学科负责人：刘卫朋

学科方向负责人：王利魁、陈海永、刘卫朋

主要研究方向：

1.网络化控制与信息安全

聚焦网络化控制系统建模、分析与安全防御，围绕工业互联网、智能电网等面临的网络攻击威胁，融合人工智能、控制科学与优化计算，重点突破群集编队、数据采样、随机切换控制、信息量化编码与随机模糊逼近等技术，研发多智能体协同决策与安全控制方法，构建感知—通信—控制一体化架构，提升网络系统在攻击下的稳定性与安全性。面向具身智能机器人“小脑”端，研究多机器人协同决策、任务分配与协同搬运，为工业互联网、智能电网及具身智能系统提供安全可靠的协同控制理论与技术支撑。

2.智能感知与自动化装置

聚焦信息提取、转换与处理的理论方法，围绕大规模多场景大数据跨域分布难题，融合人工智能、控制科学与软件工程，重点突破多模态目标检测、具身智能模型可靠性与边缘智能技术，构建“看得清、识得准、调得稳”的可靠智能感知系统，提升具身智能机器人在开放环境中的多模态感知与泛化迁移能力。面向具身智能机器人“大脑”和“感知”端，研究视觉、力觉、触觉、激光、红外融合感知与手眼脑协调控制技术，兼容主流视觉传感器、机器人、无人机等装备，为航空航天、核电、新能源及智能制造提供智能感知与自动化装置技术支撑。

3.装备智能与人机融合系统

聚焦机器人感知、决策与控制的基础理论与共性技术，融合人工智能、控制科学与机械工程学科优势，以“科技创新+场景牵引”为驱动，重点研究多模态感知与认知、任务规划与技能学习、灵巧操作与柔顺控制技术，构建机器人“感知-决策-执行”的闭环控制架构，提升机器人在动态环境中的自主适应、精准操作与跨场景迁移能力。面向工业、医疗等场景，构建兼顾共性能力与差异化需求的模块化体系架构，聚力研发高性能机器人系统，形成关键技术与场景应用相互支撑的学科建设体系，为机器人核心技术突破与产业创新发展提供支撑。