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統計數據 / lectrue notice
  • 排序 學院 發文量
    1 物理與微電子科學學院 260
    2 機械與運載工程學院 259
    3 化學化工學院 250
    4 岳麓書院 239
    5 材料科學與工程學院 119
    6 土木工程學院 102
    7 生物學院 90
    8 數學與計量經濟學院 89
    9 教務處 88
    10 信息科學與工程學院 87
  • 排序 學院 發文量
    11 電氣與信息工程學院 73
    12 建筑學院 43
    13 經濟與貿易學院 38
    14 工商管理學院 28
    15 外國語學院 21
    16 法學院 15
    17 新聞傳播與影視藝術學院 10
    18 研究生院 10
    19 宣傳部 9
    20 經濟與管理研究中心 6
    21 電氣院 5
機械院:智能交通系統重大顛覆性技術預測研究
學術地點 機械與運載工程學院401報告廳 主講人 高洪波 副研究員(中國科學技術大學)
講座時間 2021年1月19日15:00-16:00

1月19日中國科學技術大學高洪波副研究員學術報告

報告題目:智能交通系統重大顛覆性技術預測研究

主講人:高洪波 副研究員(中國科學技術大學)

時間:2021年1月19日15:00-16:00

地點:機械與運載工程學院401報告廳

報告人簡介:

高洪波博士,現為中國科學技術大學信息科學技術學院副研究員,曾工作于清華大學、阿里巴巴、百度等,致力于智能駕駛汽車的關鍵技術研發與產業化工作。現為中國指揮與控制學會理事與高級會員(Senior Member),安徽省機器人學會監事長與青年工作委員會主任,安徽省高校自動化系主任院長論壇秘書長,中國人工智能學會高級會員(Senior Member),IEEE會員(IEEE Member)以及中國指揮與控制學會教育培訓工作委員會總干事,并受邀擔任頂級期刊IEEE Transactions on Automation Science and Engineering客座主編,International Journal of Advanced Robotic Systems的Associate Editor與客座主編, Sustainability客座主編以及IEEE RAS Technical Committee on Neuro-Robotics Systems的Technical Committee Member。受邀擔任ISCIIA 2018 & ITCA2018 Session Chair, ICCSIP 2018 Session Chair, IV-2018 Workshop“Intelligent Driving for Autonomous Driving Vehicles”Co-Chair,IEEE ARM 2019 Session Chair。

近3年共發表SCI/EI學術論文50多篇,以第一/通訊作者發表JCR一區自動化與計算機領域旗艦期刊長文15多篇,Google Scholar學術引用900多次,H因子為14。申請/授權發明專利30多項,其中美國專利2項。近三年主持國家自然科學基金委區域創新聯合基金重點項目1項,國家自然科學基金委深圳機器人集成項目課題1項,安徽省重點研發計劃項目1項、教育部人工智能算法戰略研究項目1項、國家重點研發計劃子任務1項、聯合主持國家自然科學聯合基金1項、博士后面上/特別基金各1項等10多項縱向課題。

榮獲中國指揮與控制學會青年科學家獎(2020年),中國指揮與控制學會優秀博士論文提名獎(2017年),北京航空航天大學優秀博士畢業生(2017年),榮獲全軍“超能勇士-2019”外骨骼系統挑戰賽“協同控制”項目冠軍(2019年),以及作為主研骨干多次榮獲中國智能車未來挑戰賽冠軍與亞軍。學術論文榮獲第6屆與第7屆中國指揮與控制大會優秀論文一等獎、學術論文榮獲第3屆認知系統與信息處理國際會議(ICCSIP 2018)Best Conference Paper Award(1篇/187篇論文,唯一的一篇)、學術論文榮獲第5屆IEEE International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics國際會議Best Paper Award、學術論文榮獲清華大學報(自然科學版)2020年度優秀論文獎、學術論文榮獲CAAI Transactions on Intelligence Technology期刊2016年年度Excellent Paper Award、學術論文榮獲第8屆計算智能與工業應用國際研討與第12屆中日信息技術與控制應用國際研討會(ISCIIA 2018 & ITCA2018)Best Presentation Award等。

報告摘要

交通系統是由交通要素(人-車-路)組成的復雜系統,傳統ITS的“感傳知用”實現系統要素一體化集成,有序運行的根本保障。載運工具由智能輔助逐步向自主智能發展已成定勢。傳統智能交通系統開展大量創新,但已基本成型,不適合高智能載運工具運行。基于無線通信、傳感探測等技術進行車路信息獲取,通過車車、車路信息交互和共享,并實現車輛和基礎設施之間智能協同與配合,達到優化利用系統資源、提高道路交通安全、緩解交通擁堵的目標。

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