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本次Workshop旨在豐富自動化大會內(nèi)容，同時給自動化領(lǐng)域相關(guān)期刊優(yōu)秀論文提供一個展示和交流的平臺。通過組織自動化領(lǐng)域優(yōu)秀期刊論文進行宣講，熟悉近期熱點研究問題，洞察未來發(fā)展趨勢。該Workshop邀請了中國科學院院士、哈爾濱工業(yè)大學段廣仁教授，西安交通大學蘭旭光教授，中國科學院自動化研究所魏慶來研究員，天津大學穆朝絮教授，東北大學王立夫副教授，北京航空航天大學諸兵副教授，華中科技大學王燕舞教授、上海交通大學曹文祺博士八位優(yōu)秀學者作精彩報告，報告分享了八位學者在《模式識別與人工智能》、《自動化學報》、《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》（《自動化學報》（英文版），簡稱JAS）、《控制與決策》、《信息與控制》、《控制理論與應(yīng)用》等多個期刊上發(fā)表論文的最新研究成果。論壇由中國自動化學會主辦，中國自動化學會王成紅副理事長擔任主席并主持。

首先，西安交通大學蘭旭光教授作題為“人機協(xié)作場景中視覺推理與學習”的報告。報告介紹了機器人在智能方面的進展和面臨的挑戰(zhàn)，特別是人機協(xié)作中機器人自主理解、學習和作業(yè)的難點。并針對這些問題提出了一種基于物理穩(wěn)定性和物體功能的視覺推理、適用于堆疊物體場景中的機器人作業(yè)和工具自動構(gòu)建方法及基于經(jīng)驗回放的信賴域策略優(yōu)化方法。

中國科學院自動化研究所魏慶來研究員作題為“平行控制基本原理與性能分析”的報告。報告首先介紹了平行控制的原理和基本結(jié)構(gòu)，然后進一步介紹了連續(xù)時間線性系統(tǒng)和非線性系統(tǒng)平行控制的基礎(chǔ)理論以及最新研究進展，并對平行控制的未來研究方向進行了展望。

天津大學穆朝絮教授作題為“多智能體深度強化學習的若干關(guān)鍵科學問題”的報告。主要介紹了強化學習和深度強化學習方法的原理，分析多智能體深度強化學習中存在的若干重要問題和解決方法, 對所調(diào)查方法的優(yōu)缺點和相關(guān)應(yīng)用進行分析和討論. 最后提供多智能體深度強化學習未來的研究方向, 為多智能體深度強化學習控制提供一些思路。

東北大學王立夫副教授作題為“復雜網(wǎng)絡(luò)理論及其在城市交通系統(tǒng)中的應(yīng)用”的報告。報告從復雜網(wǎng)絡(luò)的角度分析和研究城市軌道交通和道路交通網(wǎng)絡(luò)的建模和控制問題，并以北京地鐵網(wǎng)絡(luò)為實例，建立攜帶負載系數(shù)的網(wǎng)絡(luò)模型，對其控制節(jié)點的選取進行分析。同時，針對道路交通網(wǎng)絡(luò)，建立車流量的動力學模型，分析交通網(wǎng)絡(luò)控制問題。

中國科學院院士、哈爾濱工業(yè)大學段廣仁教授作題為“空間光通信精確跟蹤控制系統(tǒng)—參數(shù)化綜合優(yōu)設(shè)計”的報告。報告介紹了控制系統(tǒng)設(shè)計參數(shù)化方法，該方法應(yīng)用在空間精確瞄準系統(tǒng)的設(shè)計，拋棄了傳統(tǒng)方法的精、粗系統(tǒng)分別設(shè)計的思想，對兩級子系統(tǒng)進行整體設(shè)計。通過綜合優(yōu)化參數(shù)化方法所提供的設(shè)計自由度，實現(xiàn)了系統(tǒng)對階躍干擾的解耦和復雜干擾的抑制、不敏感極點配置和控制增益極小化等多目標設(shè)計要求，從而顯著地提高了對準精度，使其由原來的微弧度量級提高到了納弧度量級。

北京航空航天大學諸兵副教授作題為“四旋翼無人機—吊掛載荷系統(tǒng)建模與控制綜述”的報告。報告整體介紹了四旋翼無人機—吊掛載荷系統(tǒng)。該系統(tǒng)是通過纜繩連接載荷與四旋翼無人機形成的欠驅(qū)動非線性系統(tǒng)。

華中科技大學王燕舞教授作題為“微電網(wǎng)能量分享策略研究”的報告。報告討論了智能微電網(wǎng)實現(xiàn)能量分享的典型框架，分析了不同框架的特點、優(yōu)勢、局限性以及相關(guān)技術(shù)手段，并扼要介紹了團隊在智能微電網(wǎng)的能量分享策略方面的幾個研究結(jié)果，淺析了該領(lǐng)域未來的發(fā)展方向。

上海交通大學曹文祺博士作題為“具有可參數(shù)不確定性系統(tǒng)的對偶自適應(yīng)模型預(yù)測控制”的報告。報告指出，控制系統(tǒng)中存在的不確定性為其性能優(yōu)化帶來諸多問題。為解決這些問題，報告人將自適應(yīng)控制和魯棒控制的策略相結(jié)合，提出了一種在模型預(yù)測控制中利用未來不確定信息的對偶自適應(yīng)模型預(yù)測控制策略。

來源：大會組委會