主要研究方向为：

1.星载AI计算机设计；

2.面向功能安全的飞行器AI软件部署。

每年招收计算机应用技术方向硕士研究生1名

基于FPGA的深度学习算法部署；基于MLIR的AI编译器设计；

2009-09--2012-01   北京航空航天大学   硕士
2005-09--2009-06   北京航空航天大学   本科

2021-06~现在, 中国科学院空间应用工程与技术中心, 飞行器星载任务调度和高性能计算技术工程师

2012-02~2021-05,中国航天科技集团第十一研究院彩虹无人机科技有限公司, 飞行器结构强度工程师，飞行器总体设计工程师

   

（ 1 ） PTZ相机的双级视场动态多目标检测与跟踪方法装置及系统, 发明专利, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN113132627A

（ 2 ） 基于PTZ相机的双级视场目标检测方法、装置及系统, 2021, 第 1 作者, 专利号: CN110188650B

[0] Zhou, Y. and Zhang, B., “Autonomous Landing of UAV in Non-Cooperative Environments Based on Fusion of Monocular and Stereo Depth Estimation,” SAE Technical Paper 2024-01-7019, 2024.【通讯作者】

[1] Image Matching-Based Visual-Inertial Integrated Navigation for UAV in GNSS-Denied Environments[C]//Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2024, 2784(1): 012014.【通讯作者】 

[2] INS-GNSS-Vision-UWB Navigation for Vertical Taking-off and Landing in Urban Air Mobility Scenarios[C]. International Conference on Service Robotics. 2024. 【第1作者】 

[3] Robust GNSS-Visual-Inertial Odometry with Outlier Exclusion and Sensor’s Failure Handling, ICICT2023, 2023. 【第 1 作者】 

[4] An Autonomous Moving Target Tracking System for Rotor UAV, RobCE 2021. 【 第 4 作者】 

[5] 悬停状态倾转旋翼机非定常气动干扰研究, Research on Unsteady Aerodynamic Interference for the Tiltrotor Aircraft in Hover, 航空工程进展, 2019. 【第 2 作者】 

[6] 一种归一化的代理模型精度指标, A Normalized Accuracy Index for Surrogate Model, 航空工程进展, 2019.【第 1 作者】 

[7] 复合材料螺旋桨结构多目标优化设计, Multi-objective Optimization of a Composite Material Propeller Structure, 航空工程进展, 2018. 【第 1 作者】 

[8] 太阳能飞行器复合材料翼梁非均匀铺层优化设计, 飞机设计, 2016.【 第 4 作者】 

[9] 太阳能飞机复合材料尾撑优化设计, 飞机设计, 2015. 【第1作者】 

[10] 太阳能飞机翼肋结构拓扑优化设计, Topology Optimization Design of Rib Structure on Solar Powered Aircraft, 航空工程进展, 2015.【第 1 作者】 

[11] 基于遗传算法的大展弦比复合材料机翼结构优化设计, Structural Optimization Design of High Aspect Ratio Composite Wing Based on Genetic Algorithm, 航空工程进展, 2015. 【第 3 作者】 

[12] 考虑多指标约束的蜂窝夹层防热结构参数优化, PARAMETRIC OPTIMIZATION OF HONEYCOMB SANDWICH THERMAL BARRIER STRUCTURES CONSIDERING, 机械强度, 2014. 【第 1 作者】

知乎专栏
https://www.zhihu.com/column/c_184383603

从卫星的遥感图像在轨智能处理，到无人机的自主感知与决策，再到载人飞行器的智能辅助驾驶，"飞行器AI计算"已成为人工智能与航空航天深度交叉的前沿领域。

按照安全需求的高低，飞行器AI计算可划分为两类场景：

1.低安全需求场景：以低轨卫星、无人机为代表。这类应用对失效的容忍度相对较高，可以直接采用商用GPU等通用AI加速器，技术路径相对成熟，更多关注算法本身的性能优化。

2.高安全需求场景：以中高轨卫星、载人飞行器为代表。这类平台一旦失效将造成不可挽回的损失，对AI计算在安全性、可靠性、实时性等方面提出了远超常规的要求——不仅要算得快、算得准，更要"算得可信"：抗辐照、可验证、行为可预期、失效可控。这正是当前制约AI在高价值飞行器上规模化应用的核心瓶颈。

针对高安全需求场景，我们团队开展面向功能安全的飞行器AI部署研究，构建从芯片到算法再到工具链的完整技术体系：

• 硬件层面：基于FPGA、ASIC等专用（宇航级）芯片构建AI计算平台，充分发挥其在确定性、抗辐照能力、能效比方面的优势；
• 算法/IP层面：面向专用硬件的主流AI算法IP核设计，兼顾性能与可验证性；
• 工具链层面：搭建覆盖"模型转换—编译优化—硬件部署—精度验证—安全验证"的全流程工具链，使AI部署过程自动化、可追溯、可验证。

本方向处于人工智能、计算机技术与航空航天的三重交叉点，有鲜明的工程价值与应用前景。团队欢迎对AI算法、FPGA/ASIC设计、嵌入式系统、编译工具链等方向感兴趣的同学加入，共同探索"AI上天"的关键技术。

（1）高可靠星载AI计算平台技术，主要参与人，中国科学院某攻坚专项子课题，2025.9-2030.9 

（2）高性能星载AI实验计算平台技术，负责人，中国科学院某攻坚专项子课题，2025.9-2030.9 

（3）面向苛刻空间环境的高可靠具身智能计算技术，共同负责人，空间应用中心“空间应用创新行动”重点项目，2026.10-2028.10

   

黄天旂，本科吉林大学，21级硕士研究生，研究方向：基于VNS-INS-GNSS的无人飞行器组合导航，工作去向：浙江大学嘉兴研究院。

周逸彪，本科北京科技大学，22级硕士研究生，研究方向：非合作场景无人飞行器自主着陆技术，工作去向：摩尔线程智能科技有限责任公司。