1.浮空平台抗干扰控制依赖内部填充氦气来提供升力的飞艇等平台作为一类常用的浮空平台，具有载荷量大、留空时间长、覆盖范围广、能耗低且安全可靠、无需跑道滑行等优势，被广泛关注并应用于高空和低空的各种任务中。由于空中气象情况多变，环境恶劣，浮空平台更易受影响不能准确定位悬停而产生不良后果。因此如何克服外部干扰，以及自身内部带来的不确定性问题，研究其高精度鲁棒控制方法。

2.结合深度学习等人工智能技术进行图像/音频检测 传统制造与信息技术相结合形成的智能制造，是未来制造业的发展趋势。因此，基于图像和声音数据，结合人工智能学习算法，实现更高精度的目标检测和效率，解决智能制造领域的行为检测、故障诊断等典型问题。

3.多机器人编队控制 编队控制是多机器人系统的一个研究分支，在复杂，不确定的环境中，单个机器人难以完成复杂任务。多机器人编队可以通过协作和信息共享，提高系统的适应性和应变能力，从而更好适应现实世界的复杂性，因此分数阶多机器人系统的避障编队，切换拓扑下的多机器人系统编队以及基于强化学习的多机器人编队都具有重要的研究意义。