2019年3月29日下午，由孙剑教授主持的国家自然科学基金联合基金重点项目“智能汽车路径规划与自主决策理论及关键技术”（以下简称基金项目）项目组本年度第一次课题交流会于同济大学交通运输工程学院436会议室成功举办。立项以来，TOPS团队协同同济大学交通学科团队、“The Danger”号、“途灵TiEV”号两支智能车团队和北京理工大学机械与车辆学院团队，充分发挥交通、控制、计算机和汽车多学科交叉的优势，形成了丰硕的理论研究成果和成熟的软硬件在环测试系统。同时与北京汽车股份有限公司深入开展产学研合作，为智能汽车技术的攻坚克难提供强有力的技术支持。

2019年是本课题工作开展的关键年，本次交流会中，各高校团队负责人、老师及研究生代表详细分享了已经取得的各项研究成果，内容涵盖智能汽车全局路径规划、自主决策建模、局部路径规划、驾驶人认知过程解析和场景虚拟重构与快速测试等关键技术。随着项目的顺利开展，各个团队在未来研究计划中积极提高项目指标要求，力求在研究质量和数量上更上一个台阶。

作为项目负责人，孙剑老师首先致开幕词，对各个子课题团队的到来表示热烈欢迎，并且总结了过去一年项目的综合进展，分析了项目指标的完成情况和完成质量，鼓励了各个团队加强协同，全面迎接课题中期考核并为高质量完成项目做好准备。随后，各团队带来了精彩汇报。同济交通学院许项东老师团队提出了交通状态估计和风险表征方法，并且结合风险表征为智能车提供路径规划，另外根据交通网络状态动态优化自动驾驶车辆部署和调度，提高路网通行效率。接下来，孙剑老师介绍了TOPS团队正在开展工作。首先，介绍了应用深度学习方法研发应对L3级人机混驾情况下驾驶员分心检测和前向预警算法；接着，展示了一种通用深度强化学习方法进行自主决策建模；随后，分享了在驾驶人认知过程建模和关键参数量化方面取得的成果；最后，面向智能汽车测试需求，构建了一体化软件测试系统和硬件在环测试系统。来自北京理工大学的陈雪梅老师团队研发了复杂交通环境场景识别，兴趣点和可通行区域获取方法，最后进行根据以上信息进行决策建模。同济电信学院“途灵TiEV”号团队的赵君峤老师在过去的一年中，搭建了一种综合无人机自动场景建模技术、车辆动力学仿真技术和交通流仿真技术的软件在环智能汽车仿真环境，同时在仿真环境中开展了深度强化学习训练，分享了遇到的学习不收敛等问题和监督学习驾驶员知识的解决方案。同济电信学院控制系的张皓教授和张洪铭同学带来了“The Danger”号研发团队在无人驾驶局部路径重规划、半结构化道路决策规划算法方面的进展。在每个团队汇报结束之后，大家进行热烈的讨论，探讨了如何共同推进将理论成果与智能车实车应用测试相结合，各个团队如何协同和如何开展下一步研究等问题。

虽然项目时间尚未过半，各个团队快节奏推进研究进展，不少团队的研究进度已经接近完成项目原定指标要求。在此基础上，各团队主动放大考核指标，力求开展更深入的研究、获得更有价值的研究成果。

经过5小时的学术交流与讨论，交叉学科团队从不同的专业角度认识子课题研究内容并提出建设性意见。此次交流会深入探讨了过去的研究成果，明确了未来研究计划，不同团队的切合点更加清晰，技术路线更加严谨，产学研资源相互整合，研究成果相互共享，极大地提高了基金项目组的团队士气和协同能力，取得了圆满成功。