王平副教授

博士，副教授，博士生导师

长期以来从事车联网相关的基础性研究、技术开发和示范验证工作，负责上海市智能网联汽车综合测试区的V2X测试开发工作。近年来，承担或主持了课题有国家自然科学基金、国家863项目、科技部国际合作项目、工信部国家科技重大专项、上汽、泛亚合作项目、上海无线通信研究中心合作项目、华为合作项目、重点实验室开放课题等。公开发表学术论文50多篇，申请国家发明专利10多项；登记软件著作权2项；提交国家标准化提案6份；参与编写国家“十一五”规划教材1部，参与编写外文专著1部。荣获教育部科学技术进步奖二等奖1次、上海市教学成果奖二等奖1次。

（1）智能网联汽车：基于AI的目标检测与跟踪，基于强化学习的端到端自动驾驶，智能驾驶数据采集与回放

（2）车联网：协议栈开发，V2X应用场景开发与测试，协作式自动驾驶

（3）车路协同：车路协同感知，本地动态地图生成，全息感知路口构建

基于V2X的应用场景开发，已开发出四十多种V2X应用场景，至少支持国标定义了Day Ⅰ和Day Ⅱ应用场景，包括V2V、V2I、V2P和V2N等类型的应用。

基于5G的远程操作驾驶（ToD），基于5G网络，将外场车辆行驶前方的视野实时传输到远程驾驶控制台，通过远程驾驶模拟器发送控制指令实现对远在外场的车辆控制。此外，也可以通过遥控器对车辆进行近场遥控操作。

基于V2X的车辆编队自动驾驶（CACC），在ACC的基础上利用V2X实现车辆编队自动驾驶，通过V2X共享驾驶状态保持队列的稳定性，可以实现稳定的跟车间距。

基于MEC的自主泊车（AVP），基于MEC，主要依赖于路侧传感器（如摄像头），利用多传感器融合实现面向场端的自主泊车功能。

基于智能网联云控平台的数字孪生系统，实时采集各种车辆行驶状态和各种路侧交通数据，接入云控平台实时监控车辆的运动状态和行驶轨迹，支撑各种云控应用示范和测试服务。并将真实物理世界的交通流映射到虚拟世界，通过信息化手段提供一种机器可表达、可交互、可理解的数字化世界模型。该模型可提供给3D引擎（如Unity）进行三维可视化建模。

基于MEC的全息感知路口，在危险路段（比如交叉口、急转弯）通过多元传感器对目标障碍物进行检测与跟踪，并映射到电子地图上构建本地动态地图，在MEC侧形成全息感知路口。

面向智能网联汽车测试的数据采集与回放系统（黑匣子），在实车测试时实时日志智能驾驶测试过程中的感知数据、融合数据和决策控制数据，并提供1ms的时间对齐，基于历史数据提供场景回放功能，为智能驾驶提供测试服务。

C-V2X协议栈，根据国标实现C-V2X网络传输层协议栈和应用层协议栈，支持5G-V2X双模通信，以及其上承载的应用场景，已顺利通过“协议一致性测试”。