新工科海陆空智能无人系统安全巡查平台面向全校招募指导教师和学生

课题名称

课题定义

1.多智能装备集群数字孪生监测平台设计

将校园内海陆空装备集群实时动态信息集成到海陆空虚拟交通立体模型中，完成对海陆空物理世界参与者的多物理量、多尺度的虚拟映射。

2.多智能装备集群可视化大数据监控平台设计

设计大数据监控平台，完成校园内海陆空智能装备群体接入，实现实时设备位置、流量、任务的监测，及时发现故障、事故，提前预警，降低风险。

3.基于多智能装备集群远程调度管控平台设计

在对智能装备状态管控的基础上，完成对调度管控平台设计，实现无人车/船/机的远程控制，包括紧急停止运行、指定地点停放、指定路线任务下发等。

4.基于多智能装备集群运输作业调度问题
    求解研究

针对多点并发运输任务，根据当前无人车/船/机的数量、位置状态、占用状态、设备状态，合理地对车/船/机进行任务分配、路径规划，实现总运输成本/时间最低为目标，完成系统高效无阻塞运输。

5.基于海陆空异构无人装备一体化协作问题
    求解研究

针对落水巡检搜救、目标搜寻围捕、高楼灭火救援等典型化场景，完成对异构体的协作调度方案设计，实现海空地的协同控制，包括集结、巡逻、路径规划、任务分配、脱离编队、重返编队等。

二、无人艇集群平台

课题名称

课题定义

1.作业艇水面收回对接过程中的定位技术研究

针对作业艇完成任务后，根据母艇位置能沿规划的路线回到母艇周围，并利用相机、雷达、声呐等传感器设备识别对接目标的相对位置，实时跟踪并精确地靠近对接目标。

2.作业艇水面搜救中的环境感知技术研究

针对水面安全巡逻场景，设计环境感知框架技术，利用如相机、声呐、雷达等传感器，完成对落水者的识别。

3.无人船路径规划及控制算法研究

基于特定观测任务目标，设计无人船的硬件控制系统，提出路径规划策略，建立无人船运动数学模型，实现对无人船实时路径规划和船体控制算法研究。

4.无人艇集群编队控制方法研究

利用激光雷达、导航、相机等传感器，在已知目标点情况下，完成实时局部路径规划，同时基于母艇领航、作业艇跟随策略进行编队控制，途中遇其它船只障碍物，能自主变换队形实时避障，最终安全无碰撞抵达航路点。

5.无人艇集群协同搜救方法设计

针对无人艇集群编队搜救场景，设计编队模式，通信架构、信息传输内容，实现编队群组分工协作、各自小区域搜索，又相互协助、传递消息与指令，通过传递搜寻结果来提高搜索效率。

6.无人船的图像与声音信息采集处理

无人船通过自动化技术和无线通信技术实现航行和任务执行。因此无人船通常配备了各种传感器和设备，用于图像和声音的采集和处理，然后进行一系列的处理和分析。这些设备可以通过特定的算法和模式识别技术，实现目标检测、目标跟踪、图像识别等功能。

7.无人船语音交互技术研究

无人船的语音交互技术研究，是为了实现在复杂的海洋环境中，通过语音命令控制无人船的导航和操作。这项技术需要考虑海洋环境中的噪声干扰、语音命令的识别准确性以及实时性。研究内容可能包括：1）海洋环境噪声特征分析和噪声抑制技术；2）高精度语音识别算法，提高在复杂背景下的识别率；3）语音到控制命令转换机制，确保无人船能准确执行语音命令；4）实时交互系统设计，以保证无缝控制。这些研究有助于提升无人船在民用和军事领域的应用潜力，特别是在无法直接视觉监控的情况下。

8.多无人船协同调度技术研究

针对多无人船协同调度技术研究，此类技术的发展对于提高海上作业效率、降低人力成本以及提升导航安全都具有重要意义。考虑到海上环境的复杂性，如不同的海况、气象条件以及海上交通，无人船的协同调度技术需要解决几个关键技术问题：

1.环境感知与建图：多无人船系统需要能够准确感知并理解周围环境，包括其他船舶、障碍物、海流和天气条件等，以及如何利用这些信息进行有效的路径规划和避障。

2.通信与协作：无人船之间以及与指挥中心之间的通信协议必须可靠，以确保信息的及时传递和同步，特别是在信号弱或干扰条件下。

3.决策与控制算法：需要研发高效的决策算法，使得多无人船能够根据实时情报进行自主协同，包括航线规划、速度调整和队形保持等。

4.自主导航与定位：考虑到GPS信号可能不稳定，无人船的自主导航系统需要融合多种传感器数据进行精确定位，并能够在没有GPS信号的情况下维持定位和导航能力。

5.安全性和可靠性：无人船的操作需要确保在各种天气和海况下的安全可靠，包括机械故障、软件错误和安全威胁等。

9.无人船轨迹规划技术研究

考虑水流、风力、水下地形等自然因素的影响，设计并实现能够适应环境变化的轨迹规划算法及精确执行轨迹的先进控制系统。

三、多智能体博弈平台

课题名称

课题定义

1.无人机、无人车、无人船的仿真环境及模型设计

基于校园环境，设计无人机、无人车、无人船的仿真环境及模型，无人船、无人车、无人机可以移动，且可实现与智能体的实时状态交互。

2.水面搜救巡逻无人机与救援船协作救护智能体设计

开发针对随机位置落水者的最快发现巡逻路线的智能体，以及可以接收落水者坐标并前往救援的救援船智能体。在指定的无人机巡逻高度和发现范围的条件下，可在水域外某固定楼顶机巢起飞，并在指定水域内巡逻，发现落水者后，停止巡逻并通知救援船智能体，救援船智能体从岸边码头出发前往落水者目标位置实施救援。

3.校园安全巡查无人机智能体设计

开发更快发现可疑份子的无人机智能体。在校园内某固定楼顶机巢起飞的单个巡逻无人机，在指定的无人机巡逻高度和发现范围的条件下，搜索随机位置出现的可疑份子。可疑份子应是可移动的，移动路线应规避楼宇、水域等区域。

4.无人清洁船智能体设计

在指定水域内，针对多个随机位置出现的漂浮物垃圾，某岸边码头出发的单个无人清洁船，开发清扫全部漂浮物垃圾的最快作业的智能体。随机位置出现的漂浮物垃圾，应考虑漂浮物垃圾在水面的聚集规律。

5.巡逻无人车、救援无人机协同救助多智能体设计

固定位置出发的3个或更多巡逻无人车在校园内的道路巡逻，巡逻路线应该包含全部道路，开发最快完成巡逻全部路线的巡逻车智能体；
  在随机的道路或路侧出现伤者，当巡逻车经过时，停车并通知固定位置机巢起飞的救援无人机前往伤者位置救助，其它巡逻车不受影响，继续巡逻。需要开发救援无人机智能体，当接到巡逻车发出的坐标后，前往目标处模拟投送急救箱。

6.多无人机协同追踪同一目标物多智能体设计

4个固定位置起飞的无人机智能体，一个校园内随机位置出现且可随机移动的目标物。4个无人机轮流巡逻，一个无人机按固定路线巡逻，其它3架无人机在机巢充电，巡逻无人机发现目标物后开始追踪，并召集其它3架无人机协同追踪，规划召集无人机的最佳飞行路线，最终实现4架无人机分散在目标物四角协同追踪监视。

四、智能无人驾驶设备集群平台

课题名称

课题定义

1.无人驾驶车辆集群编队行驶控制算法与软件开发

针对由5辆无人驾驶全地形车组成的车队、接驳车车队、作业车队通过调控每辆车的行驶速度和位置，实现在校园骨干道路上纵向编队行驶，车辆之间保持相对稳定的间距。

2.车路云协同的通讯设计

基于全地形车/巡逻车/物流车/清扫车/接驳车车载感知设备，设计综合采集与管理系统，设计通信协议通过车辆OBU与路端RSU无线传送方式，将信息传送到无人驾驶设备调度平台，并优化平台功能。

3.无人驾驶车辆的感知识别

车载激光雷达与视觉相机的目标识别、跟踪算法软件设计
  针对全地形车/巡逻车/物流车/清扫车/接驳车车载激光雷达给出的点云图及相机识别数据，设计图像处理模块。准确识别和跟踪静态及动态目标，给出目标类型和具体位置信息。

4.无人驾驶车辆决策算法

基于全地形车/巡逻车/物流车/清扫车/接驳车车辆
  融合多传感器信息，根据驾驶需求进行任务决策，接着能够在避开存在的障碍物前提，规划出两点之间多条可以选择的安全路径，并在这些路径当中选择一条最优的路径，作为车辆行驶轨迹，规划按照划分的层面不同，可以分为全局规划和局部规划两种，全局规划是由获取到的地图信息，规划出一条在特定条件之下的无碰撞最优路径，局部规划的则是根据全局的规划，在一些局部环境信息的基础之上，能够避免碰撞一些未知的障碍物，最终达到作业目的目标点的过程。

五、无人驾驶赛车的规划控制算法研究

课题名称

课题定义

1.基于车载感知的无人赛车动力系统预见性
     控制算法

动力系统的预见性控制，是提高车辆的动力系统、经济性的关键。通过车载雷达、视觉及地图导航信息，车辆可以预先知道前方的功率需求，从而提前调节油门、挡位等机构，改善整车性能。为此，本课题拟研究基于MPC/动态规划的车辆预见性控制算法，提高车辆的爬坡能力，降低行驶能耗。

2.面向高效通行的无人驾驶方程式赛车轨迹
     规划学习算法

通行效率，是无人驾驶赛车在八字绕环等场景下追求的重要性能指标。本课题拟针对无人驾驶方程式赛车，以提高单圈运行时间、兼顾行驶安全为目标，研究提出基于强化学习的轨迹规划算法，实现赛车在重复运行的场景中不断提高运行品质。

3.基于模型预测与强化学习的无人驾驶方程式赛   
     车高速循迹算法

无人驾驶方程式赛车的高速公开下的精准循迹，是重要的性能指标。本课题拟采用模型预测与强化学习相结合的方法，对车辆的轮胎动力学的建模和学习，综合横纵侧向多维度开展协同控制，提高车辆的通行效率和循迹精度。

4基于深度强化学习的无人驾驶赛车规控一体算法

随着深度强化学习和大模型技术的不断发展，车辆的规划和控制融合的一体化算法收到越来越多的关注。本课题拟针对无人驾驶赛车，使用视觉/激光雷达信号，研究基于鸟瞰图的规控一体算法，通过仿真和实验结合，验证算法的有效性。

5设计无人驾驶车辆能源协同方案以及集群能源优化算法

设计全地形车/巡逻车/物流车/清扫车/接驳车节能行驶控制算法与软件，在实现自动驾驶控制的同时，降低车辆作业的能耗

6非结构化道路无人驾驶赛车激光雷达SLAM算法

定位建图是赛车（方程式或者全地形车）无人驾驶运行的重要基础。在空旷、颠簸的路面上，定位建图的稳定性和精度面临很大挑战。为此，本课题拟针对颠簸路段的激光雷达SLAM技术，研究基于车辆三维位姿信息畸变纠偏算法，实现快速、精准建图与定位。

7.面向综合能效优化的无人驾驶赛车横纵向协同学习规划算法

综合能效，是无人驾驶赛车在重复性场景下追求的重要性能指标。本课题拟针对无人驾驶赛车，以提高运行时间并兼顾行驶安全为目标，研究提出基于强化学习的车速和路径规划（横纵向协同规划）算法，实现赛车在重复运行的场景中不断提高运行品质。

六、项目管理平台

课题名称

课题定义

1.无人设备集群协同作业跨文化跨专业沟通战略研究

针对无人驾驶设备集群在协同作业时涉及到的跨文化跨专业领域沟通合作问题，提出有效的解决方案。

2.无人驾驶领域公共关系机构职能设计

无人驾驶技术涉及到的行业领域较广，属于交叉学科，在信息管理、咨询建议、宣传推广、协调关系、提供服务、处理危机等方面需要科学的机构职能设计

3.无人驾驶领域的法律问题研究

我国关于道路交通的现有法律制度都是基于人，目前无人驾驶汽车是否适合仍按现有登记的办法进行管理还尚无定论，因此现有的机动车检验标准无法满足无人驾驶汽车的需求。因此要实现无人驾驶汽车合法进入道路行驶，扩增符合无人驾驶汽车特性的机动车登记体系以及改变机动车必须由拥有机动车驾驶证的驾驶员驾驶的法律规定是必不可少的。

4.无人设备集群信息系统绩效的评价与改善研究

绩效管理是任何组织都必须要面对的问题，是组织管理的重要组成部分。作为项目团队的相关负责人员，不仅必须要关注项目绩效，还需对项目的绩效进行考核，保证项目能够按照预期的计划实施。如何有效地实施项目绩效管理，充分发挥项目团队每个成员的积极性，是项目经理在管理项目时必须面对的一项重要任务。

5.无人驾驶设备集群的规模经济性研究

伴随着无人驾驶技术研发应用火热，无人驾驶汽车行业投融资规模迅速增长，无人驾驶汽车的应用领域将不断拓宽，能够帮助企业降本增效，预计未来无人驾驶投融资依旧活跃。

6.无人设备集群协同作业项目进度优化管理设计

进度管理是项目管理中不可或缺的重要一环，其作用直接关系到项目能否按照计划顺利验收，涉及整个项目的成本和各方利益。优化进度管理在保证项目全面推进的过程中显得尤为重要，是一个项目从准备到验收的全过程督导。