2026年8月19日至23日，第六届智能无人系统应用挑战赛在南京理工大学江阴校区举办。大赛自5月启动以来，面向全国高校与科研院所广泛征集参赛队伍。经过线上仿真初赛的严格遴选，来自全国高等院校、科研院所及相关行业的70余家单位、200余支参赛队伍齐聚江阴，围绕9项核心科目展开角逐。北京理工大学三支参赛团队斩获佳绩，吕茂斌、邓方老师指导的“快乐动物园”团队，陈晨、辛斌、王正杰老师指导的“Fly me 2 the moon”团队包揽飞行避障赛道科目冠亚军，邓方、李轩、詹世景老师指导的“鼠鼠猛攻队”荣获算法赛道无人车避障科目全国一等奖。

 

颁奖现场

智能无人系统应用挑战赛作为国际自主无人系统大会的重要专业赛事活动，自创办以来，始终聚焦“海、陆、空”实际应用场景中的重点、难点问题，着力推动智能无人系统技术创新与应用落地。本届大赛以“无人自主，勇争先锋”为主题，设置算法、实物等多类赛道，涵盖无人车、无人机等多个技术方向，是国内智能无人系统领域兼具技术前沿性、应用实践性与竞赛挑战性的专业赛事。赛事在创新人才培养、产学研协同以及推动智能无人系统技术创新与成果转化等方面发挥了积极而重要的作用。

获奖项目介绍

一、飞行避障赛道科目冠军

团队名称：快乐动物园

指导教师：吕茂斌、邓方

团队成员：自主智能无人系统全国重点实验室研究生谢新锐、李木然、岳闯、陈星宇、王强，未来精工技术学院本科生韩博、姜昊坤

团队面向飞行避障赛道复杂环境下无人机自主飞行需求，构建了以激光雷达为主、融合惯性测量单元与视觉相机的多传感器感知体系，通过实时点云配准实现高精度定位，并采用运动模糊、明暗变化等数据增强策略训练目标检测模型，实现高速机动下的目标快速识别。规划方面，将多项式轨迹通过时空联合优化，输出平滑高效的飞行航线；控制层面采用内模模型预测抗扰控制，在实时考虑无人机动力学约束的前提下优化控制输入，实现高速、高精度的轨迹跟踪与鲁棒抗扰控制。决赛现场，无人机面对复杂赛场环境与外界干扰，全程稳定完成目标感知、轨迹规划与规避动作，展现出可靠的自主飞行能力，最终夺得飞行避障赛道科目冠军。

 

“快乐动物园”团队合影

二、飞行避障赛道科目亚军

团队名称：Fly me 2 the moon

指导教师：陈晨、辛斌、王正杰

团队成员：自主智能无人系统全国重点实验室研究生郑梦怡、李梦晴、马圣辉、于丛瑞、杜兆丰，自动化学院本科生杨轶博、聂培屹，机电学院本科生王锦元、王昊、纪培煊。

团队针对障碍类型多、通道狭窄、连续转向频繁及高速控制困难等问题，构建了集环境感知、状态估计、在线规划、轨迹跟踪和任务决策于一体的无人机全自主飞行系统。感知与定位方面，系统以Livox Mid-360激光雷达为核心，融合IMU与视觉信息，通过激光惯性里程计和先验地图重定位实现稳定定位。规划方面，基于安全飞行走廊持续生成无碰撞局部轨迹。针对传统点到点规划方法在高速穿门时容易出现门前减速、轨迹绕行和航向偏差的问题，团队对局部轨迹终端状态进行了针对性优化，引入与目标航向一致的非零终端速度，使无人机在满足障碍物安全约束的同时，能够沿门框或狭窄通道的穿越方向保持连续运动，提高了连续赛段中的飞行效率。决赛现场，系统保持了稳定的状态估计、实时轨迹更新和精准跟踪，全程自主完成各赛段任务，最终荣获飞行避障赛道科目亚军。

 

“Fly me 2 the moon”团队合影

三、算法赛道无人车避障科目全国一等奖

团队名称：鼠鼠猛攻队

指导教师：邓方、李轩、詹世景

团队成员：智能科学与技术研究生林建鑫、周星宇、李景森、谢李逸

团队针对无人车避障竞技核心需求，算法通过五路超声波传感器实时获取环境信息，构建巡航居中、侧方回正、定向避障、倒车脱困等七类运行状态，实现复杂场景下的闭环自主控制。同时，融合前向双传感器信息进行车身姿态判断，并引入弯道提前修正与自适应平滑调速策略，在提升车辆行驶速度的同时，有效兼顾避障精度与行驶稳定性。决赛现场，参赛车辆在多轮高强度对抗中全程保持高速稳定行驶，避障响应精准、脱困能力突出，最终凭借优异的综合表现荣获算法赛道无人车避障科目全国一等奖。

 

“鼠鼠猛攻队”团队在比赛现场

北京理工大学是国内较早开展人工智能相关教学、科研和人才培养的高校之一，2025年5月，学校正式成立人工智能学院。学院依托自主智能无人系统全国重点实验室等平台，面向国家人工智能重大战略需求与世界科技前沿，聚焦智能协同控制与优化决策、复杂动态场景主动感知与理解、智能发育与衍生、智能仿生与驱动等研究方向，开展无人系统感知、认知、决策、控制及驱动全链条核心技术攻关。学院依托科研平台、校企协同和实践育人机制，持续推动基础研究、工程应用与创新人才培养相互贯通。