中南大学自动化学院二级教授、第十五批国家海外高层次人才；第十五批湖南省芙蓉计划高层次人才；中国指挥与控制学会自主式交通控制与安全专业委员会常务委员，英国皇家特许工程师。长期从事交通大数据模型、交通仿真和智能交通系统理论研究和工程应用。先后主持国际、国家级和省部级科研项目30余项，其中包括25个国际项目，总经费逾千万英镑。在国际主流期刊及会议发表论文40余篇，获专利10余项。在国际重要会议、学术期刊中发表40余篇高质量专业论文，申请专利10余项。获得2024年度中国交通运输协会科学技术发明奖一等奖, 2025年度教育部科学研究优秀成果奖，2025年中国自动化学会科技进步一等奖。

地下矿山的智能化转型，旨在实现井下作业的少人化乃至无人化，其关键在于矿用卡车、铲运车、撬毛台车等各类特种车辆的智能化水平。然而，与开阔的地面矿区或城市道路截然不同，地下矿井环境极为复杂：巷道狭窄、稀疏特征、光照不足以及粉尘弥漫，共同构成了严峻的挑战，导致车辆普遍存在感知盲区大、运行可靠性与稳定性不足等问题，这使得车辆的环境感知与安全管控变得异常困难。

针对上述挑战，本次报告将分享中南大学自动化学院智能交通团队在复杂工况下车辆实时建图、感知与管控方面的研究进展，内容涵盖：矿山场景的高精度建图定位与动态地图管理、弱特征场景目标检测与跟踪、特种车辆柔性鲁棒控制及其加速测试，以及上述技术在典型矿区的实际系统建设与应用案例。

时间：2026年5月15日（周五）10:00—12:00

地点：清华大学六教B408