可重构系统

可重构系统是体现了基于逻辑的自适应机制的智能系统，允许系统响应操作环境的变化而进行自我重构，实现高度的模块化和可扩展性。

自适应网络控制

随着无线网络和物联网的进步，通过数据/通信网络闭合控制回路，解决网络诱导约束和不确定性问题。

多智能体系统协同控制

研究多个智能体之间的协调与合作机制，实现分布式控制和协同优化。

强化学习在控制中的应用

探索强化学习算法在复杂控制系统中的实际应用，开发智能控制策略。

基于学习的控制方法

结合机器学习与控制理论，开发新的自适应控制算法和智能控制策略。

不确定系统鲁棒控制

研究存在参数不确定性和外部干扰的系统的鲁棒控制方法，提高系统稳定性和性能。

智能无人系统的自主协同与博弈

国家自然科学基金重点项目, 课题负责人(Co-PI), 2023.01-2027.12

解决智能无人系统的自主协同和博弈学习、优化与控制的共性关键科学问题

EVOLVE：自动驾驶规避操作控制

荷兰研究委员会(NWO)项目, 项目负责人(PI), 50万欧元, 2021.01-2025.12

通过集成的物理学加数据驱动的学习方法解决自动驾驶边缘案例问题

基于协同自适应巡航控制的车辆自组织编队研究

国家自然科学基金面上项目, 项目负责人(PI), 2021.01-2024.12

通过人工智能启发的方法提升CACC的自组织能力，研究混合交通场景下的自组织编队问题

面向智慧社区的清洁能源-用户协同控制与管理技术研究

中国科技部重点研发计划, 项目负责人(PI), 2022.06-2024.05

开发具备自组织能力的智慧能源管理算法，设计数据-模型混合驱动的新能源调度方法

基于学习的能源管理的智能自适应建筑研究

外国优秀青年学者研究基金(RFIS), 项目负责人(PI), 2022.01-2023.12

利用基于学习的控制和强化学习工具，设计能够自我优化并与用户行为共同演进的智能能源管理程序

智能网联汽车协同控制系统

江苏省自然科学基金项目, 2020.01-2022.12

研究智能网联汽车在复杂交通环境下的协同控制策略和优化方法

多无人系统分布式协同控制

东南大学基本科研业务费项目, 2019.01-2021.12

研究多无人系统在分布式架构下的协同控制理论与方法

智能交通系统优化与控制

江苏省科技计划项目, 2018.01-2020.12

面向智能交通系统的优化控制策略研究，提高交通效率和安全性

CommonRoad-MARL

专注于运动规划问题的开源软件，支持多智能体强化学习研究

提供发动机动力学模型和车辆编队功能，支持异构车辆编队的研究

ADArduPilot

一款完全兼容ArduPilot套件的自动驾驶仪

在不修改原始ArduPilot架构的情况下嵌入了自适应能力，支持多种需要自适应的场景