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直播 | 车路协同数据集的“深度”与“广度”——上海交大 王亚飞

2022-09-20 16:49:16·  来源：汽车测试网  
　
王亚飞，现任上海交通大学机械与动力工程学院副教授，博士生导师，上海交大机动学院智能汽车研究所书记。研究方向为智能网联汽车感知、定位与规控算法。曾在日本

王亚飞，现任上海交通大学机械与动力工程学院副教授，博士生导师，上海交大机动学院智能汽车研究所书记。研究方向为智能网联汽车感知、定位与规控算法。曾在日本东京大学、德尔福中国技术中心从事智能车辆的感知与控制系统开发。近年主持科技部重点研发计划课题、自然科学基金、上海市经信委及企业合作项目30余项，发表论文60余篇，申请/授权发明专利30余项，曾获日本自动车协会JSAE研究奖、SAE ICVS 2018最佳论文等奖励。目前任《IEEE Vehicular Technology Magazine》 Associate Editor、《汽车工程学报》青年编委、中国汽车工程学会青委会副秘书长等职。


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本次研讨会，王亚飞副教授将带来题为“车路协同数据集的“深度”与“广度””的精彩演讲，敬请关注。车路协同是中国特色智能网联汽车技术路线的重要环节。与车端数据集一样，车路协同的数据集也不可或缺。从数据采集的广度来说，车路协同数据集可以通过采集多视角异源传感器时空同步感知信息来大幅度提升感知场景完整度与信息丰富度。此外，由于不同场景感知视角差异较大，车路协同数据集泛用性较差，有必要提升已有数据集利用深度，为此提出了一系列基于有限数据集长度的小样本训练方法，得到初步的测试验证。

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