中国自动化学会青年菁英系列活动(西南片区)于线上圆满召开

日期:2021-11-27 09:40

为了推进智能网联汽车领域的学术交流,由中国自动化学会主办、重庆邮电大学自动化学院等承办主题为智能汽车与自主协同控制CAA YeS论坛(西南片区),于20211127日以线上形式圆满召开。重庆邮电大学自动化学院院长王平教授担任本次论坛主席,重庆邮电大学李永福教授担任本次论坛组织主席。论坛有10位优秀青年专家参加本次论坛并作报告。

论坛主席王平教授致开幕词,对本次论坛进行了隆重介绍,并预祝本次论坛活动圆满举办。同时祝贺中国自动化学会六十周年生日快乐,砥砺前行,勇攀高峰!

组织主席李永福教授对参会嘉宾进行了介绍,并对各位与会的老师和同学表示热烈欢迎,希望本次论坛能够促进在智能汽车与自主协同控制领域等方面的交流与进步。

第一位报告人为来自同济大学的高炳钊教授,报告题目为智能网联汽车节能优化与控制。报告中,通过综合考虑前方车流、坡度、曲率、限速、交通灯等网联信息对车辆行驶经济性的影响,高炳钊教授介绍了预测巡航控制算法,再融合路信息进行预测节能优化,对单路口和多路口的预测节能进行仿真理论及实验验证,得出了较好的节能结果。

 

 

第二位报告人为来自浙江大学的吴争光教授,报告题目为分布式连续非线性系统的异步Lebesgue近似模型。报告中,针对数字化的工作环境中的离散时间模型,吴争光教授介绍了分布式Lebesgue近似模型,分析了该模型的性能,给出了Lebesgue近似模型渐近稳定、近似误差有界、避免出现Zeno行为的条件,最后通过仿真实验验证了模型的有效性。

 

 

第三位报告人为来自电子科技大学的胡江平教授,报告题目为不确定异构多智能体系统输出同步控制与优化。报告中,胡江平教授首先针对一类异构多智能体系统输出调节问题,提出了外部系统的固定时间观测器,进一步给出了基于前馈控制的有限时间反馈控制设计与分析。然后,针对一类不确定异构多智能体系统介绍基于输入-输出信息的分布式输出同步优化分析方面的研究结果。利用输入输出信息对智能体状态进行重构,建立重构系统的最优控制指标函数,采用近似动态规划方法得到近似最优控制,最后通过强化学习方法实现不依赖系统矩阵信息的最优输出反同步控制。

 

 

第四个报告人为来自于大连理工大学的赵旭东教授,他的报告题目为船用燃气轮机的鲁棒控制方法研究。报告中,以船用两轴燃气轮机为研究对象,介绍一种基于小扰动法建立LPV模型的过程。同时,不同于传统的燃气轮机控制算法,本报告搭建了一套包含稳态控制算法、过渡态控制算法和故障减速控制的整体控制框架。

 

 

第五位报告人为来自华东理工大学的和望利教授,报告题目为多智能体系统分布式协同控制。报告中,针对如何在保证协同性能的同时有效降低智能体间的通讯能耗与如何设计有效的弹性协同控制策略以保证系统安全、稳定运行这两个问题,和望利教授介绍了一种分布式协同控制算法,并在仿真环境下对算法进行了验证,取得了良好的效果。

 

 

第六位报告人位来自昆明理工大学的钱斌教授,报告题目为复杂生产和运输协同调度问题的增强分布估计求解算法研究展望,在报告中,钱教授详细阐述了关于复杂系统的研究现状和不足,并提出了相应的解决方案。报告最后,钱教授介绍了其团队情况和未来的工作规划。

 

 

第七位报告人为来华中科技大学的苏厚胜教授,报告题目为时变区间不确定下的多智能体一致性控制。报告中,针对具有时变区间不确定性和初始状态未知的连续时间不确定多智能体系统的一致性问题,利用不确定性矩阵和未知初始状态的边界信息设计了局部区间观测器和邻域区间观测器,解决了该系统的鲁棒一致性问题。最后,通过数值仿真验证了其理论的有效性。

 

 

第八位报告人是来自重庆邮电大学的朱浩教授,报告题目是“智能网联汽车协同定位技术”。在报告中,针对智能网联汽车在真实交通环境下所面临的定位失效问题,提出了考虑时变非高斯噪声下的单车定位,网联环境下多车数据传输存在未知丢包、延时的多车定位,以及多传感器融合的智能网联汽车协同定位算法,并进行实验验证,取得了较好的结果。

 

 

第九位报告人是来自之江实验室的苏志毅博士,报告题目是“从智能仿真到智能驾驶”。报告中苏志毅博士向我们介绍了他们实验室发布的智能驾驶虚拟仿真与测试平台,该平台可以不断迭代提升智能驾驶算法能力,在降低测试训练成本的同时极大提高测试训练的效率和效果。苏志毅博士还向我们介绍了他们项目中研究车路协同自主驾驶、协同操作系统、云端测试训练、智能监控运营等一系列关键技术。

 

 

第十位报告人为来自中国汽车工程研究院股份有限公司的杨良义博士,报告题目为“智能驾驶系统实车测试评价技术研究与应用”。报告中,讨论了基于中国道路交通环境特征、自然驾驶行为和智能驾驶系统功能定义,研究智能驾驶系统测试场景库、封闭场地测试技术、开放道路测试技术和车辆主观评价方法,并将相关实车测试评价技术应用于智能网联汽车智能驾驶系统测试验证。