黄旭，男，江西高安人，工学博士，现任中南大学自动化学院讲师。

本科毕业于西北工业大学自动化学院电气工程及其自动化专业，硕士（推荐免试）/博士毕业于中国运载火箭技术研究院控制科学与工程专业，清华大学车辆与运载学院博士后/助理研究员。长期致力于知识与数据融合的智能控制理论与应用研究，研究对象涉及智能车辆运动控制和多类飞行器（高超声速飞行器、变构型无人机及运载火箭）姿态控制，并进行了针对多种实际对象的实车/飞行验证。

在 IEEE TIE、IEEE TSMC、EAAI、AST、《宇航学报》、《航空学报》等控制与航空航天领域期刊/会议发表论文20余篇（一作13篇），获航天一院科技进步一等奖、二等奖各1项，申请/授权发明专利10余项。

2020.09 – 2024.07：中国运载火箭技术研究院 | 工学博士（控制科学与工程）

2017.09 – 2020.07：中国运载火箭技术研究院 | 工学硕士（控制科学与工程）

2013.09 – 2017.06：西北工业大学自动化学院 | 工学学士（电气工程及其自动化）

2026.10 – 至今：中南大学 自动化学院 | 讲师

2024.08 – 2026.09：清华大学 车辆与运载学院 | 博士后/助理研究员（机械工程）

[1] Huang X, Li S Y, Chen L, Yang J M, Wang J Q* and Xu S B*. Adaptive preview path tracking control via online learning for fast migration across autonomous vehicles [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, Early Access, 10.1109/TIE.2026. 3706887. (JCR Q1, 中科院一区TOP, IF: 7.4)

[2] Huang X, Xu S B*, Cao Y M, Wang J Q*, and Li K Q. Artificial intelligence-empowered trajectory tracking control for autonomous vehicles: a survey on applications, frameworks, and future trends [J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2026, 56(9): 5226-5243. (JCR Q1, 中科院一区TOP, IF: 8.4)

[3] Huang X, Liu J R*, Peng Y, Zhang Y, Wang Z L, and Bao W M. Efficient self-learning disturbance-resistant control for high-speed flight vehicle based on dual heuristic dynamic programming [J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2025, 150: 110521. (JCR Q1, 中科院一区TOP, IF: 9.0)

[4] Huang X, Liu J R*, Jia C H, Wang Z L, and Li W T. Online self-learning attitude tracking control of morphing unmanned aerial vehicle based on dual heuristic dynamic programming[J]. Aerospace Science and Technology, 2023, 143: 108727. (JCR Q1, 中科院一区TOP, IF: 6.4)

[5] Huang X, Zhang Y, Liu J R*, Zhong H H, Wang Z L, and Peng Y. Error dynamics based dual heuristic dynamic programming for self-learning flight control [J]. Applied Sciences-Basel, 2022, 13(1): 586. (JCR Q2, 中科院四区, IF: 2.9)

[6] 黄旭, 柳嘉润*, 张远, 张华明, 贾晨辉, 刘晓东. 知识与数据混合驱动的高速飞行控制方法综述[J]. 宇航学报, 2023,44(8): 1113-1126. 

[7] 黄旭, 柳嘉润*, 贾晨辉, 骆无意, 巩庆海, 冯明涛. 强化学习控制方法及在类火箭飞行器上的应用[J]. 宇航学报, 2023,44(5): 708-718.

[8] 黄旭, 柳嘉润*, 贾晨辉, 王昭磊, 张隽. 深度确定性策略梯度算法用于无人飞行器控制[J]. 航空学报, 2021, 42(11): 404-414. 

[9] 黄旭, 柳嘉润*, 骆无意. 基于DDQN的运载火箭姿态控制器参数设计[J]. 航天控制, 2020, 38(4): 3-8. 

[10] Huang X, Peng Y, Liu J R*, and Xu S B*. Gaussian process-based self-learning attitude control of flight vehicle with state constraint and unmodeled dynamics [C]// 23rd IFAC Symposium on Automatic Control in Aerospace (ACA). Harbin, China: IFAC, 2025: 262-267. 

[11] Cao Y M, Huang X, Guo Y, Yang S C, Xu S B*. Learning-driven path-tracking control algorithm for fast migration across autonomous vehicles [J]. Control Engineering Practice, 2026, 174: 107057. (JCR Q1, 中科院二区, IF: 5.3)

[12] 张远, 黄旭, 路坤锋, 白文艳, 黄万伟*. 高超声速飞行器控制技术研究进展与展望[J]. 宇航学报, 2022, 43(7): 866-879. 

中国博士后科学基金面上资助，知识-数据混合驱动的非结构化环境智能车辆控制策略跨平台迁移与优化研究，2025–2026，主持

北京市自然科学基金重点项目，考虑感知与动态交互不确定性的L3自动驾驶决策规划系统与关键技术, 2026-01 至今，主要参与

所级预研课题，基于某变外形技术验证飞行平台的智能控制算法验证，2022–2023，技术负责人

国家自然科学基金面上项目，烟雾环境下基于全向扫描毫米波雷达的无人车辆自主导航算法研究，2024–2026，主要参与

国家自然科学基金联合基金重点项目，在线增量学习的运载火箭智能控制方法研究，2021–2024，主要参与

[1] 考虑横纵向耦合的车辆预瞄轨迹跟踪控制方法及装置, CN202610869555.2. (排名1)

[2] 车辆预瞄控制方法、装置、电子设备、存储介质及程序, CN202511442511.3. (排名1)

[3] 基于强化学习的自动驾驶自适应预瞄控制方法及装置, CN2026110045459.（排名3）

[4]  一种基于强化学习的经验回放缓存池飞行器数据处理方法, CN202211551857.3. (排名3)

[5] 基于TD3多经验池强化学习的飞行器免解耦姿态控制方法, CN202211551858.8. (排名3)

[6] 一种基于LSTM神经网络的飞行器推力故障在线辨识方法, ZL202010076009.6. (排名5)

[7] 指令级人机协同驾驶方法及装置, CN202510995295.9. (排名5)

[8] 一种飞行姿态控制方法, ZL202111248696.6. (排名6)

[9] 一种低成本类火箭可回收试验飞行器, ZL202211287350.1. (排名7)

[10]  一种基于长短期记忆网络的控制律自动设计方法, CN202311808632.6. (排名8)

[11] 飞行器减载制导方法、设备、存储介质, CN202311623119.X. (排名9) 

[12] 一种飞行控制算法一体化训练平台的构建方法, ZL202111247260.5. (排名11) 

航天一院科学技术奖·科技进步二等奖（2024）

航天一院科学技术奖·科技进步一等奖（2023）

中国航天科技集团优秀硕士毕业生（2020）

第十四届中国研究生电子设计竞赛华北赛区一等奖（2019）

第十六届中国研究生数学建模竞赛二等奖（2019）

西北工业大学校优秀学生，一等奖学金（2014-2015/2015-2016）

强化学习与自适应动态规划：针对高动态、非线性复杂系统的在线自学习与抗扰控制理论等（更多关注知识-数据混合驱动架构）

智能车辆运动控制：引入多模态信息的车辆运动控制策略在线学习与跨车型快速迁移等（更多关注非结构化环境/越野场景）

空天飞行器智能控制：飞行器自适应姿态跟踪控制、容错控制等（更多关注天地往返飞行器）