智慧起航，共创未来
中国自动化学会理事长郑南宁院士、监事长王飞跃教授发表2025新年贺词
【免费参会】2025中国自动化与人工智能科普大会暨创新人才贯通式培养研讨会（1月11日-12日 北京）
当前科技发展日新月异，正以前所未有的深度和广度对教育领域产生着深刻影响。教育作为国之大计、党之大计，承载着培养未来人才、支撑国家发展的历史使命。在习近平总书记关于教育重要论述精神的科学指引下，我们迎来了前所未有的发展机遇与挑战。为积极响应国家关于科技、教育、人才一体化发展的战略部署，中国自动化学会将于2025年1月10日-12日在中国科学院大学召开2025中国自动化与人工智能科普大会暨创新人才贯通式培养研讨会。详情请点击上图查看。
中国自动化学会组织召开“超高分辨率OLED喷墨打印关键技术与成套装备”科技成果鉴定会
会士面对面 | 北京控制工程研究所研究员胡军：航天器自适应预测制导方法与应用
中国自动化学会一届二十次党委工作会议召开
中国自动化学会区块链专业委员会换届大会成功召开
CAA上海交通大学学生分会成功举办CAA青帆计划第18期“研学经验分享”活动
热烈祝贺中国自动化学会监事长王飞跃教授荣获IEEE Transportation Technologies Award！
热烈祝贺《中国自动化大会论文集（2020年）》入选2024年度“高影响力学术会议论文集”
100%中奖！参与CAA会员满意度调查，抽取2025年第一份大奖！
IEEE/CAA JAS第11卷第10期
《中国自动化学会通讯》2024年第12期
化工新材料是通过化学反应或对现有材料进行二次加工而创造出的一系列新物质。这些材料具有轻量化、功能强大、技术价值高等特点，超越传统化学材料的性能表现，是先进基础材料的基石，具有重要战略意义。然而，现有化工新材料的设计范式仍然以经验或理论试错方法为核心的第一、第二范式为主，需要不间断进行重复性实验，效率低下，时间、成本消耗巨大。将人工智能赋能化工新材料设计的全生命周期，能极大地加快其研发速度，显著提高研发的成功率，实现了化工新材料研发向第三、第四范式转变，这一理念也与数字化转型、数字经济和工业元宇宙的概念相契合，具有重要的研究意义。详情请点击上图查看。
香港大学Tao Liu团队最新研究：具有反馈优化的线性系统的指数镇定及其在微电网控制中的应用
本文针对线性时不变系统，提出了一种基于反馈优化的控制方法，旨在使系统指数稳定，同时将系统输出驱动到具有凸集约束和仿射不等式约束的优化问题的近似解。为了确保闭环系统的指数稳定性，首先将原始优化问题转化为只有凸集约束的优化问题。结果表明，新优化问题的最优解是原始问题的近似最优解。然后，基于这一新的优化问题，应用投影原始-对偶梯度动力学算法来设计控制器。通过使用奇异摄动法，给出了确保闭环系统指数稳定的充分条件。该方法也被应用于微电网控制。详情请点击上图查看。
机器人中的状态估计（state estimation）方法利用机器人携带的传感器的观测数据，对机器人的位置、姿态、速度以及加速度等状态作出最优估计，是控制与决策的基础。例如自动驾驶任务中，通过融合多传感器数据实现车辆自主定位和地图构建，从而提高自动驾驶车辆在不同环境下的智能导航和避障能力。状态估计一直以来是机器人领域中的核心问题，通常被建模为最大后验估计问题。在状态估计任务中，如何最大限度地利用传感器信息以及如何实现多传感器之间的紧耦合成为了重要的研究问题。 详情请点击上图查看。
本文首次将约束分配分解方法应用在混合整数非线性规划问题中，解决了现有方法仅限于凸规划或线性整数规划的问题。通过分析分解后子问题的连续性和可微性，发现正方向导数和负方向导数对应特定的最优乘子，进一步给出了方向导数的计算方法。在变量分离的情况下，详细研究了分解后子问题的具体形式，发现了子问题在局部上具有凸性。基于这些分析，提出了两种算法，并验证了其收敛性。通过大量模拟实验，这些算法在精度和速度上优于Gurobi求解器，展示了其在解决大规模问题中的实用性和重要贡献。详情请点击上图查看。
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