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中國自動化學會青年菁英系列活動(西南片區)于線上圓滿召開

日期:2021-11-27 09:40

為了推進智能網聯汽車領域的學術交流,由中國自動化學會主辦、重慶郵電大學自動化學院等承辦主題為智能汽車與自主協同控制CAA YeS論壇(西南片區),于20211127日以線上形式圓滿召開。重慶郵電大學自動化學院院長王平教授擔任本次論壇主席,重慶郵電大學李永福教授擔任本次論壇組織主席。論壇有10位優秀青年專家參加本次論壇并作報告。

論壇主席王平教授致開幕詞,對本次論壇進行了隆重介紹,并預祝本次論壇活動圓滿舉辦。同時祝賀中國自動化學會六十周年生日快樂,砥礪前行,勇攀高峰!

組織主席李永福教授對參會嘉賓進行了介紹,并對各位與會的老師和同學表示熱烈歡迎,希望本次論壇能夠促進在智能汽車與自主協同控制領域等方面的交流與進步。

第一位報告人為來自同濟大學的高炳釗教授,報告題目為智能網聯汽車節能優化與控制。報告中,通過綜合考慮前方車流、坡度、曲率、限速、交通燈等網聯信息對車輛行駛經濟性的影響,高炳釗教授介紹了預測巡航控制算法,再融合路信息進行預測節能優化,對單路口和多路口的預測節能進行仿真理論及實驗驗證,得出了較好的節能結果。

 

 

第二位報告人為來自浙江大學的吳爭光教授,報告題目為分布式連續非線性系統的異步Lebesgue近似模型。報告中,針對數字化的工作環境中的離散時間模型,吳爭光教授介紹了分布式Lebesgue近似模型,分析了該模型的性能,給出了Lebesgue近似模型漸近穩定、近似誤差有界、避免出現Zeno行為的條件,最后通過仿真實驗驗證了模型的有效性。

 

 

第三位報告人為來自電子科技大學的胡江平教授,報告題目為不確定異構多智能體系統輸出同步控制與優化。報告中,胡江平教授首先針對一類異構多智能體系統輸出調節問題,提出了外部系統的固定時間觀測器,進一步給出了基于前饋控制的有限時間反饋控制設計與分析。然后,針對一類不確定異構多智能體系統介紹基于輸入-輸出信息的分布式輸出同步優化分析方面的研究結果。利用輸入輸出信息對智能體狀態進行重構,建立重構系統的最優控制指標函數,采用近似動態規劃方法得到近似最優控制,最后通過強化學習方法實現不依賴系統矩陣信息的最優輸出反同步控制。

 

 

第四個報告人為來自于大連理工大學的趙旭東教授,他的報告題目為船用燃氣輪機的魯棒控制方法研究。報告中,以船用兩軸燃氣輪機為研究對象,介紹一種基于小擾動法建立LPV模型的過程。同時,不同于傳統的燃氣輪機控制算法,本報告搭建了一套包含穩態控制算法、過渡態控制算法和故障減速控制的整體控制框架。

 

 

第五位報告人為來自華東理工大學的和望利教授,報告題目為多智能體系統分布式協同控制。報告中,針對如何在保證協同性能的同時有效降低智能體間的通訊能耗與如何設計有效的彈性協同控制策略以保證系統安全、穩定運行這兩個問題,和望利教授介紹了一種分布式協同控制算法,并在仿真環境下對算法進行了驗證,取得了良好的效果。

 

 

第六位報告人位來自昆明理工大學的錢斌教授,報告題目為復雜生產和運輸協同調度問題的增強分布估計求解算法研究展望,在報告中,錢教授詳細闡述了關于復雜系統的研究現狀和不足,并提出了相應的解決方案。報告最后,錢教授介紹了其團隊情況和未來的工作規劃。

 

 

第七位報告人為來華中科技大學的蘇厚勝教授,報告題目為時變區間不確定下的多智能體一致性控制。報告中,針對具有時變區間不確定性和初始狀態未知的連續時間不確定多智能體系統的一致性問題,利用不確定性矩陣和未知初始狀態的邊界信息設計了局部區間觀測器和鄰域區間觀測器,解決了該系統的魯棒一致性問題。最后,通過數值仿真驗證了其理論的有效性。

 

 

第八位報告人是來自重慶郵電大學的朱浩教授,報告題目是“智能網聯汽車協同定位技術”。在報告中,針對智能網聯汽車在真實交通環境下所面臨的定位失效問題,提出了考慮時變非高斯噪聲下的單車定位,網聯環境下多車數據傳輸存在未知丟包、延時的多車定位,以及多傳感器融合的智能網聯汽車協同定位算法,并進行實驗驗證,取得了較好的結果。

 

 

第九位報告人是來自之江實驗室的蘇志毅博士,報告題目是“從智能仿真到智能駕駛”。報告中蘇志毅博士向我們介紹了他們實驗室發布的智能駕駛虛擬仿真與測試平臺,該平臺可以不斷迭代提升智能駕駛算法能力,在降低測試訓練成本的同時極大提高測試訓練的效率和效果。蘇志毅博士還向我們介紹了他們項目中研究車路協同自主駕駛、協同操作系統、云端測試訓練、智能監控運營等一系列關鍵技術。

 

 

第十位報告人為來自中國汽車工程研究院股份有限公司的楊良義博士,報告題目為“智能駕駛系統實車測試評價技術研究與應用”。報告中,討論了基于中國道路交通環境特征、自然駕駛行為和智能駕駛系統功能定義,研究智能駕駛系統測試場景庫、封閉場地測試技術、開放道路測試技術和車輛主觀評價方法,并將相關實車測試評價技術應用于智能網聯汽車智能駕駛系統測試驗證。

 

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