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隨著駕駛安全性需求的不斷增加以及智能自動化技術的不斷發展，無人駕駛相關產業受到越來越多的關注。環境信息的感知及處理作為無人駕駛的關鍵信息輸入影響著車輛后續軌跡預測、路徑規劃以及運動控制等駕駛任務，是決定駕駛安全性及有效性的重要一環。本文介紹了環境信息處理在無人駕駛技術中的發展及應用，并且進一步探討了未來無人駕駛技術中環境信息應用的可能發展方向。

當前電力系統發展趨向深度融合方向，運用“大云物移智鏈”等信息技術保障發電廠安全運行。本文利用繼電保護在線監視及智能診斷裝置為邊緣代理，就地分析和處理了繼電保護運行、告警、動作等信息，實現了繼電保護的運行分析和異常動態診斷，提出了基于邊緣計算的繼電保護動態診斷技術的整體系統架構和動態診斷方案。在技術方案上，本文闡述了邊緣代理對繼電保護通信狀態、二次回路、電壓/電流、縱聯通道、裝置自檢等的動態診斷，以及邊緣計算自整定和可擴展等關鍵技術，實現了繼電保護狀態動態診斷、工況實時掌握、異常提前預警和缺陷精準定位，全面推動了繼電保護運維檢修由“事后應對”向“事前診斷”、“人工定巡”向“自動機巡”、“傳統個人經驗”向“數據智能研判”的轉變，有效提升了繼電保護運行的可靠程度和專業管理水平，大幅減少了停電時間，保障了廠內機組人員安全。

智能機器人在服務國家重大需求，引領國民經濟發展和保障國防安全中起到重要作用，被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”。隨著新一輪工業革命的到來,世界主要工業國家都開始加快機器人技術的戰略部署.而智能機器人作為智能制造的重要載體，在深入實施制造強國戰略，推動制造業的高端化、智能化、綠色化過程中將發揮重要作用。本文從智能機器人的感知與控制等關鍵技術的視角出發，重點闡述了機器人的三維環境感知、點云配準、位姿估計、任務規劃、多機協同、柔順控制、視覺伺服等共性關鍵技術的國內外發展現狀。然后，以復雜曲面機器人三維測量、復雜部件機器人打磨、機器人力控智裝配等機器人智能制造系統為例，闡述了機器人智能制造應用的關鍵技術，并介紹了工程機械智能化無人工廠、無菌化機器人制藥生產線等典型案例。最后探討了智能制造機器人的發展趨勢和所面臨的挑戰。

大型生產設施的安全與能效監控，迫切需要低功耗、高精度的泛在感知，高實時、高可靠的無線傳輸以及動態靈活的生產管控。為此，本文首先提出一種扁平架構的無線化工業控制系統。然后,圍繞感知、傳輸和控制等核心功能需求，系統闡述了高實時高可靠的工業無線網絡設計及其時?空?頻三元聯合調控方法，感知終端的變周期精益采樣和高能效精準時間同步方法，以及管控平臺的語義化互操作和賦時工作流模型等核心關鍵技術。最后，研發了面向石油高效采收和電網全域安全監測的無線化工業控制系統，介紹了應用效果和成效。

人工智能技術的快速發展對工業自動化產生了重大的影響。本文主要提出了AI技術的概念和分類，分析了其優勢和面臨的挑戰，探討了AI技術對工業自動化的影響和應用策略。本研究結果表明，AI技術在工業自動化方面具有巨大的優點，并對此提出了相應的建議和展望。

智能汽車、無人機或工業智能化生產線，在邊緣計算提供的共享式傳感網和共享式算力資源幫助下，能夠有效降低成本，擴大感知范圍。傳統的通信網絡雖然實現了全球統一的廣域連接，但在動態更新局部域通信過程中，遠距離的傳感器對于受控對象所處空間控制的意義并不大。為了提高區域通信的實時響應，通信網絡需要隨著汽車、無人機或生產線物流的空間位置變化進行動態局部組網。基于此，本文介紹了一種新型的邊緣計算分布式通信網絡，提出了動態更新域標識架構，該架構內的各終端節點根據空間所處位置自動地構造局域通信簇，并基于該簇進行動態輪詢訪問。該方法能夠實現近距共享傳感器和人工智能算力，降低了單機智能化成本，對于人工智能項目落地和技術推廣具有一定的促進意義。

工業互聯網是新一代網絡信息技術與制造業深度融合的產物，邊緣計算則 能夠在靠近數據源的邊緣側，通過融合網絡、計算、存儲、應用等核心能力，就 近提供邊緣智能服務，可以滿足制造業敏捷連接、實施優化、安全可靠等方面的 關鍵需求。本文首先介紹了工業互聯網邊緣計算的基本內容，其次介紹了邊緣計 算的發展過程，并詳細描述了典型的工業互聯網邊緣計算模型，最后指出了工業 互聯網邊緣計算模型未來可能的突破方向。

智慧交通和智能網聯是邊緣計算應用的典型場景。在“云-邊-端”系統架構中，邊緣計算承載著云側算力下沉及端側計算任務卸載的使命。本文分析了邊緣計算在智慧交通及智能網聯應用中面臨的挑戰及發展趨勢，研究了不同業務場景下邊緣計算需要處理的主要內容，分析了邊緣計算在“云-邊-端”架構中的重要作用。

本文針對工業嵌入式控制系統網絡安全現狀、安全威脅與防護需求展開了深入研究，分析了面臨的安全挑戰，研究了工業嵌入式控制系統可信計算3.0技術應用現狀，提出了基于可信計算3.0技術解決工業嵌入式系統內生安全主動防御的建設思路，并展望工業嵌入式控制系統內生安全防御技術的發展趨勢。

本文基于深度強化學習的前沿技術，系統地介紹了深度強化學習的基本理論和其應用于交通信號控制系統的發展現狀，包括基于深度強化學習的單交叉口和多交叉口信號控制模型和研究成果。本文最后討論了深度強化學習在智能交通信號控制應用中的主要挑戰和待解決的技術難題。