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中国自动化学会举办智能自动化学科前沿讲习班  
2017年09月15日
     

912-14日,由中国自动化学会主办的第2期智能自动化学科前沿讲习班在中国科学院自动化研究所举办,来自全国相关高校和相关单位的百余位学员和老师参加了讲习班。此次的讲习班以人工智能+无人驾驶为主题,邀请到领域内数位专家、学者围绕主题进行报告,并与参会者进行交流,探讨无人驾驶的历史和发展前景,为讲习班的学员带来一场关于人工智能+无人驾驶的盛宴。中国自动化学会副理事长张剑武教授在开班式上致辞。

 

 

中国自动化学会副理事长兼秘书长,中国科学院自动化研究所教授王飞跃作题为《无人车与智能驾驶:回顾与展望》的报告,提出从平行汽车到平行交通是面向智能网联发展的趋势和必然,并提出了平行驾驶的发展规划与展望。他还简要介绍了智能车未来挑战赛和中国基金委视听觉认知重大计划。

 

西安交通大学高级工程师徐林海作了题为《无人驾驶实验平台的自动驾驶控制系统实践》的报告。报告指出,尽管许多车辆辅助驾驶技术已经开始商业化应用,各种军用无人系统也已经开始大规模部署,但在各种交通环境中,与各类交通参与者协同竞争的无人驾驶车辆仍面对着许多新的问题与挑战。他结合车辆运动控制技术的发展,介绍了目前自动驾驶控制系统的基本实现方法,并结合无人驾驶技术的发展提出新问题,希望相关的研究能够更加安全地扩展人类的移动性。

 

西安交通大学人工智能与机器人研究所教授刘跃虎作了题为《无人驾驶环境认知能力测评的挑战与对策》的报告,指出了环境认知规划决策车辆控制计算框架和端到端深度学习所面临的共同困难,并以视觉环境认知能力测评为目标,讨论驾驶场景不确定性条件下无人驾驶环境认知能力测试与评估面临的挑战及其对策。

 

中国自动化学会智能自动化专业委员会主任、清华大学教授邓志东作了题为《人工智能在无人驾驶中的应用》的报告,报告全方位扫描了自2012年以来以深度卷积神经网络与深度强化学习为核心的人工智能的突破性进展及其对无人驾驶垂直领域的深刻影响,综述了无人驾驶技术与产业的发展现状与趋势,分析了从SAE L2跨越到L3L4+所面临的主要困难与挑战,并重点剖析了人工智能对目标检测与识别、信息融合、高精地图创建、自主导航、自主决策等核心关键技术所带来的最新突破。

 

吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室主任陈虹教授为大家带来题为《智能时代的汽车控制》的报告,分别从汽车智能化及其进程、控制是汽车智能化的基石和智能时代汽车控制的机遇三个方面进行阐述。

 

清华大学汽车系长聘副教授李升波作了题为《智能汽车的发展之路与关键技术介绍》的报告,阐述了驾驶辅助与无人汽车在环境感知、决策规划和动力学控制方面的需求差异,介绍世界范围内(尤其是中国)在无人驾驶感知、决策和控制关键技术的研究进展,重点包括交通参与者识别与跟踪、激光点云建模与目标运动重构、高精度地图与SLAM定位、混杂交通环境的参与者行为预测、群体智能决策和局部轨迹规划、面向人车共驾的协同共享控制、分布式多车队列控制、智能汽车的计算、通信和数据存储构架等核心技术。

 

中国科学院自动化研究所副研究员黄武陵的报告题目为《无人驾驶测试探讨》,报告介绍了无人驾驶技术发展情况,指出了无人驾驶面临的挑战,并为大家介绍了无人驾驶测试的研究进展。

 

英国克兰菲尔德大学驾驶员认知与自动驾驶实验室主任曹东璞博士的报告题目为《自动驾驶与驾驶员在环:跳过还是解决?》,报告讨论了不同层级自动驾驶中驾驶员认知和人车协同的研究要点及难点,着重介绍了团队近年来在驾驶员行为与认知识别、自动驾驶中的人车协同、iHorizon4i安全智驾系统、拟人无人驾驶等方面的研究进展,并在介绍了团队正在开发的基于CPSS的平行驾驶系统。

  

上海交通大学杨明教授带来题为《基于感知地图的智能车定位方法》的报告。报告指出,车辆定位是智能驾驶的重要支撑技术之一,对智能车的路径规划、决策与控制、环境感知等环境至关重要。报告主要介绍了近年兴起的车辆定位方法——基于感知地图的车辆定位方法,这种定位方法首先离线采集车载摄像头、激光雷达、里程计等传感器数据,通过测绘或SLAM方法离线创建全局传感器地图,然后通过地图匹配的方法在线获取高精度车辆定位信息。

 

清华大学副教授李力为大家带来了题为《平行学习和平行测试》的报告。报告首先介绍了无人驾驶面临的挑战,随后介绍了无人驾驶的智能测试和平行学习,并介绍了平行学习在无人驾驶中的应用。

 

 

中国自动化学会供稿

责任编辑:赵颖