2025第八届IEEE国际无人系统大会

由中国指挥与控制学会、IEEE南京分会主办，中国指挥与控制学会无人系统专业委员会、江苏理工学院、北京航空航天大学承办的2025第八届IEEE国际无人系统大会(ICUS 2025)将于2025年9月18-19日在江苏常州召开。

会议简介

IEEE国际无人系统大会是由中国指挥与控制学会发起举办的年度学术会议。目前，大会已成功举办七届，会议论文集均由IEEE Xplore收录、EI检索（通常是会议当年12月入IEEE Xplore数据库，次年1月Ei检索）。

应广大作者要求，经大会研究决定，将初稿提交截止日期延长至7月5日，其他日期不变。请广大作者合理安排时间。

此外，为更好聚焦热点前沿问题，交流优秀成果，激发创新灵感，大会特邀200位专家学者组织了45个专题（名单附后）。作者既可选择常规投稿，也可选择向自己感兴趣的特邀专题投稿。向特邀专题投稿时，请在投稿系统中选择Invited Session，然后根据系统提示输入相应的专题代码。

请通过大会网站（https://icus.c2.org.cn/Download/）下载完整论文(full paper)或长摘要(extended abstract)模板，并于2025年7月5日前提交PDF格式的初稿。

以下内容为GPT视角对IEEE国际无人系统大会相关领域的研究解读，仅供参考：

IEEE国际无人系统研究现状

研究热点

自主决策与智能控制：致力于开发先进的算法和模型，使无人系统能够在复杂、动态的环境中实现自主感知、决策和行动。例如，研究如何让无人机在未知环境中自主规划路径、避开障碍物，并完成特定的任务。

多无人系统协同：探索多个无人系统之间的协同工作机制，以提高整体的任务执行效率和性能。比如，多架无人机协同进行搜索救援任务，或者多辆无人车协同完成货物运输。

人机交互与共融：关注如何实现人与无人系统之间自然、高效、安全的交互，使无人系统能够更好地理解人类的意图，并接受人类的指挥和控制。例如，研究通过手势、语音等方式与机器人进行交互。

关键技术

传感器技术：高精度、多模态的传感器是无人系统感知环境的基础。IEEE相关研究聚焦于开发新型传感器，如激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头等，以及研究多传感器融合技术，以提高环境感知的准确性和可靠性。

通信技术：稳定、高效的通信是无人系统实现协同工作和远程控制的关键。IEEE在5G、6G等无线通信技术方面开展了大量研究，致力于提高通信速率、降低延迟、增强抗干扰能力，以满足无人系统对通信的严格要求。

人工智能与机器学习：为无人系统赋予智能决策能力。例如，利用深度学习算法对传感器采集的数据进行分析和处理，实现目标识别、场景理解等功能；通过强化学习算法让无人系统在不断试错中学习最优的行为策略。

应用场景

军事领域：无人系统在军事侦察、目标打击、后勤保障等方面发挥着重要作用。IEEE的研究成果有助于提高军事无人系统的自主性、协同性和作战效能，例如开发具有更强隐蔽性和突防能力的无人机，以及能够实现自主编队作战的无人战车。

民用领域

物流配送：无人配送车、无人机等在快递、外卖等行业的应用逐渐增多。IEEE的研究有助于解决无人配送系统在路径规划、货物装卸、安全保障等方面的问题，提高配送效率和服务质量。

农业领域：农业无人机可用于农田监测、农药喷洒、作物播种等作业。通过IEEE相关技术，能够实现对农田的精准监测和智能作业，提高农业生产效率和资源利用率。

医疗领域：手术机器人、康复机器人等无人系统在医疗领域的应用前景广阔。IEEE的研究致力于提高这些系统的操作精度、安全性和人机交互性能，为患者提供更优质的医疗服务。

面临的挑战

安全性与可靠性：无人系统在运行过程中可能会受到各种干扰和攻击，如网络攻击、传感器故障等，这可能导致系统失控或做出错误的决策。IEEE需要加强在安全防护、故障诊断与容错控制等方面的研究，确保无人系统的安全可靠运行。

法律法规与伦理道德：随着无人系统的广泛应用，相关的法律法规和伦理道德问题日益凸显。例如，无人驾驶汽车在发生事故时的责任认定问题，无人机在隐私保护方面的法律边界等。IEEE需要与政府、企业和社会各界合作，共同推动相关法律法规和伦理准则的制定和完善。

成本与规模化应用：目前，许多无人系统的研发和制造成本较高，限制了其大规模的推广应用。IEEE需要致力于降低无人系统的成本，提高其性价比，同时推动相关技术的标准化和产业化，促进无人系统的规模化应用。

IEEE国际无人系统研究可以应用在哪些行业或产业领域

军事国防领域

侦察监视

应用场景：无人机可深入敌方区域，利用高清摄像头、红外热成像仪等传感器，实时获取战场态势信息，包括敌方兵力部署、装备位置等。例如，在边境巡逻中，无人机能够快速、大范围地监测非法越境行为。

优势体现：相比传统侦察方式，无人机具有隐蔽性强、机动性高、成本低等优势，可减少人员伤亡风险，提高侦察效率和准确性。

目标打击

应用场景：无人战车、无人机等可携带武器系统，根据预设目标或实时指令对敌方目标进行精确打击。例如，在反恐行动中，无人机可对恐怖分子据点进行定点清除。

优势体现：能够实现快速响应和精确打击，减少对周边环境的附带损伤，提高作战效能。

后勤保障

应用场景：无人运输车可在战场上运输物资、弹药等，保障前线部队的物资供应。例如，在复杂地形或危险区域，无人运输车能够安全、高效地完成任务。

优势体现：降低后勤人员的风险，提高物资运输的效率和安全性。

交通运输领域

自动驾驶

应用场景：无人驾驶汽车利用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器感知周围环境，通过人工智能算法进行决策和控制，实现自动行驶。例如，在高速公路上，无人驾驶汽车可以自动保持车距、变换车道、超车等。

优势体现：提高交通安全，减少人为失误导致的事故；缓解交通拥堵，提高道路通行效率；为乘客提供更加舒适、便捷的出行体验。

物流配送

应用场景：无人配送车和无人机可用于快递、外卖等物流配送服务。例如，在城市中，无人配送车可以按照预设路线将包裹送到指定地点；在偏远地区或山区，无人机可以快速、准确地送达货物。

优势体现：降低物流成本，提高配送效率，解决“最后一公里”配送难题。

航空运输

应用场景：无人机可用于货物运输、航空测绘、农业植保等领域。例如，在货物运输方面，大型货运无人机可以实现长距离、大容量的货物运输；在航空测绘方面，无人机可以快速获取地形地貌数据。

优势体现：拓展航空运输的应用范围，提高运输效率和服务质量。

农业领域

农田监测

应用场景：农业无人机搭载多光谱相机、高光谱相机等传感器，对农田进行定期巡查，监测农作物的生长状况、病虫害情况、土壤肥力等。例如，通过分析农作物叶片的颜色、纹理等特征，及时发现病虫害并采取相应的防治措施。

优势体现：实现精准农业管理，提高农作物的产量和质量，减少农药和化肥的使用量，降低生产成本。

农药喷洒

应用场景：无人机可以根据农田的实际情况，精确控制农药的喷洒量和喷洒范围，实现精准施药。例如，在果树种植中，无人机可以针对果树的树冠进行精准喷洒，提高农药的利用率。

优势体现：提高农药喷洒效率，减少农药对环境的污染，保障农产品的质量安全。

作物播种

应用场景：无人播种机利用先进的导航和控制系统，按照预设的播种路线和参数进行精准播种。例如，在大豆、玉米等作物的种植中，无人播种机可以实现均匀播种，提高种子的发芽率和成活率。

优势体现：提高播种效率和质量，降低劳动强度，减少种子浪费。

医疗健康领域

手术机器人

应用场景：手术机器人通过高精度的机械臂和先进的成像系统，辅助医生进行微创手术。例如，在心脏手术、神经外科手术等高难度手术中，手术机器人可以实现更精准的操作，减少手术创伤和并发症。

优势体现：提高手术的精度和安全性，缩短患者的康复时间，为医生提供更好的手术操作体验。

康复机器人

应用场景：康复机器人可以帮助患者进行康复训练，如肢体运动康复、语言康复等。例如，对于中风患者，康复机器人可以通过模拟正常的运动模式，帮助患者恢复肢体功能。

优势体现：提高康复训练的效果和效率，减轻康复治疗师的工作负担，为患者提供更加个性化的康复治疗方案。

医疗物资配送

应用场景：在医院内部，无人配送车可以用于运输药品、医疗器械等物资，提高物资配送的效率和准确性。例如，在紧急情况下，无人配送车可以快速将急救药品送到手术室或病房。

优势体现：减少医护人员的工作量，提高医院的管理效率和服务质量。

能源领域

电力巡检

应用场景：无人机可搭载高清摄像头、红外热成像仪等设备，对电力线路、变电站等进行巡检。例如，在高山、峡谷等复杂地形地区，无人机可以快速、准确地发现线路故障和隐患。

优势体现：提高巡检效率和安全性，降低巡检成本，保障电力系统的稳定运行。

油气勘探

应用场景：无人水下机器人（ROV）和自主水下航行器（AUV）可用于海洋油气勘探，对海底地形、地质结构等进行探测和分析。例如，在深海油气田开发中，无人水下机器人可以完成水下设备的安装、维护和检修等工作。

优势体现：拓展油气勘探的范围和深度，提高勘探效率和准确性，降低勘探成本和风险。

风电运维

应用场景：无人机可以对风力发电机组进行定期巡检，检查叶片的损伤、塔架的腐蚀等情况。例如，在海上风电场，无人机可以快速、安全地完成巡检任务，及时发现设备故障并进行维修。

优势体现：提高风电运维的效率和安全性，降低运维成本，保障风电场的正常运行。

建筑与工程领域

建筑测绘

应用场景：无人机搭载三维激光扫描仪、高清相机等设备，对建筑工地进行测绘，获取地形地貌、建筑物尺寸等信息。例如，在大型建筑工程中，无人机可以快速生成三维模型，为工程设计和施工提供准确的数据支持。

优势体现：提高测绘效率和精度，减少人工测绘的工作量和误差，降低测绘成本。

施工监测

应用场景：在建筑施工过程中，无人机可以实时监测施工进度、质量等情况。例如，通过无人机拍摄的图像和视频，可以及时发现施工中的安全隐患和质量问题，并采取相应的措施进行处理。

优势体现：加强施工管理，提高施工质量和安全性，保障工程按时完成。

桥梁检测

应用场景：无人机可以对桥梁的桥墩、桥面、拉索等部位进行检测，发现裂缝、腐蚀等病害。例如，在桥梁的定期检测中，无人机可以快速、全面地完成检测任务，为桥梁的维修和加固提供依据。

优势体现：提高桥梁检测的效率和安全性，降低检测成本，保障桥梁的安全运行。

IEEE国际无人系统领域有哪些知名研究机构或企业品牌

知名研究机构

斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）

简介：SAIL在无人系统领域的研究处于世界前沿，尤其在无人驾驶、机器人自主决策等方面成果丰硕。实验室汇聚了众多顶尖学者和研究人员，与全球多家知名企业开展合作项目。

研究成果：开发了先进的无人驾驶算法，使车辆能够在复杂城市环境中实现自主导航和避障；在机器人感知与认知方面取得重要突破，提高了机器人在未知环境中的适应能力。

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）

简介：CSAIL是全球顶尖的人工智能和计算机科学研究机构之一，在无人系统领域的研究涵盖了多个方面，包括无人机、水下机器人等。

研究成果：研发出具有高度自主性的无人机系统，能够实现精准的飞行控制和任务执行；在水下机器人领域，开发了先进的传感器和通信技术，提高了机器人在深海环境中的作业能力。

卡内基梅隆大学机器人研究所（RI）

简介：RI是世界上最早成立的机器人研究机构之一，在无人系统领域拥有深厚的技术积累和丰富的实践经验。研究领域包括无人驾驶、服务机器人、工业机器人等。

研究成果：其无人驾驶技术多次在国际比赛中获得优异成绩，推动了无人驾驶技术的商业化应用；在服务机器人方面，开发了具有人机交互功能的机器人，广泛应用于医疗、教育等领域。

苏黎世联邦理工学院自主系统实验室（ASL）

简介：ASL专注于自主系统的研究，在无人机、无人车等领域取得了显著成就。实验室注重理论与实际应用相结合，与工业界保持着密切的合作关系。

研究成果：研发的无人机具有高精度的定位和导航能力，能够在复杂环境中完成各种任务；在无人车方面，开展了基于视觉的自动驾驶技术研究，提高了车辆的环境感知能力。

知名企业品牌

大疆创新（DJI）

简介：作为全球领先的无人机制造商，大疆在消费级和工业级无人机市场都占据着重要地位。公司注重技术创新和产品研发，拥有多项核心技术专利。

产品特点：其无人机产品具有操作简单、性能稳定、功能丰富等特点，广泛应用于航拍、测绘、农业、安防等领域。例如，大疆的“御”Mavic系列无人机以其小巧便携的设计和出色的飞行性能，受到了广大消费者的喜爱。

波士顿动力（Boston Dynamics）

简介：波士顿动力以开发具有高度机动性和自主性的机器人而闻名于世。公司的机器人产品融合了机械工程、电子工程、计算机科学等多个领域的技术。

产品特点：其研发的机器人如Atlas、Spot等，具有出色的运动能力和环境适应能力，能够在复杂地形中行走、奔跑、跳跃，甚至完成一些高难度的动作。这些机器人在军事、救援、物流等领域具有广阔的应用前景。

图森未来（TuSimple）

简介：图森未来是一家专注于无人驾驶卡车技术研发和应用的企业。公司在无人驾驶算法、传感器融合、高精度地图等方面拥有核心技术优势。

产品特点：其无人驾驶卡车已经在一些地区进行了商业化运营测试，能够实现长途货运的自动化驾驶。图森未来的技术方案旨在提高货运效率、降低运输成本、减少交通事故。

极飞科技（XAG）

简介：极飞科技是全球领先的农业科技公司，专注于农业无人系统的研发和应用。公司致力于通过技术创新推动农业现代化发展。

产品特点：其农业无人机产品能够实现精准施药、播种、测绘等功能，提高了农业生产的效率和质量。例如，极飞科技的P系列农业无人机可以根据农田的实际情况，精确控制农药和肥料的喷洒量和喷洒范围，减少资源浪费和环境污染。

IEEE国际无人系统领域有哪些招聘岗位或就业机会

研发类岗位

算法工程师

职责：负责无人系统相关算法的研究、开发与优化，如路径规划算法、目标识别算法、决策控制算法等。以无人机路径规划算法为例，需要根据不同的任务需求和环境条件，设计出高效、安全的飞行路径。

技能要求：精通数学建模、算法设计与分析，熟练掌握至少一种编程语言（如Python、C++），熟悉机器学习、深度学习等相关算法框架。

传感器研发工程师

职责：研发和改进无人系统所需的各类传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，提高传感器的性能和可靠性。例如，研发更高分辨率、更远探测距离的激光雷达，以提升无人系统的环境感知能力。

技能要求：具备传感器原理、电路设计、信号处理等方面的知识，熟悉传感器制造工艺和测试方法。

嵌入式系统工程师

职责：负责无人系统嵌入式软件和硬件的设计与开发，确保系统的实时性、稳定性和可靠性。比如，为无人车开发嵌入式控制系统，实现车辆的动力控制、制动控制等功能。

技能要求：熟悉嵌入式系统架构、操作系统（如Linux、RTOS），掌握C/C++编程，具备硬件电路设计和调试能力。

机器人工程师

职责：参与无人系统（如机器人）的机械结构设计、运动学和动力学分析，以及整体系统的集成与调试。例如，设计一款具有灵活关节和高效运动能力的服务机器人。

技能要求：掌握机械设计、机器人学、控制理论等知识，熟练使用CAD、SolidWorks等设计软件。

测试与验证类岗位

测试工程师

职责：制定无人系统的测试计划和测试用例，对系统的功能、性能、安全性等进行全面测试，发现并记录问题，协助开发人员进行问题定位和修复。比如，对无人驾驶汽车进行不同场景下的道路测试，验证其自动驾驶功能的可靠性。

技能要求：熟悉软件测试流程和方法，掌握至少一种测试工具，具备良好的问题分析和解决能力。

验证工程师

职责：从理论和实验两个方面对无人系统的性能和安全性进行验证，确保系统满足相关标准和规范。例如，通过仿真实验和实际测试，验证无人机在恶劣天气条件下的飞行安全性。

技能要求：具备扎实的数学和物理基础，熟悉系统验证方法和工具，了解相关行业标准和法规。

应用与运维类岗位

无人系统应用工程师

职责：根据不同行业的需求，将无人系统技术应用到实际场景中，如农业植保、物流配送、电力巡检等。为客户提供技术方案、系统部署和培训服务。比如，为农业企业提供无人机植保解决方案，包括航线规划、农药喷洒参数设置等。

技能要求：了解不同行业的应用需求和业务流程，具备良好的沟通能力和项目实施能力。

运维工程师

职责：负责无人系统的日常运行维护，包括设备的安装调试、故障排除、性能优化等。确保系统的稳定运行，及时处理用户反馈的问题。例如，对物流配送无人机进行定期维护和检查，保障其正常飞行。

技能要求：熟悉无人系统的硬件和软件架构，掌握基本的故障诊断和维修技能，具备良好的服务意识。

管理与市场类岗位

项目经理

职责：负责无人系统项目的整体规划、组织、协调和控制，确保项目按时、按质量要求完成。制定项目计划、分配资源、监控项目进度，协调团队成员之间的工作。比如，负责一款新型无人机的研发项目管理，协调研发、测试、生产等部门的工作。

技能要求：具备项目管理知识和经验，熟悉项目管理的流程和方法，具备良好的沟通协调能力和团队管理能力。

产品经理

职责：负责无人系统产品的规划、设计和推广，进行市场调研、需求分析，制定产品策略和路线图。与研发、市场、销售等部门合作，推动产品的开发和上市。例如，规划一款具有创新功能的智能服务机器人产品，满足市场需求。

技能要求：具备敏锐的市场洞察力和产品规划能力，了解用户需求和市场趋势，具备良好的沟通协调能力和项目管理能力。

市场销售专员

职责：负责无人系统产品的市场推广和销售工作，开拓客户渠道，与客户进行沟通和洽谈，促成产品销售。收集市场信息和客户反馈，为产品的改进和推广提供建议。比如，向物流企业推销无人配送车产品，介绍产品的优势和特点。

技能要求：具备良好的沟通能力和销售技巧，了解市场行情和客户需求，有较强的市场开拓能力。