“植保无人机精细控制与精准农业”
利用时空编码构建空间坐标模型及代价函数；基于深度学习的方法完成目标检测算法及路径预测，改进 或提出新的神经网络模型。基于深度学习的方法在植保无人机的实际应用中具有重要潜力价值，能够提高面 向农业应用领域的监测、决策和操作的效率与精准性，实现精准农业解决方案。
“基于时空编码的自动驾驶全局主动协同架构”
针对动态不确定性的驾驶环境，针对驾驶体系大数据建立基于网格的时空统一模型，对智能驾驶的决策 过程进行时空协同建模，其核心思想是决策序列网格编码信息的共享与利用。基于时空网格编码的“车路 云”全局协同的架构体系设计，在无人驾驶大规模应用中具有底层赋能的关键性作用。
