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成果主要解决了复杂不确定环境下群智机器人的智能感知、群智协同的模型构建与智能控制方法以及群智系统的智慧物联与智能决策。将强化学习、神经网络、深度学习、物联网抗毁等理论结合起来引入到群智机器人的智能感知、协同控制与智能决策中，提高了智能感知的高效性和精确性、智能控制的有效性和协同性、智能决策的准确性与前瞻性。

围绕复杂不确定环境下的机器人智能感知、群体协作及其智能控制方法为研究对象，基于最新的人工智能理论与智能系统设计思想，成果主要解决了如下4个方面的技术问题。（1） 群智系统的自适应协同模型构建。针对复杂环境下数据信息的随机性、未知性、或然性以及动态不稳定性等特点，通过构建自适应协同模型，有效地进行整体态势评估，解决智能机器人个体及其群体的稳定性和一致性。（2） 群智系统的多层次协同控制。解决特定领域复杂环境的需求，以提高协同作业的效率为目标。通过分层强化学习实现多层次协同控制，确保群体智能的自适应性、泛化性、稳定性。（3） 面向异常的智能感知及“人在回路”的智能交互意图感知。采用零样本学习策略，解决训练样本稀缺环境下的异常动态、物体和行为的识别。采用“人在回路”的闭环结构，提高远距离、高风险环境下群智系统的协同工作效率。（4） 面向群智系统的智慧物联网络抗毁性拓扑结构设计。解决群智系统因随个体数目增长及活动范围扩大等，使得网络拓扑结构变化频繁、智能体通信能力逐渐减弱，以致节点受损导致群智系统瘫痪的问题。

1956年，人工智能被正式提出。从最初的“用计算机模拟人”到群智协同系统，人工智能理论的发展已逐步推动相关产品走进人们的日常生活中。习主席对人工智能的发展予以高度重视，多次强调了人工智能技术在数字化信息时代的头雁效应。进入“十三五”以来，国家先后发布了《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》、《中国制造2025》、《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《国家创新驱动发展战略纲要》等等国家战略规划与计划，都与人工智能息息相关。

成果基于人工智能的相关理论，研究了自适应协同模型构建、尤其是面向复杂环境下数据信息的随机性以及动态不稳定性等特点。研究了群智系统互联的拓扑结构，提升多智能体智慧物联网络的抗毁性。成果立足于推进群智系统的协同高效合作，对推动群智协同理论发展和促进群智系统应用将具有重要贡献。

（1）项目负责人：陈雯柏教授单位：北京信息科技大学自动化学院项目分工：负责智能感知与决策、智慧物联系统构建以及产学研合作。（2）项目成员一：柏林单位：广州高新兴机器人有限公司项目分工：智能感知与决策详细介绍：（3）项目成员二：史豪斌教授单位：西北工业大学项目分工：群智系统的协同模型与智能控制详细介绍：（4）项目成员三：刘琼副教授单位：北京信息科技大学项目分工：智能感知与交互（5） 项目成员四：刘彪单位：广州高新兴机器人有限公司项目分工：智慧物联、智能感知与导航详细介绍：

据统计，广州高新兴机器人有限公司在本项目成果的支持下，在单体机器人和群智机器人方面的研究成果已累计形成收入2500多万，合同4000多万；截止2020年6月，在手订单9000多万。

为社会创造的经济效益，以单台交警巡查机器人为例，每天可工作16小时，可替代1~2名辅警人员，单台机器人年节约35万元成本。假设在前期重要交通地点，每个交警大队平均部署10台机器人，每个城市至少200台机器人，每台机器人的售价50万左右，一个地级市机器人的销售可达1亿元。与此同时，以此规模投入使用交警巡查机器人，将为交警部门每年节约7000万元。以机器人的生命周期为5~10年为计算依据，期间可累计为公安、交警部门节约35~70亿左右。

成果转化方式主要采取以该科技成果作为合作条件，与他人共同实施转化即科技成果所有人与相关单位订立合作协议，发挥各自的优势，共同转化科技成果，并明确双方合作的责权利机制。 北京信息科技大学和西北工业大学向广州高新兴机器人有限公司提供有较高技术先进性但成熟度不足的科研成果，如复杂不确定环境下群智机器人的智能感知算法模型软件、群智协同的模型与智能控制软件、群智系统的智慧物联与智能决策算法软件。 北京信息科技大学和西北工业大学充分发挥科研、人才优势，负责围绕群智系统协同合作的关键核心问题进行持续研发，所形成的知识产权由两方或三方共享。广州高新兴机器人有限公司发挥资金、市场优势，负责提供中试熟化、生产线、实验场地等条件，围绕目标客户需求，开展后续试验、产品试制与定型、工艺开发，负责市场推广。三方持续开展人才交流、学生联培、学生就业等方面的合作。