戰(zhàn)場無人裝備信息感知認知需求及復(fù)雜性，簡要介紹了國內(nèi)外智能無人系統(tǒng)發(fā)展趨勢，從“看得清”“辯得明”“由態(tài)及勢”等角度提出海上無人感知與認知的關(guān)鍵技術(shù)，分享了交流團隊的部分研究進展，最后探討了無人感知與認知技術(shù)發(fā)展趨勢。

 

張凱歌副主任做報告

張凱歌副主任指出，繼OpenAI發(fā)布ChatGPT之后，基于大模型技術(shù)的AI應(yīng)用受到極大關(guān)注。張凱歌副主任介紹了本單位科研團隊面向軍事目標(biāo)檢測與識別應(yīng)用，基于當(dāng)前先進的視覺大模型技術(shù)，對任意角度、多尺度目標(biāo)檢測與識別中的難點痛點問題，開發(fā)了高精度的交互式目標(biāo)識別樣本標(biāo)注與模型管理工具。對當(dāng)前目標(biāo)識別中面臨的不規(guī)則、多角度目標(biāo)訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以有效獲取的問題，進行了基于多置信度分割推薦的金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)半監(jiān)督獲取。通過引入多頭注意力機制模塊和Wasserstein距離損失函數(shù)，設(shè)計和訓(xùn)練了多尺度目標(biāo)分割網(wǎng)絡(luò)模型，在空對地多尺度目標(biāo)數(shù)據(jù)集上進行了實驗，驗證了算法的有效性和先進性。

與會專家學(xué)者聚焦無人化指揮控制領(lǐng)域的熱點前沿問題，交流最新研究成果，百花齊放，百家爭鳴，氣氛熱烈，凝聚共識，大力推動無人指揮控制領(lǐng)域在產(chǎn)、學(xué)、研、用方面的跨域合作、協(xié)同創(chuàng)新，進一步助推了軍、民領(lǐng)域無人化指揮控制、軍事智能化和聯(lián)合作戰(zhàn)能力提升發(fā)展。