[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tags-groups":3,"chains-groupcat":4,"experts-list":5,"experts-coverage":27},[],[],{"list":6,"total":25,"page":25,"pageSize":26,"totalPages":25},[7],{"id":8,"name":9,"orgName":10,"school":11,"gender":12,"title":13,"degree":14,"honor":15,"position":15,"researchDirection":16,"intro":17,"province":18,"completeness":19,"avatarAuthorized":20,"sourceUrl":21,"nameValid":22,"tags":23,"tagNames":24},"d3f271eb-0827-1102-434a-9b5bf77f93a8","王武祺","长安大学信息工程学院","长安大学","男","","博士",null,"自动驾驶与机器人定位\n面向复杂开放环境下智能汽车与机器人的自主定位与SLAM，研究激光雷达环境表征、位置重识别、闭环检测、点云配准及多传感器融合定位等方法，关注动态干扰、视角变化、天气光照变化和长期环境演化条件下的稳定定位、地图匹配与跨时间环境适应。\n自动驾驶测试与评价\n面向自动驾驶系统安全性与可靠性验证，研究测试场景构建、复杂场景生成、虚实融合测试、感知与定位测试及实车验证方法。依托仿真平台、封闭试验场和实车平台，开展场景设计、数据采集、功能测试、风险分析与结果评价等研究。\n人因智能与大语言模型\n研究人因智能、大语言模型及智能体技术在智能驾驶与机器人系统中的应用，关注人机交互、多模态环境理解、复杂任务推理和多智能体协同，探索视觉、激光雷达等多源感知信息与大模型融合，以及面向场景理解、行为决策和智能体协作的新型方法。\n智能系统数据与数据集\n面向智能汽车与机器人研究中的真实数据需求，开展激光雷达、相机、组合导航等多传感器数据采集、同步、标定、质量控制及数据集构建，重点关注昼夜变化、复杂交通环境、长期环境变化和典型困难场景，为定位、感知、测试及智能模型研究提供数据基础","主要从事智能汽车自主定位、激光雷达环境感知、多传感器融合及自动驾驶测试评价等方面研究，研究内容包括激光雷达环境表征、位置重识别、闭环检测、车辆定位、多源信息融合、复杂环境实车验证，并关注人因智能与大语言模型在智能驾驶和智能交通中的应用。已发表学术论文28篇，相关成果发表于IEEE T-ITS、Information Fusion、IEEE T-VT、IEEE IoT Journal、IEEE RA-L、ICRA、ICML等期刊和会议。参与国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目和面上项目等科研工作，主持撰写相关知识产权19项，并参与“信达号”无人驾驶汽车、移动背包测试平台及自动驾驶数据集建设。指导学生或负责科技竞赛获奖30余项。曾赴新加坡科技研究局（A*STAR）公派访学一年，担任ICAUS、ICoADI等国际会议Session Co-Chair\u002FSession Chair。如果你对自动驾驶、机器人、激光雷达、大模型、多智能体，或者“怎么让机器在真实世界里别迷路”这些问题感兴趣，欢迎来聊。这里不要求你一开始什么都会，毕竟老师自己也经常一边做一边学。常年招收研究生，有想法就来，欢迎本科生、研究生来交流。 \n                                \n                                \n                                    \n                                         社会职务","陕西",72,false,"http:\u002F\u002Fjs.chd.edu.cn\u002Fxxgcxy\u002Fwwq1\u002Flist.htm",true,[],[],1,30,{"schools":28},297]