本学科为北京市重点建设学科。现有三个研究方向：智能检测技术；自动化装置；多传感器信息融合。
　　智能检测技术研究方向主要以统计估计理论、控制理论、人工智能和数字信号处理技术为基础，进行智能传感器及智能检测技术的研究和开发。特色在于以压电效应为基础，研究机敏材料及其换能器，进行压电式传感器及其阵列的研究、应用与开发，以及智能故障诊断与容错技术的应用和可靠性设计与评估；自动化装置研究方向主要以数字化技术和惯导技术为基础，特色在于数字化微惯导系统和组合导航技术在运动体控制系统中的应用，致力于基于嵌入式计算机的测控系统设计、仿真等系统的信息传输与处理；多传感器信息融合研究方向主要以信息融合算法与组合导航设计理论为基础，特色在于多传感器组合系统中的信息模糊推理系统，基于人工神经网络、卡尔曼滤波等的信息融合、故障检测、人工智能算法的研究与应用。近几年来，本学科共承担科研任务30余项，包括国家自然基金项目、军事预研项目及型号配套任务等研究项目，获国家发明专利7项，发表学术论文SCI、EI检索50余篇，出版专著3部、教材5部。本学科已在智能检测技术、智能控制及其装置、数字化测试技术、嵌入式计算机技术及可靠性技术、多传感器信息融合研究方面取得了较高水平的研究成果,一些成果达到了国内领先水平。

　　模式识别与智能系统学科
　　本学科现设有两个研究方向：智能控制与智能系统；信号处理与计算机视觉。
　　模式识别与智能系统是控制科学与工程一级学科下的二级学科，是在控制理论、人工智能、计算机技术、信号处理等学科基础上发展起来的新兴学科。以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解，并在此基础上构造具有智能特性的系统。本学科是一门理论与实际结合、具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。学科目前拥有类人型机器人和轮式机器人实验平台，信号采集与处理实验系统和多种相关的仿真软件。可以在平台上进行机器人运动规划与控制、基于激光雷达和视觉的目标检测识别与跟踪、机器人定位与地图创建和基于自适应信号处理的振动噪声有源控制等研究。学科的实验条件可以满足研究生培养的基本要求。本学科已经在智能控制和机器人动力学与控制理论研究方面已经取得了较高水平的成果；完成国家自然基金等研究项目10余项，发表学术论文SCI、EI检索40余篇。在基于自适应信号处理的振动噪声有源控制理论与应用方面达到很高的学术水平，在国际学术期刊发表论文10余篇。

　　导航、制导与控制
　　导航、制导与控制是研究陆行、航海、航空、航天各类运动体的位置、方向、轨迹、姿态的检测、控制与决策，是民用运输系统和国防武器系统的核心技术之一。本学科面向运动体的组合导航、智能控制和网络控制，以惯性技术、信息融合技术与惯性基组合导航设计理论为基础，致力于自主式惯性基组合导航系统设计，多尺度多速率信息的传输与处理，智能执行器在运动体控制系统中的应用。

　　本学科紧密结合国家科技发展规划、工程需要与我校本学科的特长，在新原理惯性器件、高动态惯性基组合系统研究方面形成了特色，在国内同类学科中处于先进水平。相关技术先后获国家科技进步奖二等奖、国家技术发明二等奖、国防科工委科技成果奖、中关村科技园科技创新奖等科技奖励。近年来，本学科获发明专利8项，计算机软件著作权34项。承担了国家自然科学基金重点项目、面上项目、国防973项目、国防预研项目及型号配套任务、北京市学术创新人才项目、北京市委优秀人才专项基金资助项目和重大横向科研项目等。

　　本学科现设二个研究方向：自主导航与控制、惯性仪表与惯性基组合系统。
　　自主导航与控制：以智能控制、智能科学与技术为主导，在机器人、民用无人驾驶车辆、无人飞行器等运动体的不依赖外界信息的自主导航、姿态控制与位置控制领域中开展理论研究与应用研究，具体研究惯性导航理论与方法、机器学习在导航与控制中的应用、精确制导控制技术、导航制导与控制（GNC）系统一体化设计与测试、智能伺服控制技术、新概念飞行器以及运动体控制系统半实物仿真等。

　　惯性仪表与惯性基组合系统：以惯性技术、传感技术、现代信息融合与估计理论、多模式组合导航技术为主导，从事新原理惯性仪表、新结构新功能机器人、多模式惯性基组合系统、复杂环境条件下运动体的位姿测量领域内的理论与应用基础研究、工程型号与产品研制以及技术管理，具体涉及新原理陀螺、惯性基组合系统技术、惯性/卫星的深组合理论与方法、机器人的自然感知和运动机理、同步定位与地图创建技术、自主式初始对准、智能信息处理技术和网络控制、嵌入式导航制导控制计算机系统以及可靠性技术等。

　　本学科强调扎实的理论基础，突出对研究生创新能力以及工程能力的培养，培养在运动体的定向、定位和姿态控制领域内从事机器人、无人平台等运动体自主导航与控制、惯性仪表与惯性基组合系统的理论研究、分析、设计、系统实验以及技术开发等工作的创新型研究人才。


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