慕东东，男，博士，副教授，研究生导师。俄亥俄大学联合培养、交通运输工程流动站博士后、一带一路金砖国家技能发展与技术创新大赛裁判、金砖国家职业技能大赛太空系统工程赛项裁判、国家自然科学基金函评专家，大连市五星紧缺人才，大连市高层次人才，辽宁省智库人才。
个人简介:
依托辽宁大连无人船科技成果中试示范基地、辽宁省智能船舶技术与系统重点实验室和海上无人系统技术创新团队，聚焦岛礁海域、和全天候海域，长期从事无人系统的多维感知、自主控制、协同博弈和流体分析等关键技术的前沿研究及应用探索。近年来，作为项目负责人主持了国家自然科学基金、海军装备部XXX子课题和中国博士后基金等20余项，以第一/通讯作者发表SCI/EI学术论文70余篇，申请国家发明专利10项，指导硕士毕业生11人，在读硕博12人。
通讯地址：辽宁省大连市大连海事大学船电楼B415
电子邮箱：ddmu@dlmu.edu.cn
工作经历：
2023.05~2023.11 交通运输部 借调
2020.12~2024.07 交通运输工程流动站博士后
2020.08~至今 大连海事大学 船舶电气工程学院
讲授课程：
[1]传感器原理与技术，本科生
[2]可编程逻辑器件设计基础，本科生
[3]海洋无人系统智能自主控制，研究生
[4]控制工程行业前沿，研究生
研究方向：
[1]无人海洋航行器智能控制
[2]无人系统协同博弈技术
[3]无人系统多维感知技术
[4]航行环境流体动力学分析
[5]低空经济及控制技术
[6]智能工业控制技术
通用技术：编程（Python/C/C++/C#/Verilog HDL）、硬件（FPGA/STM32）、工业控制（PLC/组态/自组网）等。
学生培养：
以学生意愿及爱好为基础，如想读博深造，则侧重理论研究与论文撰写培养；如想就业工作，则侧重工程实践与动手能力培养。
学生荣誉：指导研究生多次获得“国家奖学金”、“辽宁省优秀毕业生”、“大连海事大学优秀毕业生”、“大连海事大学优秀研究生”和“科技竞赛一等奖”等荣誉。
主持项目（仅列10项）：
[1]国家自然科学基金，基于波浪感知的无人船岛礁海域循迹动态性能约束控制。
[2]海军装备部XXX子课题，XXXXX研究。
[3]中国博士后基金，基于波浪反演的无人船路径跟踪分层抗干扰机理及方法。
[4]辽宁省科自然科学基金，高海况下无人船路径跟踪抗干扰策略研究。
[5]上海船舶运输科学研究所有限公司，船舶智能航行测试场景研究。
[6]教育部项目，基于海洋智能装备的测控专业师资培训。
[7]辽宁省科协科技创新智库委托，绿色低碳背景下推动供热产业数字化、智慧化转型对策研究。
[8]辽宁2024年决策咨询和新型智库委托，关于我省持续推动节能降耗、供热和灵活性“三改联动”的对策研究。
[9]中国交通教育研究会2024-2026年度教育科学研究，面向交通强国培养具有行业特色的拔尖创新人才研究与实践。
[10]大连洁净能源集团，大模型驱动下的智慧供热平台研发，1800万，第二负责人。
学术兼职：
[1]担任AUTOMATICA, IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems, IEEE Transactions on Automatic Control, IEEE Transactions on Vehicular Technology, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, ISA Transactions, Nonlinear Dynamics, Ocean Engineering等SCI期刊审稿专家。
[2]担任Electronics客座编辑，主持Special Issue "Autonomous Navigation of Unmanned Maritime Vehicles"
[3]担任Journal of Marine Science and Engineering客座编辑，主持Special Issue "Unmanned Marine Vehicles: Perception，Planning，Control and Swarm"
[4]担任Journal of Marine Science and Engineering客座编辑，主持Special Issue "Unmanned Marine Vehicles: Perception，Planning，Control and Swarm—2nd Edition"
[5]担任Sensors客座编辑，主持Special Issue "Intelligent Sensing and Control Technology for Unmanned Vehicles"
学术论文（仅列10篇）：
[1] Mu D, et al. Trajectory tracking control of unmanned surface vehicle based on optimized barrier Lyapunov function under real ocean wave modeling [J]. Journal of the Franklin Institute, 2024: 107182.
[2] Mu D, et al. Global path planning for Unmanned Surface Vehicles in complex maritime environments considering environmental interference[J]. Ocean Engineering, 2024, 310: 118580.
[3] Mu D, et al. Research on path following control of unmanned ship based on fast wave inversion disturbance compensation and preset performance[J]. Ocean Engineering, 2024, 304: 117864.
[4] Mu D, et al. Disturbance rejection control of adaptive integral LOS unmanned ship path following based on fast wave inversion[J]. Applied Ocean Research, 2024, 144: 103907.
[5] Mu D, et al. Time-varying encounter angle trajectory tracking control of unmanned surface vehicle based on wave modeling[J]. ISA transactions, 2023, 142: 409-419.
[6] Mu D, et al. State constrained control strategy for unmanned surface vehicle trajectory tracking based on improved barrier Lyapunov function[J]. Ocean Engineering, 2023, 277: 114276.
[7] Mu D, et al. State constrained path following of underactuated unmanned surface vehicles subjected to dynamic unknowns and environmental disturbances[J]. Journal of Marine Science and Technology, 2023: 1-15.
[8] Mu D, et al. Ship dynamic positioning output feedback control with position constraint considering thruster system dynamics[J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2023, 11(1): 94.
[9] Mu D, et al. State-unknown single parameter learning adaptive output feedback control for ship dynamic positioning[J]. Ocean Engineering, 2022, 266: 112811.
[10] Mu D, et al. Single-parameter-learning-based robust adaptive control of dynamic positioning ships considering thruster system dynamics in the input saturation state[J]. Nonlinear Dynamics, 2022, 110(1): 395-412.
最新研究成果见“Google Scholar”
https://scholar.google.com.hk/citations?hl=zh-CN&user=O8XN6zsAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
