群体智能研究起源于对蚁群、蜂群等简单社会性生物群体行为的观察与模拟。该概念自20 世纪80 年代一经提出，便引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济、社会、生物等交叉学科的热点和前沿领域。群体指拥有大量活动个体的整体，每一个个体拥有简单而基本的智能，并能与它的邻居进行局部交互。群体智能是这些去中心化、自组织化系统的集体行为的展示，它源于系统中简单且能力有限的个体的局部交互。由单个复杂个体完成的任务可由大量简单的个体组成的群体合作完成，而后者往往更具有健壮性、灵活性和经济上的优势。群体智能利用群体优势，在没有集中控制，不提供全局模式的前提下，为寻找一些复杂问题的解决方案提供新的思路。智能无人系统是指由无人平台及若干辅助部分组成,具有感知、交互和学习能力,并且能够基于知识进行自主推理、自主决策,从而达成目标的有机整体。主要研究方向有：

1、多智能体网络系统的一致性研究：在多智能体分布式协调合作控制问题中，一致性问题作为智能体之间合作协调控制的基础，具有重要的现实意义和理论价值。所谓一致性是指随着时间的演化，一个多智能体系统中所有智能体的某一个状态趋于一致。一致性协议是智能体之间相互作用、传递信息的规则，它描述了每个智能体和其相邻的智能体的信息交互过程。当一组智能体要合作共同去完成一项任务，合作控制策略的有效性表现在多智能体必须能够应对各种不可预知的形式和突然变化的环境，必须对任务达成一致意见，这就要求智能体系统随着环境的变化能够达到一致。

2、多智能体网络系统的能控性研究：能控性是现代控制理论中的一个基本概念，最早是由卡尔曼(R.E.Kalman)等在20世纪60年代初首次提出的。能控性作为一种描述系统状态可由外部输入进行控制的性能,它的研究为系统控制器和估计器的分析和设计提供了理论基础。在很多时候，系统并不能整体达到能控，为了满足需要，只需对其中一个局部进行控制。多智能体系统的能控性是指通过外部输入控制系统内某个或者某几个领导者，同时在个体之间相互作用的情况下，使得跟随者智能体在有限的时间内，由任意给定的初始状态转移到指定的目标状态。此后关于能控性的大部分研究都是基于此结构和概念。

3、多智能体网络系统的博弈论研究：随着博弈理论的引入，很好的解决了多智能体直接的相互关系，博弈中的均衡解可以代替最优解以求得相对有效的策略，同时该策略具有合理性。多智能体中均衡、协同和合作等学习目标都会涉及到智能体之间的决策问题，博弈论的中心思想是为博弈建立一个策略交互模型，博弈论中均衡解是让博弈玩家都满意的策略组合，通过展示玩家最终会采用哪些策略来描述博弈的结果，利用博弈论中纳什均衡、Stacklberg均衡和元均衡等概念来指导智能体每次迭代，以使结果收敛到纳什均衡点，同时使得每个智能体的收益相对较大，收敛速度比较快。

4、无人系统自主智能精准感知与操控：针对海、陆、空、天无人平台等自主智能发展需求，研究无约束环境下的基于多传感器信息融合的协同感知方法；研究大范围场景语义建模和理解方法，实现复杂环境的地图构建、透彻感知与动态认知；研究复杂场景下多源异构感知对象快速精准的分割、检测、定位、跟踪和识别方法。建立或利用已有自主智能系统进行技术验证，实现自主智能无人系统中的自然、精准、安全的交互与精准操控。无人机集群、无人艇集群、无人坦克集群和工业智能机器人集群等是其目前阶段的典型实例，多颗不同能力的卫星也可组成卫星集群的群体智能，跨域异构无人集群进一步呈现出更为复杂的无人系统群体智能形态。无人系统群体智能不仅在协同侦察、联合作战、战场评估等军事领域，而且在区域物流、城市安防、抢险救援等民用领域具有广阔应用前景。