为了总结本学期的新生工作，促进组内同门间的研究交流，加强老师对学生工作的指导与管理，2025年1月8日下午16：30，同济大学交通学院TOPS课题组在通达馆A102就本学期2024级研究生年度总结举行了交流会。与会成员有TOPS课题组全体老师以及学生。

年度总结会顺利召开

2024级研究生依次汇报，内容如下：

冯华越介绍了自己在OnSite项目中担任的城中村数据采集与处理和畅行的路采数据工作，介绍了面向决策规划的人机交互场景自动泛化生成的研究内容，强调了自我更新问题的挑战。孙剑老师强调了PPT格式要保持一致的问题，建议场景标准化的工作可以成为未来的工作方向。

冯华越汇报时刻

郭慧洁阐述了作为OnSite比赛的联络人的工作以及对于比赛成绩中非机动车场景加入的工作，之后介绍了交通协调性指标的研究。孙剑老师肯定了其劳动量，强调了今后课题组工作以及同门交流的常态化要求。

郭翼成分享了近期的研究：先验意图共享CAV协作决策多智能体近端策略优化方法，已经被ECCV-2442收录，并在米兰口头展示，目前研究内容是测试背景车的主动对抗博弈。介绍了本学期担任组会的主持和签到等工作，项目上推进OnSite学习中心的构建。未来需要强化虚实融合测评系统的建设以及OnSiteGPT和平台教学内容的推进。孙剑老师建议需要提升PPT制作水平。

郭翼成汇报时刻

黄烨鑫展示了面向紧急接管下的驾驶人主客观风险感知差异建模研究，其搭建了场景和测试台架，测试了不同风险感知下的实验，进行了AR-HUD风险纠偏实验。孙剑老师强调了图片引用的规范性以及实验场景的共享性。

蒋溪彦介绍了Interhub含密集交互的自然驾驶轨迹数据集的构建，scientific data在投。同时获得了X-GAME的三等奖。本学期担任设备采购的工作，预计之后开展多模态交互策略研究。孙剑老师肯定了Interhub数据集的未来使用方向，同时也指出需要慎重参加比赛，希望平衡研究工作的时间。

李思营介绍了自己在课题组网站维护以及组会准备的工作，同时参与了华为车路协同项目，个人研究项目是危险场景的识别，三维场景生成包含非机动车生成、轨迹预测优化、三维场景重建，通过prompt生成场景，后续将加强对车辆轨迹的控制。孙剑老师肯定了其能力，建议需要形成三维场景生成的小组实现大方向上的闭环工作。

连邦安同学展示了自己研究的链式决策模型，提供可解释性的基础，项目层面开展SUMO海康威视的仿真开发工作，后续进行驾驶行为建模的工作，未来计划将决策层做到轨迹层，并发表期刊。孙剑老师强调了研究问题的真正需求以及图片引用的规范问题，希望各位加强对设备的管理。

刘埮展示了基于多体交互影响量化的AV决策优化，由轨迹判断异质性，逐渐完成验证。其他工作支持了长安大学的本地测试的打通，担任财务组报销对接的工作。反思了转专业后的研究方向问题，希望进行小闭环实验。孙剑老师指出了单车智能针对单模块的提升问题可能会受到挑战，交互研究可以有更多的方向去衍生。

潘昱蓉展示了基于驾驶员意图识别的人机共驾策略优化，项目上着手SUMO海康威视的二次开发，搭建了部分场景。课题组工作方面作为活动组组长策划了秋游、羽毛球比赛、年会等活动。孙剑老师称赞了其PPT的制作，提问了人机共融返回到单车智能研究方向的合理性。希望之后策划举办更多学术活动。

施炎妍总结了课题组工作共发布7篇新闻稿。介绍了自己开展的VRU停车场仿真生成测试场景工作，总结了时间分配的问题，未来需要形成工作流。孙剑老师建议先完善研究生的基本工作，希望进入研究生的良性循环当中。

孙博雅介绍自身参与的华为车路协同项目，梳理场景类型，并参与TessNG的二次开发。研究内容中采用Waymo数据集中的人车交互片段筛选，行人意图识别的EHMI选择机制。其余工作包含了CAVE的展示以及中德交流活动。反思了交流问题以及代码能力需要提升。孙剑老师希望每个实验室配一个大使。同时需要建立自己的话术体系，多使用组内的已有研究继续开展新的研究。

孙博雅汇报时刻

孙宇航介绍了自己的研究考虑人类信任的自适应自动驾驶风格，利用POMDP模型进行建模，实现根据生理状况改变车辆驾驶状态，并形成了一篇CVCI会议论文，希望设计一种人在环路的强化学习方法改进现有工作。项目部分面向了L3和L4下驾驶员安全接管模型的个性化接管请求部分，遇到的挑战有时间平衡的问题并建立了未来的工作计划。

王洁介绍了L2、L3接管反应过程研究，项目上完善了模型细节。目前在进行自动驾驶驾驶员接管能力的评估。未来希望推进正式实验，为后续模型提供数据输入。孙剑老师建议进行一步步承接的研究，需要统筹好所有的研究，不可以孤立每个研究。

王洁汇报时刻

修晓煊在项目中负责蜀道项目，每周进行1-2次交流，介绍了面向自动驾驶测试跨域场景自适应迁移生成方法的研究起步，同时担任组内的报销工作，强调了未来需要加深目前研究方向的调研与进展，并加强与同门之间的交流，有条理地整理自己的研究内容。孙剑老师询问了科研问题的推进工作，是否可以结合其他组内的工作进行研究开展。可能驾驶习惯是一个可以着眼研究的对象，需要对分析策略层面、可解释的内容进行迁移。

严周栋分享了在OnSite平台实现动力学矫正的问题，并协助完成畅行实车数据路采的工作，并进行试用反馈。之后分享了自进化学习型自动驾驶系统关键技术研究成果可以将轨迹预测模型布设在地平线之上。完成了轨迹平滑预处理的安全增强研究。总结了新方向的明确以及碎片化时间的管理。未来计划持续推进项目以及OnSite学习中心建设，梳理形成畅行的使用手册。孙剑老师建议人人落实对应的试验系统，需要识别行业痛点，解决真问题比真解决问题要重要。

严周栋汇报时刻

阳友康介绍了自己考虑人机信任匹配的人机共驾工作内容，项目中负责接管的控制权切换部分，设计了一个考虑驾驶人实时状态的策略并进行实验。近期着手人机混驾的交通流宏观建模，从微观模型出发推到出宏观模型进行标定仍在进行，未来计划考虑不同路段的研究最后拓展到路网。组内负责财务工作。

赵宇家分享了基于多智能体关联决策策略的机动车与群体非机动车交互场景生成工作，初步完成论文与专利。项目中担任华为的城市道路VRU精确建模，负责课题组网站的更新工作，上传10篇，更新了人员信息。组织参与了中德交流会。未来希望在项目中完成闭环工作。孙剑老师希望非机交互场景可以传上OnSite平台，并且进行课题组部分活动的策划组织。

赵宇家汇报时刻

赵梓皓分享了面向自动驾驶测试的可控背景交通生成的研究工作，生成符合交互逻辑的误判场景。项目方面负责华为紧急控车行为实验的场景搭建并进行实验，课题组方面为大家提供餐食的购买以及年会邀请函和视频的制作。未来的研究方向希望提取驾驶员的重点交互对象，从而定制人机共融的行为。孙剑老师建议细化研究工作，并强化汇报能力。

周昕介绍了面向高效监管：基于最小灰箱实现因果链故障诊断的研究内容，主要分为故障树构建、最小灰箱定义以及故障诊断实现三个部分。项目中承担了华为故障注入项目三阶段以及OnSite平台建设与赛道对接的工作，同时还总结了担任助教、宣传实验室以及财务组报销的工作。最后希望当好OnSite的大管家，持续入魂。孙剑老师肯定了其过去的付出，强调了科研品味和领域选择的问题，希望加强领导力，将OnSite平台管理地更好。

经过本次汇报，也反映出部分有待提升的工作：首先，组内研究资源的共享、站在他人已有研究的基础上开展工作十分有必要；其次，实验室的专员负责制希望落实到位；此外，PPT的制作还需要不断加强；之后还需要策划一系列同门喜闻乐见的学术沙龙、网站宣传等活动加强组内成员间的交流与对外宣传。

至此，本次新生年度总结会圆满结束。期望每一位加入TOPS的新成员都能不懈追求卓越，并祝愿大家在未来的学习旅程中收获丰富，取得辉煌成就。让我们在接下来的日子里，与TOPS一同成长、共同进步！