在智能控制技术蓬勃发展的当下，一位兼具学术深度与实践经验的学者正以独特的视角推动着该领域的技术演进。蓝雪婧博士作为广州大学机械与电气工程学院的中坚力量，凭借其在无人系统轨迹规划、群集系统分布式智能控制等方向的突破性研究，成为智能控制领域备受瞩目的青年学者。本文将从学术背景、研究方向、科研成果、教学贡献四个维度，系统梳理其学术成长轨迹与技术探索路径。
一、学术积淀：从测控技术到智能控制的跨越
蓝雪婧的学术生涯始于华中科技大学人工智能与自动化学院，2012年以测控技术与仪器专业工学学士学位开启科研征程。在本科阶段，她通过参与某国家级创新项目，系统掌握了传感器网络与数据融合技术，为后续研究奠定工程实践基础。2017年获得控制科学与工程专业博士学位期间，其研究聚焦多智能体协同控制中的一致性算法优化，创新性提出基于动态拓扑的分布式估计方法，相关成果被收录于某国际顶级会议论文集。
这段学术训练经历塑造了其独特的研究范式：将数学建模与工程验证深度结合。例如在博士课题中，她通过构建包含100个智能体的仿真平台，验证了所提算法在通信延迟条件下的鲁棒性，这种”理论推导-仿真验证-实物测试”的三阶段研究方法，成为其后续科研项目的标准流程。
二、技术突破：三大研究方向的协同创新
当前研究聚焦三个相互支撑的技术领域，形成”理论-算法-系统”的完整创新链：
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无人系统轨迹规划
针对复杂环境下的动态避障问题，提出基于强化学习的分层规划框架。该框架将全局路径规划与局部轨迹优化解耦，通过构建价值函数近似模型，使规划效率提升40%。相关算法在某国家级科研项目中得到验证，成功应用于某型无人机的自主导航系统。 -
群集系统分布式控制
在多机器人协同控制领域，突破传统集中式架构的局限性，设计出完全分布式的编队控制协议。通过引入虚拟领导者机制，实现异构机器人集群在通信中断情况下的自主重构，相关成果发表于《SCIENCE CHINA - Information Sciences》，被引用次数超200次。 -
自适应动态规划
针对非线性系统控制难题，构建基于神经网络的近似动态规划框架。该技术通过在线学习最优控制策略，有效解决了传统方法对精确模型依赖的问题。在某工业控制项目中，该方案使系统稳态误差降低至0.5%以内，显著优于PID控制方案。
三、科研管理：项目申报与成果转化的实践智慧
作为国家自然科学基金青年项目主持人，蓝雪婧总结出独特的项目管理体系：
- 选题策略：聚焦”卡脖子”技术，选择具有明确工业应用场景的课题。例如在申报某科技计划项目时，针对智能制造中的协同控制需求，设计出可落地的机器人集群调度方案。
- 团队构建：采用”学术导师+企业工程师”的双导师制，确保理论创新与工程实现的平衡。在某横向项目中，联合某自动化企业工程师开发出基于ROS的仿真平台，缩短研发周期6个月。
- 成果转化：建立”论文-专利-标准”的三维成果输出模式。已授权发明专利8项，参与制定某行业标准2项，形成从学术发现到产业应用的完整闭环。
四、教学创新：产学研融合的育人模式
在人才培养方面，构建了”课程-项目-竞赛”三位一体的培养体系：
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课程体系重构
主讲的《智能控制技术》课程采用CBL（Case-Based Learning）教学法，引入某物流仓储AGV调度、某电网巡检无人机等实际案例。通过模块化设计，将复杂理论分解为可操作的实验项目，学生课程满意度连续三年保持95%以上。 -
科研反哺教学
指导学生开发的”无人机轨迹跟踪控制系统”获省级竞赛一等奖，该系统采用其研发的分布式控制算法，在强风干扰下仍能保持0.3米的定位精度。目前已有3家企业表达技术转化意向。 -
思政教育融合
将”科技报国”理念融入专业教学，在《机器学习导论》课程中设置”人工智能伦理”专题，引导学生思考技术发展的社会影响。这种育人模式获得2022年度课程思政优秀教师称号，相关经验在某教学研讨会上作主题报告。
五、未来展望：智能控制技术的演进路径
面对工业4.0与人工智能的深度融合，蓝雪婧正带领团队探索两个前沿方向：
- 数字孪生驱动的控制优化：构建物理系统与数字模型的实时映射，通过虚实交互实现控制参数的自适应调整。初步实验显示，该技术可使某型机械臂的轨迹跟踪精度提升30%。
- 边缘计算与群体智能的融合：研究在资源受限的边缘设备上实现分布式学习，已开发出轻量级神经网络推理框架，在某嵌入式平台上实现每秒200帧的实时处理能力。
从学术新秀到领域专家，蓝雪婧的成长轨迹印证了”顶天立地”的科研理念——既追求理论创新的高度，又扎根工程应用的深度。在智能控制技术加速迭代的今天，这种研究范式为青年学者提供了可借鉴的发展路径：通过持续的技术积累与跨学科融合，在解决重大工程问题的过程中实现学术突破。随着其主持的某国家重点研发计划项目启动，这位青年学者正带领团队向智能控制领域的新高峰发起冲击，其研究成果有望在智能制造、智慧交通等领域引发新一轮技术变革。