中文摘要：

在设计并完善一种基于元启发式群体智能的多UAV/UGV异构分布协同控制系统分层框架的基础上，从系统动力学角度对元启发式群体智能的极值、欺骗性问题进行理论分析，并研究多UAV/UGV异构分布协同控制的时滞稳定性；建立复杂环境下基于元启发式群体智能的多UAV/UGV编队控制模型，并提出基于元启发式群体智能的多UAV/UGV编队模型预测控制方法，随后研究基于控制参数化、时间离散化方法和元启发式群体智能相融合的多UAV/UGV编队重构混合智能控制方法，并将元启发式群体智能应用于解决多UAV/UGV分布协同动态任务分配问题；提出一种基于元启发式群体智能和符号控制相结合的多UAV/UGV群集运动控制策略，并研究基于元启发式群体智能演化博弈的多UAV/UGV异构协同"追捕-逃跑"问题，从而为复杂环境下的多UAV/UGV异构分布协同控制提供一个新的突破方向和一条切实可行的技术途径。

结论摘要：

本项目设计了一种基于元启发式群体智能的多无人机(UAV)与无人车(UGV)异构系统协同体系结构，提出并实现了一种基于混沌粒子群优化(CPSO)的双模NRHC编队控制器，提出了一种考虑网络时延的多UAV/UGV异构协同控制补偿方法，研究并实现了基于启发式群体智能的多UAV/UGV异构协同滚动时域(RHC)预测控制方法，研究了基于元启发式群体智能动态博弈的UAV/UGV 分布协同动态任务分配和“追捕-逃跑”问题。所取得的系列研究成果为复杂环境下的多UAV/UGV 异构分布协同控制提供一个新的突破方向和一条切实可行的技术途径。该项目共在国际学术期刊发表SCI论文23篇，国内核心期刊1篇，学术专著2部，授权发明专利10项，授权实用新型专利1项，相关成果获国防科技进步二等奖2项。依托该项目阶段性成果，项目负责人入选了中组部首批青年拔尖人才计划、教育部新世纪优秀人才支持计划，并晋升正教授。