报告题目: Safety-Critical Control via Pre- and Post-Filters
报告人: 李南
报告摘要: Safety is of paramount importance in the operation of many control systems, especially in safety-critical domains such as autonomous driving. This presentation introduces an effective strategy for enhancing system safety through the use of pre- and post-filters in control systems. Pre-filters operate on the input signals, ensuring that reference commands are regulated before being processed by the main controller. Post-filters, on the other hand, monitor and adjust the controller’s outputs to prevent unsafe actions and enforce safety guarantees. By introducing an additional layer of safety assurance around the main control algorithm, pre- and post-filters provide practical solutions to managing safety in systems where traditional/legacy control methods alone may not offer explicit safety guarantees. For addressing the computational challenges of nonlinear/unknown systems, this presentation also introduces advanced data-driven/learning-based methods for designing these filters.
个人简介：李南，同济大学汽车学院教授、博导，国家海外优秀青年基金获得者，博士毕业于美国密歇根大学航空工程系，曾任美国密歇根大学博士后研究员和美国奥本大学助理教授。主要从事安全攸关控制理论与方法、智能汽车决策与控制等研究，已发表SCI/EI论文80余篇，包括多篇控制领域顶刊IEEE TAC和Automatica论文，任CCTA、MECC等国际学术会议的组委会、编委会成员，及IEEE Trans系列等期刊的审稿专家。
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报告题目: Autonomous and Interactive Mobile system
报告人: Chao Huang
报告摘要: This seminar explores the paradigm of "Autonomous and Interactive Mobile Systems," presenting a forward-looking perspective on the future of transportation. The discussion encompasses single UAV control, multi-UAV applications, and ground-based research on human-machine cooperative driving and autonomous vehicle systems. Specific topics include trajectory planning, navigation strategies, and the integration of UAVs with ground vehicles for UAV-assisted Internet of Vehicles systems. The presentation introduces innovative approaches such as shared control systems, cooperative path planning algorithms, and the application of game theory and human-guided reinforcement learning in automated vehicles.
个人简介：Dr. Chao Huang received her Phd from University of Wollongong at Dec, 2018. She is now a research assistant professor at the Department of Industrial and System Engineering, The Hong Kong Polytechnical University (PolyU). Prior to PolyU, she was a research fellow at Nanyang Technological University (NTU), Singapore, and a project researcher at the National Institutes of Informatics (NII), Tokyo, Japan. Her research interests are human-machine collaboration, mobile robots (EV, UAV), and path planning and control.
Dr. HUANG has published 64 journal papers, 28 conference papers, and 2 books. The number of citations reaches 3267 (h-index: 33, Google Scholar). Over the past two years at Hong Kong Polytechnic University, serving as the Principal Investigator (PI) and Co-PI, Dr. Huang have achieved success in securing funding for nine projects, totaling one million Australian dollars. These projects revolve around UAVs, robotics, intelligent transportation systems, with a focus on enhancing the mobility of Hong Kong residents and contributing to Intelligentization. Dr. HUANG is currently serving as an Associate Editor in Engineering Applications of Artificial Intelligence, IEEE Transactions on Consumer Electronics, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, IEEE Transactions on Transportation Electrification, IEEE Women in Engineering Magazine, International Journal of Control, Automation and Systems (IJCAS) and IET Intelligent Transport Systems .
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报告题目: 车排系统的预设性能分层变道控制
报告人: 车伟伟
报告摘要: 近年来，自动驾驶技术已经逐渐成熟，但实现全自动驾驶仍需要更多的研究。其中一个重要问题是如何在实现智能车排变道。目前，智能车排变道的轨迹规划和跟踪控制仍面临着许多挑战，因此开发一种高质量的车排变道技术实现高效、精确和安全的换道，对于推动智能交通的发展具有重要的意义和价值。预设性能控制技术是一种先进的系统优化手段，通过预先设定系统性能指标界限，采用智能算法调整控制策略，确保系统在实际运行中始终保持在预设的性能状态，有效提升整体运行效率与稳定性。本报告介绍了一种用于解决非线性车排系统预设性能变道问题的分层控制方法。结合防撞和舒适保证条件，计算出安全变道完成时间的取值范围，进行变道轨迹规划。开发变道控制策略来保证车排系统在预定义的变道完成时间内以预设的精度完成安全变道，同时避免车排间和车排内的碰撞。
个人简介：车伟伟，东北大学信息科学与工程学院教授，博士研究生导师，入选国家高层次青年人才计划。2008年7月获得东北大学导航、制导与控制专业博士学位，2008年10月至2009年10月于新加坡南洋理工大学做博士后（Research Fellow），2015年1月至2015年4月在香港大学做访问学者。2017年3月至2017年8月在国家自然科学基金委信息学部三处兼聘。山东省泰山学者青年专家计划；辽宁省百千万工程“千层次”；现为国际SCI杂志IEEE Transactions on Cybernetics 副主编以及International Journal of Fuzzy Systems副主编，国际杂志Franklin Open 副主编。主持国家自然科学基金项目4项、主持国家自然科学基金联合重点项目子课题1项、主持国家自然科学基金重点项目子课题1项、山东省重点项目1项，主持其它余省部级课题10余项；以第一作者及通信作者发表SCI论文50余篇；获得国家发明专利5项。
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报告题目: 基于先进移动通信的协同式智能网联汽车关键技术
报告人: 李永福
报告摘要: 当前新一轮科技革命和产业变革持续演进，汽车产业正加速向智能化、网联化方向发展。得益于先进移动通信和大数据、人工智能等新兴技术的使能、赋能，有望解决智能网联汽车面临的安全长尾难题。网联协同驾驶为汽车引入一套更高维的智能要素，数据、算力和算法不再局限于单体智能，而是演变为群体协同智能。本报告从车辆的智能化、路侧设施的智能化、通信的先进性等方面，深入探讨基于先进移动通信的协同式智能网联汽车关键技术。
个人简介：李永福，重庆邮电大学自动化副院长，工业物联网与网络化控制教育部重点实验室副主任，智能空地协同控制重庆市高校重点实验室主任，重庆市首席专家工作室领衔专家。先后入选国家高层次青年人才和重庆英才科技创新领军人才等。任国际权威期刊 IEEE T-ITS、IEEE T-IV、Automotive Innovation以及TR-Part C、中文权威期刊《自动化学报》编委。主持和承担国家重点研发计划、国家自然科学基金等及省部级科研项目20余项。发表SCI论文60余篇，出版专著2部。牵头荣获中国自动化学会科技进步一等奖、川渝产学研创新成果一等奖和中国自动化学会自然科学二等奖。
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报告题目: “人-车-环境”交互中的智能汽车控制
报告人: 曾祥瑞
报告摘要: 智能汽车需要自主适应复杂的“人-车-环境”交互场景。人与环境的多样性和随机性，给智能汽车的运行带来极大的不确定性，使交互中的实时控制极具挑战。报告针对“人-车-环境”交互中的三个问题展开讨论：一、在驾驶员行为与环境状况交互耦合的情况下，基于复杂的“人-车-环境”数据，如何系统性地设计混合动力车辆的最优能量管理系统；二、“人-车”共享控制中，如何针对多样的驾驶员行为和严格的安全要求，设计平顺的车道保持人机共驾算法；三、在“车-车”交互中，如何计算驾驶动态博弈中的多均衡点并进行多均衡点选择，以设计考虑博弈的自动驾驶策略。报告提出了可在线运行的、基于“人-机-环境”历史数据的最优能量管理策略，利用统计规律，考虑驾驶员行为、道路条件、动态环境等诸多随机因素，并与物理仿真结合，采用离线优化加在线查表的方式，使设计的最优控制器可以实时运行，能耗结果十分接近后验全局最优理论值；提出了基于平方和规划的控制障碍函数计算方法，应用于人机共驾车道保持安全关键系统中，使用二次规划对来自驾驶员的转向输入进行实时的安全修正，在14自由度车辆动力学模型上进行了验证，确保了“人-车”交互中系统的安全性及行驶轨迹的平顺性；提出了考虑多均衡点选择问题的自动驾驶博弈策略，在自动驾驶车与自动驾驶汽车的博弈及自动驾驶汽车与人驾驶的汽车的博弈中，综合表现明显优于其它未考虑多均衡点选择的策略。
个人简介：曾祥瑞，华中科技大学机械科学与工程学院教授，博士生导师，国家级海外青年人才（2022）。主要研究领域为智能网联汽车控制、共融机器人。2009年获清华大学车辆工程（车身方向）专业学士学位，2012年获清华大学动力工程及工程热物理专业硕士学位， 2016年获美国俄亥俄州立大学机械工程专业博士学位。2016年至2019年在美国福特汽车公司担任数据科学家。2020年至2021年在美国伍斯特理工学院机器人工程系与机械工程系担任长聘轨助理教授。2021年至今在华中科技大学机械科学与工程学院担任教授。在Applied Energy、IEEE Transactions on Control Systems Technology等国际学术期刊及会议发表SCI/EI论文二十余篇。申请第一发明人美国、德国、中国专利十余项。主持国家自然科学基金面上项目等。现任SCI期刊Mechatronics副编辑，受邀担任SCI期刊IEEE/ASME Transactions on Mechatronics客座编辑。担任IEEE Transactions on Automatic Control等30余种国际学术期刊及会议审稿人。现为IEEE控制系统协会智能控制技术委员会委员，SAE汽车电子活动委员，中国人工智能学会智能驾驶专业委员会委员，湖北省人工智能学会理事。
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报告题目:面向车辆异构队列的非线性自适应巡航控制方法研究
报告人: 贺宜
报告摘要: 本研究围绕车辆列队控制开展研究，介绍了国内外车辆列队控制研究现状，探讨了面向同构动力学的CACC控制，基于状态观测和时滞补偿的线性异构CACC控制，通信不稳定环境下CACC控制以及非线性异构车辆列队CACC控制方法，提出了改进型的自适应CACC控制方法。最后，通过仿真和实车实验对所提方法进行了测试分析。
个人简介：贺宜，武汉理工大学智能交通系统研究中心，教授，博士生导师，国家自然科学基金优秀青年科学基金项目获得者。长期从事车辆动力学控制与自动驾驶等研究，先后获中国工程院与英国皇家工程院“中英创新领军人才”，中国交通运输协会“科技创新青年奖”、湖北省“青年拔尖人才”。兼任中国汽车工程学会专用车分会副主任委员，中国交通运输协会青年科技工作者委员会副秘书长。
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报告题目:电动化智能化汽车变革下轮胎动力学挑战
报告人: 许男
报告摘要: 轮胎动力学是车辆动力学的核心，决定了车辆的运动状态和行驶安全。本报告介绍在电动化、智能化背景下轮胎动力学的技术挑战和研究进展，以及轮胎在数字化和智能化进程中的关键技术挑战和未来前景。
个人简介：吉林大学教授、博导，主持国家自然科学基金3项、参加国自然重大项目等国家级项目10余项。发表论文60余篇，一作出版英文专著1部。获吉林省自然科学奖一等奖、中国汽车工业技术发明奖一等奖。入选第四届中国科协“青年人才托举工程”。
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报告题目:大语言模型时代的交通基础设施智能管养：现状与展望
报告人: 李韧
报告摘要: 以结构检测和健康监测等海量多源异构感知数据为驱动，并在行业规范引导下对大规模的交通基础设施实施智能化管理养护是交通行业关注的重点。近年来，大语言模型和知识图谱等新兴人工智能技术快速发展，促进了交通、法律、金融等垂直领域智能化创新应用。本报告从数据驱动视角分析交通基础设施管养领域特性和智能化服务需求，阐述团队围绕交通基础设施管养复杂场景开展的文本信息抽取、知识图谱建模、领域大模型构建和智能问答服务等现有研究成果，分享在大语言模型驱动的BIM模型智能审核方向的探索性工作，并对大语言模型进一步赋能交通基础设施智能化的未来典型应用场景和关键技术挑战进行展望。
个人简介：李韧，重庆交通大学信息科学与工程学院教授、大数据知识工程研究所所长，主要从事知识图谱、自然语言处理、神经-符号协同大模型，以及面向交通基础设施智能管养的大数据知识工程等方向研究，在IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Automation in Construction、Expert Systems with Applications等中科院一、二区国际学术期刊，以及《中国公路学报》和《中文信息学报》等国内高质量学术期刊发表论文40余篇，获国家发明专利10余项，获中国产学研合作创新成果一等奖、重庆市科技进步二等奖等科技奖励5项。
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