我们的研究方向

聚焦前沿领域，解决核心技术难题

本实验室围绕智能无人系统与工业智能感知的前沿需求，形成以下研究方向：

主要研究方向

研究内容：异构无人系统（无人机/机器人/机器鱼）协同控制与编队；任务分解、分布式任务调度与资源约束优化；大规模仿真平台与真实系统在环验证。

应用领域：应急搜救、智慧物流、海洋观测、交通能源调度。

研究内容：变压器等电力设备的局部放电（PD）在线监测与特征工程（时序/图像/多模态融合）；早期故障预警、健康状态评估与剩余寿命（RUL）预测；数据–物理双驱动（机理模型+数据模型）诊断框架与数字孪生构建；噪声环境与复杂工况下的小样本/弱监督/自监督学习。

应用领域：电网设备智能运维与状态检修决策；变电站/风光储等场站健康管理与风险预警；能源安全与可靠性评估，降低停电与维护成本。

研究内容：声呐/多模态水下感知的目标检测、分割、识别与跟踪；去噪与成像增强、弱目标/小目标检测、复杂背景抑制；面向机器鱼/水下机器人（ROV/AUV）的环境建模、路径规划与任务执行感知闭环；开源数据集与评测基准构建、工程化部署与能效优化。

应用领域：水下安防巡检与基础设施（桥墩、管道、养殖设施）检测；科研勘探与海洋生态监测；港口与近海工程作业的智能感知支持。