2023中国自动化大会（CAC2023）将于11月17日—19日在重庆悦来国际会议中心召开。本届大会由中国自动化学会主办，重庆邮电大学承办，大会以“自主可控强实体 新质生产创未来”为主题，聚焦自动化发展，拥抱智能新时代，共话产业新未来。大会将继续为全球自动化、信息与智能科学领域的专家学者和产业界的同仁，搭建展示创新成果、展望未来发展的高端学术平台，加强学科交叉融合，共促发展新机遇，引领科技新风向。
本届大会设置共计近40个专题论坛，“动态系统机器学习及应用”论坛集结完毕，将于2023年11月18日召开！敬请期待！
动态系统机器学习及应用
当今，面对来自现实物理世界的实时数据呈现出爆炸性增长的趋势，动态学习已成为国际人工智能的前沿热点，属于人工智能基础理论和方法的源头性创新研究。目前，动态系统人工智能的研究仍处于初级阶段，还存在大量理论与技术问题尚待研究，迫切需要机器学习，控制理论和优化等领域知识进行汇聚融合。该专题论坛旨在促进这种融合，将利用系统与控制领域的基本理论，同时结合已有机器学习方法，开创动态系统人工智能研究的新范式。
本次专题论坛将邀请几位著名的学者展示他们在动态系统机器学习及应用方面取得的进展。
专题主席
王成红
中国自动化学会会士、副理事长
山东大学特聘研究员
王聪
山东大学教授
专题报告
程洪
电子科技大学教授
报告题目：
人机智能系统学习、控制及应用
报告摘要：
随着人工智能技术的发展和应用，机器智能和人类智能的融合发展已经成为现如今许多领域的应用趋势。本报告以典型的人机智能技术与系统为牵引，对人机智能系统中的交互、学习和控制等关键技术进行介绍，并针对智能康复和交通汽车等领域的实际应用进行介绍。
报告人简介：
程洪，布法罗机器人科技（成都）有限公司首席科学家，电子科技大学教授、博导，中国康复医学会智能康复专委会主任委员。现任电子科技大学伦理委员会主任，电子科技大学自动化工程学院副院长，人机智能技术与系统教育部工程研究中心主任，电子科技大学机器人研究中心主任，电子科技大学人工智能研究院副院长。主要研究方向为人工智能与机器人。
许斌
西北工业大学教授
报告题目：
非线性系统动态学习与飞行控制
报告摘要：
围绕飞行器宽域、高机动飞行等任务需求，该报告从系统非线性动力学出发，介绍面向系统未知的确定性学习、平行估计学习、在线数据分析学习等方法，实现闭环控制下的非线性动态高效学习，综合实现控制性能提升；相关的方法也进行了飞行器动力学仿真，可提高飞行器的姿态控制精度，提升飞行器的环境适应能力。
报告人简介：
许斌，西北工业大学，教授/博导，自动化学院副院长，主要从事飞行控制。主持国家自然科学基金重点项目、民机专项课题、霍英东青年教师基金等30余项；先后担任《IEEE Trans on Systems, Man and Cybernetics: Systems》、《Journal of Intelligent & Robotic Systems》、《自动化学报》编委、《中国科学：信息科学》青年编委等。
杨辰光
华南理工大学教授
报告题目：
仿人机器人控制设计与操作技能学习
报告摘要：
利用控制理论对运动神经元调控机理建模，一方面可以帮助我们深刻理解人体肌肉骨骼运动控制原理，另一方面可以辅助我们设计机器人仿人控制器。报告中将介绍我们关于神经肌肉控制自适应调节阻抗、力、参考轨迹的成果，以及在此基础上设计的仿人自适应学习控制器。我们更进一步的提出一种多层级阻抗控制与阻抗学习方法，并用于冗余自由度仿人机械臂，实现柔顺的人机交互柔性控制。在机器人上实现仿人技能，也可以通过人机示教方式将人的技能高效传递给机器人，使机器人具备人的操作柔顺性与灵活性。本报告中将介绍我们构建的一个基本的机器人学习系统，其实现运动技能在空间中的可拓展性，并保证运动技能的稳定复现。进一步地，我们基于肌电信号在技能建模和传递中加入了刚度信息，使得机器人能够使用不同刚度与不同环境进行交互，以完成变化多样的任务。进而对示教信息进行自动处理，包括运动技能分割，运动序列对齐等。
报告人简介：
杨辰光，华南理工大学教授、博导， Institution of Engineering Technology (IET)和 Institution of Mechanical Engineering (IMechE) 会士, 广东省智能系统控制工程技术研究中心主任，教育部自主系统与网络控制重点实验室副主任。长期从事人机交互、智能控制等方向研究工作。
戴诗陆
华南理工大学教授
报告题目：
未知动态环境下群体无人艇合作学习与智能控制研究
报告摘要：
无人艇(USV)是一类能够在海洋或湖泊水面环境下安全自主航行，并能够完成各种任务的水上智能运动平台。在海洋动态环境下，无人艇需要灵活可靠的操纵性能、快速准确的控制能力来确保其自身安全并完成水上作业。从加强无人艇的自主性与智能性观点来看，其控制系统应具备良好的自适应、自学习的能力。近年来，如何有效地利用人工智能技术（如自适应学习、智能推理与决策）来提高无人艇的自主性、智能性得到了许多学者和工程师们的广泛关注。本报告针对未知海洋动态环境下无人艇控制与学习问题，介绍无人艇的自适应神经控制与动态学习方法，从自适应动态系统稳定性的角度研究未知动态环境下多无人艇控制系统的经验知识获取、共享与利用等动态学习算法，为无人艇的智能自主控制研究提供新的思路。
报告人简介：
戴诗陆，博士，华南理工大学自动化科学与工程学院教授、博士生导师。主要研究兴趣包括：智能控制与学习、分布式协同控制。
袁成志
美国罗德岛大学副教授
报告题目：
The Deterministic Learning Theory from ODEs to PDEs and Its Applications to Soft Robotic Systems
报告摘要：
In this talk, I will present a quick summary on the recent deveopment of the deterministic learning theory, including some theoretical breakthroughs made for its extension from ordinary differential equations to partial differential equations. The talk will also cover some of our recent research work on applications of the deterministic learning theory to soft robotics, including dynamics modeling, fault detection and isolation, as well as autonomous control of soft robotic systems.
报告人简介：
Chengzhi Yuan received the B.S. and M.S. degrees in control theory and applications from South China University of Technology, Guangzhou, China, in 2009 and 2012, respectively, and the Ph.D. degree in mechanical engineering from North Carolina State University, Raleigh, NC, USA, in 2016. He is currently an Associate Professor with the Mechanical, Industrial and Systems Engineering Department, and the Director of the Intelligent Control & Robotics (IcRobots) Laboratory at The University of Rhode Island, Kingston, RI, USA.
His research interests span over general areas of dynamic systems and control theory, with particular focuses on provable adaptive learning and control, hybrid systems, and multi-robot distributed control. He has authored and co-authored over 150 journal articles and conference papers. He has served extensively as an associate editor, chair and co-chair, program committee member in numerous international conferences. In particular, he served in the technical program committee for the American Control Conference 2018. He served as a guest editor for special issue in the journal of IET Control Theory & Applications in 2018, and the journal of Advances in Mechanical Engineering in 2017. He has been serving as an Associate Editor for the Editorial Board of the IEEE Control System Society and the Editorial Board of the American Society of Mechanical Engineering (ASME) since 2018. He served as a scientific committee member for the International Conference on Mechanical System Dynamics in 2021, and has been serving as an editorial board member for the International Journal of Mechanical System Dynamics since 2021.
吴伟明
山东大学副研究员
报告题目：
基于采样数据的动态学习及模式识别研究
报告摘要：
动态系统机器学习是当代人工智能的前沿问题。从系统与控制角度来看，动态系统机器学习首先是系统辩识问题，关键在于从时间序列（采样数据序列）中学习动态物理过程的内在动力学。若保证能持续激励条件的满足，从时间序列学到的动力学将在动态模式识别、智能控制等下游任务中发挥重要作用。报告将介绍基于采样数据的动态学习及动态模式识别方法。
报告人简介：
吴伟明，本硕博毕业于华南理工大学，现为山东大学副研究员，长期致力于确定学习理论、动态模式识别等动态环境机器学习的研究，现为中国自动化学会青年工作委员会委员。
张付凯
山东大学副研究员
报告题目：
动态学习控制及应用研究
报告摘要：
闭环控制中的学习问题是当前动态系统人工智能研究的一个挑战问题。本报告聚焦闭环动力学建模及高性能控制等关键问题，从连续动态学习控制的发生机理拓展到采样非线性系统的动态学习与控制理论，分别介绍采样动态学习控制方法以及在机器人高性能控制中的应用等研究。最后通过无人飞行器系统等试验展示并验证了所提方法的有效性。
报告人简介：
张付凯，山东大学控制科学与工程学院副研究员。长期从事确定学习与控制、基于模式的智能控制、机器人高性能控制等研究。担任Computational Intelligence in Robotics 编委 (Editorial Board Member)、中国自动化学会青年工作委员会委员等。
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