信息导向控制：数据驱动与学习型控制方法在安全关键系统中的应用突破

《IEEE Control Systems》：Chair of Information-Oriented Control, Technical University of Munich, Germany [Institutes in Control]

本期推荐慕尼黑工业大学Sandra Hirche教授团队在信息导向控制领域的前沿研究。该团队针对安全关键系统中普遍存在的不确定性挑战，开发了数据驱动与模型控制相融合的理论方法，通过高斯过程等学习算法实现系统性能优化与不确定性量化，在康复医疗和水下机器人等领域成功验证了具有形式化保证的智能控制架构，为复杂人机系统的安全协同提供了关键技术支撑。

　　

当智能机器日益融入人类生活，如何确保它们在复杂环境中安全可靠地运行，成为控制科学领域的核心挑战。特别是在康复医疗和水下探索等安全关键场景，系统需要应对非结构化物理环境、不完美的传感通信以及动态变化的人力生理状态等多重不确定性。传统控制方法难以在这些条件下提供充分保障，亟需能够自适应学习并保持严格性能保证的新范式。

针对这一挑战，慕尼黑工业大学信息导向控制讲席教授Sandra Hirche团队在《IEEE Control Systems》发表的综述文章，系统阐述了其团队在数据驱动与学习型控制领域的前沿探索。该研究聚焦于将机器学习嵌入控制回路，开发出既能从数据中学习提升性能，又能维持稳定性与安全形式化保证的创新方法。

研究团队采用高斯过程（Gaussian processes）构建概率模型，将先验物理知识与实时数据相融合，显式表征系统不确定性。这种不确定性量化为鲁棒控制提供了数学基础，使算法能够智能决策何时需收集更多数据、何时应采取保守策略。在技术实现层面，团队重点开发了分布式计算架构下的在线学习方法，即使在资源受限的嵌入式系统上也能实现毫秒级实时决策。

康复医疗领域的创新应用

在混合外骨骼康复系统中，团队融合机器人扭矩驱动与功能性电刺激（FES）两种互补促动方式。针对FES存在的肌肉疲劳、非线性响应等挑战，研发了基于个性化动力学模型的精准控制策略，可根据患者实时状态动态平衡两种促动方式的贡献度。临床评估显示，该方案能有效补偿患者自主运动功能不足，且通过模块化设计适应异质性患者的康复需求。

水下环境机器人技术突破

在欧盟SeaClear项目中，团队为海底垃圾清理机器人开发了适应极端环境的控制方案。通过少量样本即可在线辨识未知动力学特性，在强水流、混浊视觉等挑战下实现稳健跟踪性能。现场测试表明，其智能抓取系统能可靠完成海底物体识别与操纵任务，为海洋环境保护提供了关键技术支撑。

该研究的重要意义在于建立了理论严谨的数据驱动控制框架，通过不确定性量化与形式化保证机制，使学习型控制系统在安全关键场景中具备可信赖性。其跨学科研究方法将人类感知决策模型融入控制架构，推动了人机协同系统的智能化发展。作为欧洲研究委员会（ERC）资助的重点项目，该工作为未来自主系统在医疗、环境等关键领域的应用奠定了理论基础与技术范式。

研究团队特别注重科教融合，通过慕尼黑数据科学研究所和机器智能研究所的跨学科平台，将前沿研究成果转化为培养新一代控制人才的教学资源。这种研究与实践的深度结合，既促进了科学突破，也塑造了能够应对复杂系统挑战的复合型创新人才。