研究背景

人工智能近些年的迅猛发展在军事领域带来的最大变革之一是极大的提升了武器系统的“自主性”—即武器系统在缺少人为干预的情况下自主选择 ( 搜索、探测、识别、追踪或选择 ) 和攻击 ( 使用武力打击、压制、破坏或摧毁 ) 目标的能力—这成为了各国政府争相竞争的一个关键领域。在此领域,美国可见、清楚且成功的军事研发程度居世界之首,自主性已被美国认定为军事现代化计划的基石,是美国“第三次抵消战略”的核心组成部分。与此同时,俄罗斯也在积极研发多种“自主武器系统”(Autonomous Weapon System, AWS),大力推进武器的自主化,俄军方研发的 Kalashnikov的“神经网”( “neural net”)系统可自主搜寻和消灭目标,已经达到了相当的自主性。其他如以色列的“Harpy”反雷达无人机、韩国的“哨兵机枪”(Super aEgis II Sentry gun)等,都是一些具有变革性的新型自主武器系统。当前公开资料中所见的更多的是对自主性技术在战争形式、法律、伦理、人类未来等方面影响的讨论,而缺少具体的技术方面的披露;但有理由相信,这一技术将成为世界各国新一轮军事竞争中最为关键的一环,极可能成为较落后国家弯道超车的必由之路。

研究目标

机器的智能化提升了其自主性能力,冲击了传统人机系统中的人机静态刚性边界。本课题拟定量/准定量刻画机器的自主性、不确定性,界定新型人机系统中的人机柔性边界,探索可行的人机动态切换准则和方法,为相关应用提供理论指导。本课题创新性地提出了人与智能机器的自主性边界及其切换理论,形成了面向人机智能融合与切换的理论和方法。

主要研究内容

  • 人机融合系统中机器智能的机理分析、自主能力评估和不确定性来源分析
  • 人机融合系统中人的认知不确定性对融合智能的影响分析
  • 人机融合系统中面向融合和切换的科学研究框架构建

基本研究框架

相关阅读

研究成果

Journal Articles

  1. 基于轨迹预测与改进人工势场法的机械臂动态避障规划方法 吴芳, and 赵云波 高技术通讯 2023 [Abs] [PDF]
  2. Effect of Muscle Fatigue on the Cortical-Muscle Network: A Combined Electroencephalogram and Electromyogram Study Xugang Xi, Shaojun Pi, Yun-Bo Zhao , Huijiao Wang, and Zhizeng Luo Brain Research 2021 [Abs] [doi] [PDF]
  3. Emotion-Movement Relationship: A Study Using Functional Brain Network and Cortico-Muscular Coupling Xugang Xi, Qun Tao, Jingqi Li, Wanzeng Kong, Yun-Bo Zhao , Huijiao Wang, and Junhong Wang Journal of Neuroscience Methods 2021 [Abs] [doi] [PDF]
  4. Construction and Analysis of Cortical–Muscular Functional Network Based on Eeg-Emg Coherence Using Wavelet Coherence Xugang Xi, Ziyang Sun, Xian Hua, Changmin Yuan, Yun-Bo Zhao , Seyed M. Miran, Zhizeng Luo, and Zhong Lü Neurocomputing 2021 [Abs] [doi] [PDF]
  5. Traded Control of Human-Machine Systems for Sequential Decision-Making Based on Reinforcement Learning Qianqian Zhang, Yu Kang, Yun-Bo Zhao , Pengfei Li, and Shiyi You IEEE Trans. Artif. Intell. 2021 [Abs] [doi] [PDF]
  6. 浅谈控制中的共享信息和共享自主 赵云波, 康宇, and 朱进 系统与控制纵横 2021 [Abs] [PDF]
  7. sEMG-MMG State-Space Model for the Continuous Estimation of Multijoint Angle Xu-Gang Xi, Chen Yang, Seyed M Miran, Yun-Bo Zhao , Shuliang Lin, and Zhizeng Luo Complexity 2020 [Abs] [doi] [PDF]
  8. Feature Extraction of Surface Electromyography Based on Improved Small-World Leaky Echo State Network Xu-Gang Xi, Wenjun Jiang, Seyed M Miran, Xian Hua, Yun-Bo Zhao , Chen Yang, and Zhizeng Luo Neural Comput. 2020 [Abs] [doi] [PDF]
  9. Facial Expression Distribution Prediction Based on Surface Electromyography Xugang Xi, Yan Zhang, Xian Hua, Seyed M. Miran, Yun-Bo Zhao , and Zhizeng Luo Expert Systems with Applications 2020 [Abs] [doi] [PDF]
  10. Enhanced EEG–EMG Coherence Analysis Based on Hand Movements Xugang Xi, Cunbin Ma, Changmin Yuan, Seyed M. Miran, Xian Hua, Yun-Bo Zhao , and Zhizeng Luo Biomedical Signal Processing and Control 2020 [Abs] [doi] [PDF]
  11. Denoising of Surface Electromyogram Based on Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition and Improved Interval Thresholding Xu-Gang Xi, Yan Zhang, Yun-Bo Zhao , Qingshan She, and Zhizeng Luo Rev. Sci. Instrum. 2019 [Abs] [doi] [PDF]
  12. Surface Electromyography-Based Daily Activity Recognition Using Wavelet Coherence Coefficient and Support Vector Machine Xu-Gang Xi, Chen Yang, Jiahao Shi, Zhizeng Luo, and Yun-Bo Zhao Neural Process. Lett. 2019 [Abs] [doi] [PDF]

Theses

  1. 基于人类决策有效性的人机混合决策方法研究 游诗艺 中国科学技术大学, 合肥 2022 [Abs] [PDF]
  2. 人的介入提升深度学习算法精度的方法及其实例研究 花婷婷 浙江工业大学, 杭州 2021 [Abs] [PDF]
  3. 基于机器视觉的驾驶员注意力检测系统设计 唐敏 浙江工业大学, 杭州 2021 [Abs] [PDF]
  4. 面向人机序贯决策的混合智能方法研究 张倩倩 中国科学技术大学, 合肥 2021 [Abs] [PDF]
  5. 融合人的认知模型的模糊支持向量机算法及其应用 赵丽丽 浙江工业大学, 杭州 2021 [PDF]
  6. 程序员的疲劳状态检测方法 孙悦铖 2020 [Abs] [PDF]
  7. 基于 Arguing Machines 框架的人机协作方法研究 严家淦 2020 [Abs] [PDF]
  8. 基于马尔可夫决策过程的人机共享自治方法研究 赵丹波 2020 [Abs] [PDF]
  9. 人机系统中人的认知偏差的识别方法研究 吴芳 2019 [Abs] [PDF]

Conference Articles

  1. Adaptive Arbitration for Minimal Intervention Shared Control via Deep Reinforcement Learning Shiyi You, Yu Kang, Yun-Bo Zhao , and Qianqian Zhang In 2021 China Autom. Congr. 2021 [Abs] [PDF]
  2. Detection of Distracted Driving Based on Multi- Granularity and Middle-Level Features Min Tang, Fang Wu, Li-Li Zhao, Qi-Peng Liang, Jian-Wu Lin, and Yun-Bo Zhao In China Autom. Congr. 2020 [Abs] [PDF]
  3. Autonomous Boundary of Human-Machine Collaboration System Based on Reinforcement Learning Qianqian Zhang, Yun-Bo Zhao , and Yu Kang In 2020 Aust. N. Z. Control Conf. ANZCC 2020 [Abs] [PDF]

Books

  1. 人机混合智能系统自主性理论和方法 赵云波, 康宇, and 朱进 科学出版社 2021 [Abs] [PDF]

Book Chapters

  1. 人机混合的智能控制 赵云波 In 智能控制:方法与应用 2020 [PDF]

patent

  1. 一种人机系统中人的状态的识别方法 赵云波, 唐敏, and 赵丽丽 2022 [Abs] [PDF]
  2. 一种程序员的疲劳程度的检测方法 赵云波, 唐敏, 赵丽丽, and 吴芳 2021 [Abs] [PDF]
  3. 一种基于人的分歧介入的珍珠分拣方法 赵云波, 花婷婷, 王岭人, and 唐敏 [Abs]
  4. 一种基于多粒度特征与中层特征的分心驾驶检测方法 赵云波, 唐敏, 花婷婷, and 赵丽丽 [Abs]
  5. 一种基于POMDP和面部行为分析的驾驶培训辅助方法 赵云波, 吴芳, 赵丽丽, and 崔奇 [Abs]
  6. 一种基于人的心理认知模型的青菜病害分类检测方法 赵云波, 赵丽丽, 花婷婷, and 苏振岭 [Abs]
  7. 一种基于图像的电脑操作员的疲劳检测方法 赵云波, 唐敏, 朱创, and 孙悦铖 [Abs]
  8. 一种基于人的生理认知特点对苹果精细化分拣的分类方法 赵云波, 赵丽丽, 花婷婷, and 苏振岭 [Abs]
  9. 一种基于图像的驾驶员注意力检测方法 赵云波, 唐敏, 吴芳, and 赵丽丽 [Abs]
  10. 一种基于多算法集成的分歧介入珍珠分拣方法 赵云波, 花婷婷, 赵丽丽, and 崔奇 [Abs]

项目人员

赵云波 吴芳 唐敏 张倩倩 游诗艺 王岭人 赵丽丽

项目合作

  • 席旭刚 教授, 杭州电子科技大学自动化学院
  • 康宇 教授, 中国科学技术大学自动化系
  • 张倩倩 讲师, 安徽大学人工智能学院
  • 朱进 副教授, 中国科学技术大学自动化系