随着航空航天技术的快速发展，对于复杂空间任务 (如在轨服务、深空探测和卫星星座运行) 以及高性能飞行器系统 (如无人机、民用客机和未来城市空中交通) 的需求不断增长。多航天器协同与飞行器自主控制在提升任务效率、系统可靠性和自主化水平方面发挥着重要作用，近年来逐渐成为航空航天领域的重要研究热点。

与此同时，人工智能作为当前发展最迅速、最具影响力的技术之一，正在为航空航天系统的控制与决策带来新的机遇。人工智能、机器学习以及数据驱动方法的发展，为多航天器协同控制、无人系统协同、路径规划以及飞行器自主控制等问题提供了新的研究思路。越来越多的研究人员开始探索利用人工智能方法，提高飞行器系统在复杂环境下的自主决策能力和协同控制性能。然而，在复杂动态环境中的协同稳定性、算法可解释性、实时决策能力以及工程应用可靠性等方面，仍然存在许多亟待解决的问题。

基于此，Machines 期刊邀请南京航空航天大学邵书义博士创建特刊“多航天器协同与飞行器智能自主控制 (Multi-Spacecraft Coordination and Intelligent Aircraft Autonomous Control)”。本特刊旨在汇集该领域的最新研究成果，探讨多航天器协同控制与飞行器智能自主控制的前沿理论、关键技术与应用进展，为相关领域研究人员提供交流与合作的平台。本特刊欢迎原创研究论文、综述论文及案例研究，诚邀高校、科研机构及行业领域的研究人员和工程技术人员投稿，展示多航天器协同与飞行器智能自主控制领域的创新成果。特刊主题包括但不限于以下方向：

多航天器协同控制；

无人系统协同控制；

多飞行器路径规划；

飞行器/航天器离散控制；

飞行器/航天器智能控制；

飞行器/航天器分数阶控制。

投稿截止时间：2026年5月31日

• 客座编辑介绍

邵书义 博士（南京航空航天大学）

南京航空航天大学博士/博士后。长期从事非线性系统控制、无人系统控制等方向的研究，2026年获得江苏省自动化学会青年科技奖。现已发表论文70余篇，出版英文专著2部以及“十四五”规划教材1部。2022年获江苏省科学技术奖一等奖 (排名第二)、2020年获江苏省自动化学会科学技术奖二等奖 (排名第一)、2021年获中国指挥与控制学会优秀博士学位论文等。目前担任中国指挥与控制学会青年工作委员会委员、中国自动化学会导航制导与控制专业委员会委员以及《现代防御技术》期刊编委等。

了解本特刊详情：https://www.mdpi.com/si/253575

• Machines 期刊介绍

主编：Antonio J. Marques Cardoso, University of Beira Interior, Portugal

主要发表机械设备故障诊断和预测、机械设计、机电一体化、机器人、叶轮机械、控制及自动化、电机和驱动器、先进制造等领域的最新学术成果。

2024 Impact Factor：2.5

2024 CiteScore：4.7 

Time to First Decision：17.6 Days

Acceptance to Publication：2.7 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/machines