嘉賓介紹

徐少兵

博士，清華大學(xué)車輛與運載學(xué)院助理教授。2016年博士畢業(yè)于清華大學(xué)汽車系，之后于密歇根大學(xué)開展博士后研究，2019-2022年擔(dān)任密歇根大學(xué)助理研究員。研究方向為智能車輛自主與協(xié)同智能、決策規(guī)劃與運動控制、增強現(xiàn)實。曾獲國家高層次人才青年項目、清華大學(xué)優(yōu)秀博士論文、2018和2022年AVEC最佳論文等。

內(nèi)容搶先讀

主要介紹研究團隊在智能車輛規(guī)劃控制算法和傳感器級增強現(xiàn)實測試兩方面工作。在規(guī)劃控制方面，典型控制算法受限于計算耗時，常忽略時延、動力學(xué)和誤差約束等因素，導(dǎo)致跟蹤精度和穩(wěn)定性不夠理想。介紹含強輸入時延軌跡跟蹤問題的前向預(yù)覽控制算法，在取得抗時延和最優(yōu)前饋能力的同時實現(xiàn)控制律解析化求解。同時介紹如何通過分層架構(gòu)和確定性采樣策略求解運動規(guī)劃問題，以及在自動駕駛車輛上的應(yīng)用部署效果。在傳感器級增強現(xiàn)實方面，介紹如何通過生成對抗學(xué)習(xí)和物理模型混合驅(qū)動天氣和虛擬交通流渲染，實現(xiàn)動態(tài)、高逼真、可控的環(huán)境增強，解決封閉測試場缺乏交互性交通要素、傳感器模擬數(shù)據(jù)逼真度低等問題。