随着信息科学技术的快速发展, 无人系统正在发生巨大变革.任务的复杂性和环境的不确定性决定了无人系统必须具备高度的自主飞行能力.智能感知、自主决策及先进控制技术的快速发展, 极大地增强了无人系统的自主能力, 为无人系统的复杂环境感知、精准智能决策与多机任务协同等高级智能行为奠定了基础.

为及时反映我国研究人员在无人系统的智能感知与自主控制方面的最新研究成果, 进一步推动我国无人系统及相关领域的创新发展，《信息与控制》组织了“智能感知与自主控制”专刊.多位无人系统及相关领域的专家参与了审稿工作，经过严格的评议，最终有16篇论文入选本专刊.这16篇论文主要从无人系统的控制、感知与决策及路径规划等方面对无人系统的关键技术进行研究.

前5篇论文主要论述无人系统的单机控制问题.论文“基于自适应观测器的超机动飞行鲁棒控制”(李炳乾等)针对超机动飞行的气动参数及外界扰动和建模误差等不确定性，设计了一种基于自适应观测器的鲁棒控制方法，为了改善系统的控制性能，该方法通过引入自适应干扰观测器来观测和补偿外界干扰及建模误差.论文“水面机器人主动增强LPV航向保持控制”(熊俊峰等)，针对水面机器人动力学具有强非线性且易受风浪与水流干扰的特点，提出一种主动增强LPV(linear parameter varying)建模与航向保持控制方法.该方法中，LPV模型采用机器人的速度作为变化参数，并采用UKF在线估计干扰以提高建模精度.在此基础上采用线性矩阵不等式设计航向控制器, 并利用前馈控制器补偿干扰.论文“基于自适应滑模控制的四旋翼无人机轨迹追踪控制”(陶彦隐等)，提出一种基于双层回路的四旋翼无人机非线性控制器设计方法.内层回路利用基于T-S(Takagi-Sugeno)模糊控制的滑模控制器实现姿态稳定，外层回路设计PID控制器实现轨迹追踪.论文“高超声速飞行器的混合规划控制分配策略”(李蔚蓝等)，针对高超声速飞行器在气动舵面与反作用控制系统(RCS)协同作用时的控制量优化分配问题，设计了一种基于反步法的离散控制器, 并利用混合规划将控制器产生的期望力矩指令以最优方式分配至气动舵面和RCS，兼顾了控制精确性与工程实用性.论文“基于互联系统方法的一类元飞机可重构性分析”(黄成凯等)对无人系统发生故障时的容错控制进行了研究.该论文针对一类线性互联系统，基于控制能耗方程，分别在集中式和分布式控制结构下建立了系统的可重构性评价方案.

接下来的5篇论文主要讨论多无人系统的协同控制问题.论文“复杂通信条件下的线性群系统编队控制方法”(石晓航等)，针对时变时延、有向切换拓扑这两个复杂通信条件的线性群系统编队控制问题，提出了一种基于自由权矩阵的控制方法.该方法将编队控制问题转化为多个时延系统的镇定问题，并利用自由权矩阵方法分析系统的镇定问题，得到了保守性较低且适用于大规模系统的线性矩阵不等式判据及时延上界和控制器增益的求解方法.论文“基于滑模方法的多无人机分布式编队控制”(周映江等)，提出了一种基于滑模控制方法的分布式多无人机编队控制策略.该策略基于齐次性方法设计了一个分布式滑模面，确保位于滑模面上的多无人机在有限时间内实现编队保持.在此基础上设计了滑模控制器使系统状态能在有限时间内到达滑模面.论文“基于结构持久图和视觉定位的多机器人编队生成与控制”(刘彤等)，针对双轮机器人编队及无人机与多机器人编队问题，提出一种将最小持久编队生成与势场函数相结合的编队方法.该方法利用RGB-D相机的视觉SLAM算法提供精确的位置信息，并基于势场函数分别设计多机器人的编队控制器.实验结果表明该方法不仅可以降低通信复杂程度，还能有效且持久维持编队队形，具有较高的可靠性.论文“具有双输入双输出个体的多智能体系统分布式PID控制器稳定域研究”(禹鑫燚等)，解析地给出了一种确定多智能体PID控制器参数稳定域的算法.该算法将多智能体系统分解成各个子系统，再将子系统解耦成单输入单输出时滞系统，并基于Hermite-Biehler定理解析得到PID参数的稳定域.该算法计算简单，稳定域直观.论文“基于预测机制的二阶离散多自主体系统的一致性协议”(戴欣等)，设计了一种基于预测机制的离散时间二阶多自主体一致性协议.该协议利用代数理论得到关于模型预测控制最优解的等价解，二阶多自主体系统在该协议等价解的作用下，可以加快收敛速度、扩展采样周期，而且能避免最优解含逆矩阵、非准确解、参数调节不易等问题.

接下来的3篇论文主要论述无人系统的感知与决策问题.论文“基于分布式拍卖算法的多无人机分组任务分配”(许可等)，提出了一种基于分布式拍卖算法的多无人机任务分配算法.该算法将任务根据类型分组，以总收益最大为目标函数，同时考虑无人机能力、任务分组等约束条件建立了多无人机任务分配模型.然后在对模型进行对偶分解的基础上，设计求解该模型的完全分布式拍卖算法.论文“无人机多机协同对抗决策研究”(邵将等)，针对双方具有相同数量无人机的空战对抗的情形，利用影响图建立了一个多无人机协同空战连续决策过程.该过程先实时评估空战态势并根据评估结果动态分配目标，将多无人机间的对抗转化为动态的多个单无人机间的对抗，然后无人机根据由双方态势所设计的决策规则进行机动决策.论文“基于卷积神经网络的机器人对未知物体视觉定位控制策略”(辛菁等)，针对机器人对类别属性、位置信息和几何模型先验信息均未知的目标智能感知与定位，提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的视觉定位策略.该策略通过基于CNN的多目标识别与检测算法获取所有未知物体的类别属性，然后机器人视觉系统利用该网络从实际环境中检测用户指定的目标物体并计算当前图像特征，从而实现未知目标的智能感知与定位.

最后3篇论文主要论述无人系统的路径规划问题.论文“需求单元拆分的农产品电商配送车辆路径优化”(贺桂和等)，研究了一种带软时间窗的需求单元拆分车辆路径问题(VRP)的优化方法，该方法将传统约束中需求不可拆分的条件进行松弛，并将硬时间窗松弛为软时间窗，设计了一种需求单元拆分VRP，然后设计自适应禁忌搜索算法进行求解.结果表明，需求单元拆分配送能减少使用车辆数、降低配送成本，另外在算法中嵌入自适应惩罚机制可提升算法的全局寻优性能.论文“一种改进的无人机路径规划环境建模方法”(韩忠华等), 针对传统栅格法在构建高精度三维环境时，因为栅格数呈指数增长导致规划实时性和有效性无法保证的问题，提出一种高度降维的三维环境建模方法.实验表明该方法既能满足环境模型精度要求又能提高规划算法效率.论文“基于区域正向分簇与移动节点巷道WSN路由算法”(余修武等)，针对现有分簇式算法在狭长井下巷道的环境下的数据折返问题，提出一种基于区域正向分簇与移动节点巷道WSN路由算法.该算法根据巷道狭长空间环境，提出区域正向分簇机制，避免了数据折返现象，并利用井下人员与移动设备所配备的节点来转发数据以减少能耗、延长网络生存周期.

本专刊主要是面向无人系统领域的研究人员，反映我国学者在无人系统的智能感知与自主控制等领域的前沿进展.在此，要特别感谢《信息与控制》编委会对专刊工作的指导和帮助，感谢编辑部各位老师从征稿、评审与意见汇总、定稿及出版的辛勤付出，感谢所有专刊评审专家耐心、细致的评审工作.最后，感谢专刊的读者们，希望本专刊能够对相关领域的研究工作有所借鉴.

特约编辑：宗群  天津大学

段海滨  北京航空航天大学

田栢苓  天津大学

董琦  中国电子科技集团公司电子科学研究院