自控所實現1
動態逆方法的工程化，主要面向大激動飛行和大迎角飛行。設計了動態逆工程化應用的控制律架構，提出了在工程應用中解決實時性問題的有效方法，提出了基于最壞情況的動態逆魯棒性分析方法。
自控所實現2
基于推力矢量的激動控制技術，基于推力矢量的短距起飛控制策略，目的能夠實現整個飛行器在最小速度下實現最大升力，推力矢量克服重力/硬角低頭力矩。在縱向通道采用淡化器，在發動機矢量控制方面也有矢量的控制指令。
基于性能預測的激動飛行復合控制策略。
基于推力矢量的激動控制技術。
自控所實現3
垂直起降多模態控制方法，提出了基于飛行階段的多模態平滑切換的模糊控制策略；設計了非線性魯棒自適應動態逆多模態控制律，主要是懸停、構型過渡、前飛。在多模態控制算法里我們做了仿真驗證，做出了巡航段仿真曲線。
自主感知與決策技術
感知是實現基于環境感知的IMU信息融合的位姿估計，不依賴GPS的導航能力。自主決策主要依靠機載的計算單元，考慮動力學約束，控制誤差和導航誤差的任務決策與運用規劃，面向無人機，包括常規布局和新構型的無人機，主要是在復雜環境下能夠實現整個飛行和任務。
研究目的
能夠在環境信號不穩定，受建筑物遮擋的復雜環境下自主飛行；激動性強、操縱靈活、起降便捷、便于攜帶，可在高危環境中作業。
發展現狀
麻省理工的小型無人機自主感知與決策項目，采用激光傳感器實現基于環境感知的精確位置定位。
所里研究方向
在自主感知方面基于機器視覺、激光傳感器的環境感知，實現的案例包括基于環境感知的自主航跡控制技術。自控所研究方向自主決策，重點圍繞航跡規劃開展研究，實現的案例包括：基于人工勢場自主避障——利用直升機平臺；基于快速隨機搜索樹的自主避礙——利用固定翼平臺。
自控所典型案例1
基于環境感知的自主航跡控制技術，基于計算機視覺，采用四旋翼平臺，實現室內環境下無GPS相對導航與飛行控制。
自控所典型案例2
基于人工勢場的自主避障，基于人工勢場算法，采用無人直升機平臺，實現了沖突消解飛行巖石。
自控所典型案例3
基于快速隨機搜索樹的自主避障，基于二維激光測距儀，采用小型固定兩平臺，實現室外復雜環境下的無GPS相對導航、考慮動力學特性的自主避障。
多機協同與群控技術
從民口來說，自然界群系統，自然界中常見的系統，數量眾多的自主個體通過局部相互作用實現全局宏觀目標。
研究意義
了解大自然的秘密，幫助人們理解人類社會活動規律；在單體力量有限時，多機協同完成更加復雜任務；單機自主向群控技術的發展，可以帶動電子、通信、傳感器、智能控制等相關領域技術的跨越式發展。應用領域：協同監控——氣象預報；協同反恐；災情救助；空中加油。加油這一塊主要面向軍方。
核心問題
多無人機的可重構配四，分布式協同，多任務分配控制，一對多、多對多指揮控制。
多任務分配控制
當時為了將單個四旋翼的能力擴大化，賓州大學基于多個四旋翼協作完成搬重物的巖石。
分布式協同控制，從技術突破上來說，分布式協同控制、分群控制技術。
從所里層面，我們做了四旋翼地面運動平臺的協同，有一個單四旋翼和單自控小車的協同。
雙機協同任務，主要是基于無人直升機的協同控制技術研究、基于無人固定猗的協同控制技術研究，這兩塊都是采用兩架小型無人機做的。
展望
從單平臺到多平臺，最終實現群體自主協同；從單一到多源，實現主動、被動等多元傳感器信息融合；從感知到認知實現片面的、離散的、被動的感知層次到全局的、關聯的、主動的認知層次的飛躍；從推理到學習，為無人機建立智能發育機制，大大提高無人機的自主環境感知和理解能力。
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