中国航空工业集团公司关于装备预研航空工业联合基金基础研究类项目（航空科学基金）2018年度指南发布公告

 

项目概要：

装备预研航空工业联合基金（以下简称联合基金）是由中央军委装备发展部与中国航空工业集团有限公司（以下简称航空工业）共同出资设立的航空装备和技术发展研究基金。作为联合基金的子基金，航空科学基金主要支持联合基金中的基础研究类项目。根据联合基金“十三五”规划和计划安排，装备预研航空工业联合基金管理办公室（以下简称基金办）通过全军武器装备采购信息网公开发布航空科学基金2018年度航空人工智能专项指南（共9条）。诚邀国内从事相关技术研究的优势单位申报，共同促进航空人工智能技术创新发展。现将有关事项公告如下：

 

主要内容：

    一、项目定位

航空科学基金是装备预研航空工业联合基金的子基金，用于开展联合基金中的基础研究类项目，重点资助对航空技术和武器装备发展具有应用前景或潜在应用前景的基础研究和应用基础研究。

二、申报要求

（一）申报单位

1.申报单位应为中国境内法人单位，不受理外资企业和中外合资企业申报；

2.允许多家单位自愿联合申报，但必须明确唯一责任单位，同一指南条目同一单位只能申报一项（包括联合申报项目）；

3.申报单位应对本单位提交的申请材料进行审核，审核内容包括：申请书内容的真实性、研究方案的可行性、经费预算的合理性、研究内容及申请材料的涉密情况以及研究条件落实情况等；

4.申报单位必须与合同签订单位一致。

（二）申请人

1.项目申请人应为中国国籍；

2.项目申请人应为项目的实际负责人，应有足够的时间和精力从事申报项目的研究；

3.项目申请人是申报单位正式在职人员，应具有中级（含）以上技术职称或博士学位，年龄不超过50周岁（按申请当年1月1日计算）；

4.项目申请人当年申请和在研的航空科学基金总项目数不超过1项。

三、申报流程

（一）指南对接

申报单位通过全军武器装备采购信息网直接查询指南信息，如有疑问可与联系人进行指南需求对接咨询。

（二）项目申报

1.项目申报采用单位集中上报的方式，不接受个人申请。项目申报材料应经申报单位保密审查，严禁涉及国家秘密！

2. 项目申报材料包括：项目申请书（格式见附件2），项目申请单位审核表（格式见附件3），项目汇总表（格式见附件4），项目申报材料保密审查意见（格式见附件5）。全部申报材料应同时提供电子版与纸质盖章件1份。

3.项目申报集中受理时间为2018年7月12日-13日（工作时间为8：30-16：30），逾期不接受申请。

四、评审与结果公示

（一）评审程序

依据《航空科学基金管理办法》，将受理项目统一纳入年度航空科学基金评审工作,评审工作分为形式审查、专家函审和会议审查三个阶段。

1．形式审查

基金办组织对所受理的申请项目进行初步审查。有下列情况之一者，终止评审：

（1）申请人不具备申请资格；

（2）申请手续不完备或申请书不符合要求；

（3）研究内容不符合航空科学基金定位；

（4）申请经费超过项目资助强度；

（5）申请人以往航空科学基金项目未通过验收；

（6）申请人以往航空科学基金项目延期超过一年仍未完成；

（7）申请书研究内容与其它项目重复；

（8）申请书无实质性研究内容；

（9）项目研究内容已经过时。

2. 专家函评

基金办组织在航空科学基金同行专家库中随机选择3名以上专家进行通讯评审。通讯评审采取单位回避制度，通讯评审专家按照项目评分标准进行评审并打分。每项指南选取前3名进入会议评审。

3. 会议评审

基金办汇总专家的函评意见和评分，组织会议评审并拟定资助方案。资助方案报航空工业批准后进行结果公示。

（二）结果公示

经集团公司批准的项目将在全军武器装备采购信息网上进行公示，公示时间为5个工作日。

五、合同签订

公示期结束后，项目承研单位应按照规定的格式编制项目合同书，基金办审核通过后与承研单位在规定时间内签订书面合同。

六、其他事项

（一）本公告由装备预研航空工业联合基金管理办公室负责解释。

（二）联系人及联系方式

联系人：李丹，010-57827767，13520011165

办公地址：北京市朝阳区小关东里14号B座205室

通讯地址：北京市9816信箱

邮政编码：100029

 

附件：1.航空科学基金项目航空人工智能专项2018年度指南

2.项目申请书（格式）

      3.项目申报单位信息审核表（格式）

4.申报项目汇总表（格式）

5.项目申报材料保密审查意见（格式）

 

 

装备预研航空工业联合基金管理办公室

2018年6月29日

 

附件1

 

航空科学基金-航空人工智能专项

2018年度指南

 

航空科学基金-航空人工智能专项，主要面向未来航空装备“环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性”的挑战，在样本学习量有限、机载能力约束大、计算资源有限、网络资源不足、电力资源有限、加密机制导致数据结构复杂等限制约束下，将人工智能技术与航空装备和产品的具体环境相结合，在设计、试验、生产、保障等全生命周期内开展针对性的探索研究。航空人工智能专项2018年度指南包含9个项目。

 

1.自学习自进化仿生类脑导航方法研究

研究目标：开展基于导航细胞模型的类脑导航机制的自学习自进化导航算法研究，攻克基于仿生传感器的位姿测量关键技术，满足卫星拒止环境下的微型飞行器自主导航的需求。

研究内容：

l基于动物细胞模型的知识自学习、精度自进化类脑导航机制研究；

l基于仿生偏振光和仿生地磁的载体姿态高精度测量方法研究；

l基于仿生光流/视觉的载体位置高精度测量方法研究。

主要指标：

l姿态精度：优于0.2°；

l位置精度：优于20m。

预期成果：研究报告、算法及源代码程序。

资助经费：20万元。

研究周期：2018年10月-2020年09月。

 

2.无人飞行器非合作目标自主感知关键技术研究

研究目标：实现无人飞行器飞行过程中自主感知所遇到的非合作障碍物，以保证无人机飞行安全。该技术主要针对中小型无人飞行器的使用需求，利用机器视觉和小型激光雷达混合感知手段，实现非合作障碍物远距离精确位置测量与定位。

研究内容：

l小型激光雷达双光楔扫描及控制技术；

l空间移动小目标形态学滤波及暂态滤波设计技术；

l多个空间移动小目标并行跟踪滤波器设计技术；

l机器视觉与激光雷达数据融合与滤波技术。

主要指标：

l作用距离大于2公里，定位精度小于0.5米。

预期成果：研究报告、算法及源代码程序。

资助经费：20万元。

研究周期：2018年10月-2020年09月。

 

3.多机协同任务航路重规划技术研究

研究目标：解决多无人机协同目标搜索任务航路重规划问题，在主流PC机平台上实现基于动态地图的多约束航路规划问题近实时解算。

研究内容：

l动态地图处理；

l待搜索点任务分配；

l近实时航路规划问题解算；

l实时航路重规划演示验证。

主要指标：

l规划航路符合Dubins约束。

预期成果：研究报告、测试报告、算法及规化软件源代码。

资助经费：20万元。

研究周期：2018年10月-2020年09月。

 

4.面向复杂环境的自主目标识别与目标筛选技术研究

研究目标：通过自主感知，仿生人类视觉系统在复杂背景下对多个对象进行自主目标识别、行为分析、语义理解，形成新体系下的目标判别与筛选方法，并在嵌入式平台上进行目标识别与目标筛选方法验证，构成面向复杂环境和任务的人机智能飞行平台的新框架，满足飞行器或武器智能控制、智能化攻击目标的能力。

研究内容：

l仿人类特性的自主目标检测与识别方法研究；

l目标行为分析、语义理解方法研究；

l基于嵌入式平台的智能自主目标识别与目标筛选方法验证。

主要指标：

l嵌入式平台的自主目标识别算法，处理速度每秒不小于25帧；

l半实物仿真平台下，抗面源目标干扰条件下的识别准确率大于80%。

预期成果：研究报告、算法及源代码程序。

资助经费：20万元。

研究周期：2018年10月-2020年09月。

 

5.数据驱动式飞机动力学建模技术研究

研究目标：利用机器学习方法实现基于小样本训练数据集的飞机气动模型辨识，完成针对流式数据输入的飞机动力学建模软件设计。

研究内容：

l数据驱动模型设计；

l飞机气动数据特征量筛选；

l飞机动力学在线建模实验验证。

主要指标：

l在50个配平点上，使用数据驱动模型的配平结果与原飞机模型配平结果误差均不大于5%。

预期成果：研究报告、测试报告、算法及源代码程序。

资助经费：20万元。

研究周期：2018年10月-2020年09月。

6.面向自学习的作战态势及意图理解与辅助决策技术研究

研究目标：通过作战态势分析、语音\手势\脑机作战意图推断、显示管理和自适应辅助等方式实现作战任务在线辅助决策，减少驾驶员任务决策负担。

研究内容：

l基于自学习的战场态势理解指标与方法研究；

l基于语音\手势\脑机接口的作战意图解析技术研究；

l综合作战态势和作战意图解析结果，研究作战任务的在线辅助决策技术。

主要指标：

实现在线辅助决策与作战意图解析。

预期成果：研究报告，相关算法与软件。

资助经费：20万元。

研究周期：2018年10月-2020年09月。

 

7.基于主动学习的驾驶员操纵学习技术研究

研究目标：研究主动机器学习在驾驶员操纵学习中的应用，以有飞行指引的飞机着陆为范例，实现智能程序对操纵目标以及操纵方式的学习。

研究内容：

l基于主动学习的驾驶员操纵学习算法；

l具备机器学习功能的飞行模拟软件架构。

主要指标：

在有飞行指引的情况下，通过学习驾驶员的操作，智能程序能够理解当前的控制目标，并实施相应的动作。

预期成果：研究报告、算法及源代码程序。

资助经费：20万元。

研究周期：2018年10月-2020年09月。

 

8.基于专家系统的智能体系架构设计方法与关键技术研究

研究目标：以复杂作战体系架构为研究对象，分析研究如何利用智能方法快速、高效地辅助进行体系架构模型设计，从而提升体系架构建模效率及实现知识复用。

研究内容：

l基于专家系统的智能的体系架构设计框架与流程；

l研究以体系架构数据和视图产品为基础的体系架构设计和知识获取方法，知识表示方法和知识推理方法；

l分析典型体系架构设计实例和设计规则的知识及智能特点，提出其智能知识库构建方法；

主要指标：

面向航空领域作战体系架构建模知识本体样例库；基于知识推理的作战体系架构模型与系统工程模型间的智能关联算法可提升体系架构建模效率；面向复杂作战体系架构知识图谱的存储和检索方法能支持大规模作战体系架构设计的知识数据快速获取与复用。

预期成果：研究报告。

资助经费：20万元。

研究周期：2018年10月-2020年09月。

 

9.面向自主态势感知的知识图谱框架构建技术研究

研究目标：基于战场环境、作战任务、传感器运行的相关知识，研究态势感知知识符号化与数字化表达的基本属性、结构与规划，形成基本领域知识Schema，构建态势感知领域知识图谱框架。

研究内容：

l战场态势通用知识图谱框架研究；

l态势感知领域知识概念研究；

l态势感知元知识与元数据研究；

l典型态势感知场景知识图谱应用验证。

主要指标：

l态势感知知识框架可面向不少于2个典型应用场景构建知识图谱；

l基于典型任务场景的知识推荐与搜索准确度不低于80%。

预期成果：研究报告、算法及源代码程序。

资助经费：20万元。

研究周期：2018年10月-2020年09月。

军采通