报告时间：2024年10月11日（星期五）10:30-11:00
报告地点：格物楼214
报 告 人：邓泽健
工作单位：加拿大滑铁卢大学
举办单位：汽车与交通工程学院
报告简介：
在自动驾驶车辆与人类交通参与者共同存在的混合交通环境中，精准的轨迹预测和类人的驾驶决策对于自动驾驶车辆的驾驶安全和行驶效率至关重要。报告将分为两部分，第一部分介绍先验驾驶知识注入的图神经网络轨迹预测模型，通过注入的车辆与车辆、车辆与地图之间的显式交互先验知识，帮助模型更好地学习交互模式，从而得到更优的长时预测效果。第二部分介绍基于不完全信息博弈的换道决策模型，该方法通过估计交互对象的驾驶激进程度，结合自动驾驶车辆的社会偏好，求解最优的驾驶决策。最后，报告提出了轨迹预测与决策规划方向的未来工作。
报告人简介：
邓泽健，加拿大滑铁卢大学博士后研究员，2022年获滑铁卢大学机械工程博士学位，参与国家自然科学基金、国家重点研发计划、加拿大NSERC、加拿大国际合作项目等研究工作，主要研究方向包括驾驶行为分析、自动驾驶车辆的轨迹预测与决策规划，在IEEE TSMC、IEEE TITS、IEEE TVT、TR-C等期刊和会议发表学术论文10余篇。
