智能无人系统能自主完成复杂任务，具有自主性、智能性、协同性等特征，涵盖了智能机器人、智能无人驾驶、智能无人机等不同类型的无人系统，是人工智能的主要研究方向之一。智能无人系统的控制理论与方法的研究，在柔性智能无人系统的高精度控制、多约束条件下的神经网络控制和具有多种不确定性无人系统的自适应控制等相关理论和关键技术上，取得了重要的科学发现。

    针对几类典型的柔性智能无人系统建立了精确的PDE模型，项目组提出了基于PDE模型的边界控制设计方法，实现了柔性智能无人系统的高精度控制，突破了常微分方程无法精确描述分布参数系统动态的局限性。

    项目组还针对具有输入、输出、状态等约束，以及模型部分信息未知的智能无人系统，提出了基于神经网络的智能控制设计方法，解决了存在多约束和模型部分未知的情况下智能无人系统的快速精确跟踪问题，突破了传统神经网络控制无约束且状态需要完全可测的局限性。