高洪波

导师介绍

姓名

高洪波


 

工作单位

中国科学技术大学先进技术研究院/中国科学技术大学信息学院

学位/职称

博士/副研究员

办公室电话

0551-63603510

Email

ghb48@ustc.edu.cn

教育背景

(1) 2012.09-2016.11 北京航空航天大学计算机应用技术,智能驾驶方向,工学博士

(2) 2008.09-2011.07 安徽师范大学应用心理学,理学硕士

(3) 2002.09-2006.07 安徽师范大学教育技术,学士

研究方向

(1) 智能驾驶车辆感知、规划、决策与控制研究;

(2) 迁移学习、不确定性人工智能及其智能驾驶车辆应用;

(3) 智能驾驶车辆智能测试与评价标准体系研究;

任职经历

(1) 2019.07 -至今,中国科学技术大学,自动化系,副研究员

(2) 2016.11-2019.06,清华大学车辆与运载学院,博士后(助理研究员)

(3) 2011.08-2012.08,兆盈科技,CTO

主持、参与项目

(1) 科技部重点研发计划子课题《复杂行驶环境下自动驾驶车辆决策与协同控制技术》主研骨干(排序:2/25),课题编号:2017YFB0102603 (2017.6-2021.6)

(2) 中国博士后科学基金特别资助项目《不确定条件下智能车辆轨迹预测与态势评估认知方法》,项目编号:2018T110095 (2018.6-2019.6)

(3) 中国博士后科学基金面上项目《基于贝叶斯规划学习的拟人化智能驾驶决策算法研究》,项目编号:2017M620765 (2017.11-2019.6)

(4) 中国科协高端科技创新智库青年项目《无人驾驶技术政策研究》, 项目编号:DXB-ZKQN-2017-035 (2017.6-2018.5)

(5) 主持NVIDIA 人工智能实验室自动驾驶项目(全球共5个)(2019.1-2019.12)

(6) 国家自然科学委联合基金项目《基于消息传递的概率数据关联式多运动平台协同导航方法研究》(NSFC-河南联合基金),协作单位负责人(排序:4/9)项目编号:U1804161 (2019.1-2021.12)

 

个人获奖

(1) 2006年荣获安徽省优秀本科毕业生,1/100。

(2) 2017年荣获北京航空航天大学优秀博士毕业生。

(3) 2017年荣获中国指挥与控制学会优秀博士论文提名奖。

(4) 2017年荣获清华大学博士后支持计划B类资助。

(5) Best Conference Paper Award, Behavior Prediction and Planning for Intelligent Vehicles based on Multi-Vehicles Interaction and Game Awareness. ICCSIP 2018, 2018. (H. Gao, G. Xie, et al)(1/187).

(6) 优秀论文一等奖, 基于离散线性误差模型的智能汽车横向轨迹跟踪控制方法. 2018第六届中国指挥与控制大会.(高洪波, 谢国涛, 成波)(8/213).

(7) Excellent Paper Award, a Study on Key Technologies of Unmanned Driving, CAAI Transactions on Intelligence Technology, 2017. (X. Zhang, H. Gao, M. Guo, et al).

(8) Best Presentation Award, Layered Data-driven Mining of Operating Features of Fuel Saving Drivers for Commercial Vehicles, ISCIIA2018 and ITCA2018, 2018. (Y. Ren, Q. Guo, H. Gao(通讯作者))(10/189).

(9) 2014、2015与2016年,分别参加第六、七与八届中国智能车未来挑战赛,作为“猛狮”智能车控制组负责人,分别获得第三、一与二名的比赛成绩。

代表性论著

(1) H. Gao, B. Cheng, et al. Object Classification using CNN-Based Fusion of Vision and LIDAR in Autonomous Vehicle Environment[J]. IEEE Trans. on Industrial Informatics, 2018, 14(9):4224-4231.

(2) Deyi Li, H. Gao(*). A Hardware Platform Framework for an Intelligent Vehicle Based on a Driving Brain [J]. Engineering, 2018, 4(2018):464-470.

(3) X. Zhang, H. Gao(*), et al. Multi-View Clustering based on Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization for object recognition [J]. Information Science, 2017, 432(2018):463-478.

(4) G. Xie(#), H. Gao(#), et al. Vehicle Trajectory Prediction by Integrating Physics-and Maneuver-based Approaches Using Interactive Multiple Models[J]. IEEE Trans. on Industrial Electronics, 2017, 56(7):5999-6008.

(5) X. Zheng, D. Zhang, H. Gao(*), et al. A Novel Framework for Road Traffic Risk Assessment with HMM-based Prediction Model [J]. Sensors,2018, 18(12):4313-4327.

(6) 高洪波,等. 基于云模型的智能驾驶车辆变粒度测评研究[J]. 电子学报, 2016, 44(2):365-374.