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硕士研究生孙平、唐冬杰和徐晓妍顺利通过答辩

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2021年6月15日,2018级硕士研究生孙平、唐冬杰和徐晓妍进行了硕士毕业论文答辩。本次硕士论文答辩委员会成员包括同济大学林航飞教授、同济大学叶建红副教授、同济大学段征宇副教授、上海交通信息中心张扬高级工程师、导师同济大学王雪松教授。三位研究生顺利通过了毕业论文答辩。

孙平硕士论文题目为《基于自然驾驶数据的高速公路跟驰行为研究与应用》。论文基于上海自然驾驶数据提取了高速公路跟驰片段数据,利用模糊逻辑算法对跟驰风格进行识别,标定了不同驾驶风格的跟驰模型。基于表现最优模型进行了仿真,探究了不同风格驾驶行为特征,验证了已标定模型的泛化性。基于深度强化学习,构建了反映驾驶安全、效率和舒适性的奖励函数,开发出不同风格的多目标自动驾驶跟驰控制算法。

孙平介绍硕士论文《基于自然驾驶数据的高速公路跟驰行为研究与应用》

唐冬杰硕士论文题目为 《城市道路事故预测模型的构建和对比研究》。论文建立了上海和广州城市道路事故预测模型,面向应用对样本量、单元划分、事故多发设施判别方法等关键问题开展了研究。采用非负张量分解方法分析了城市区域的时空和设施特征。对比了上海和广州的城市道路事故预测模型,分析了两个城市不同时段下事故影响因素的差异。提出基于迁移学习算法TrAdaBoost.R2的模型校准方法,提升城市间模型可迁移性。论文的研究成果对城市事故预测模型构建具有参考价值。

唐冬杰介绍硕士论文《城市道路事故预测模型的构建和对比研究》

徐晓妍硕士论文题目为《基于自然驾驶数据的危险事件特征及应用研究》。论文结合阈值法与机器学习方法,制定了高效的危险事件自动识别策略。建立了致因分析模型,揭示了危险事件的人-车-路交互机理。实现了典型风险场景在仿真平台中的重构,标定了自动驾驶车辆跟车风险场景下的责任敏感安全模型,并提出了参数化风险场景的自动生成方法。论文的研究成果对相关自动驾驶的测试及安全标准制定具有参考意义。

徐晓妍介绍硕士论文《基于自然驾驶数据的危险事件特征及应用研究》

孙平、唐冬杰、徐晓妍与答辩委员合影

孙平、唐冬杰、徐晓妍与导师王雪松教授合影

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