智能交通新兴计算与感知研究课题组
Research Team for Smart Transport Emerging computing and Perception

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赵聪
赵聪
职称: 副研究员/博士后
研究方向: 车路协同系统、智能感知与新兴计算、自动驾驶规划决策
邮箱: zhc@tongji.edu.cn
简介: 赵聪,男,1992年5月生,天津人。2020年11月起在同济大学交通运输工程博士后流动站从事研究工作,2021年5月起任同济大学交通科学与技术研究院副研究员。主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目、国家重点研发计划子课题等,参与中国首个“智能代客泊车”系统研发。以第一/通讯作者发表SCI/EI论文10余篇,获中国公路学会科学技术奖一等奖1项。入选上海市青年科技英才扬帆计划。
个人介绍

教育经历:

2010.09 – 2014.07   同济大学 交通工程   工学学士

2014.09 – 2017.07   同济大学 交通运输工程   工学硕士(导师:杜豫川 教授)

2017.09 – 2020.08   同济大学 交通运输工程   工学博士(导师:杜豫川 教授)

2018.11 – 2019.12   加州大学伯克利分校   联合培养博士(导师:Prof. Thomas West)


工作经历:

2020.10 – 至今   同济大学交通运输工程学院   博士后(合作导师:何积丰 院士)

2021.05 – 至今   同济大学交通科学与技术研究院   副研究员


学术论文:

  • 国际期刊论文

1. Zhao, C., Liao, F., Li, X., & Du, Y. (2021). Macroscopic Modeling and Dynamic Control of On-Street Cruising-for-Parking of Autonomous Vehicles in a Multi-Region Urban Road Network. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 128, 103176.

2. Du, Y., Qin, B., Zhao, C.*, Zhu, Y., Cao, J., & Ji, Y. (2021). A Novel Spatio-Temporal Synchronization Method of Roadside Asynchronous MMW Radar-Camera for Sensor Fusion. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

3. Zhao, C., Cao, J., Zhang, X., & Du, Y. (2021). From Searching-for-Parking to Dispatching-for-Parking in an Era of Connected and Automated Vehicles: A Macroscopic Approach. Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems.

4. Zhao, C., Li, S., Wang, W., Li, X., & Du, Y. (2018). Advanced Parking Space Management Strategy Design: An Agent-based Simulation Optimization Approach. Transportation Research Record, 2672(8), 901-910.

5. Du, Y., Zhao, C.*, Li, F., & Yang, X. (2017). An Open Data Platform for Traffic Parameters Measurement via Multirotor Unmanned Aerial Vehicles Video. Journal of Advanced Transportation, 2017.

6. Du, Y., Zhao, C., Zhang, X., & Sun, L. (2015). Microscopic Simulation Evaluation Method on Access Traffic Operation. Simulation Modelling Practice and Theory, 53, 139-148.

  • 国内期刊论文

1. 杜豫川, 都州扬, 师钰鹏, 赵聪*, & 暨育雄. (2021). 路侧感知车辆轨迹数据质量智能评估方法. 中国公路学报, 34(7), 164.

2. 赵聪, 张昕源, 李兴华, & 杜豫川. (2021). 基于多智能体深度强化学习的停车系统智能延时匹配方法. 中国公路学报:1-18. http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1313.U.20210623.1514.010.html.

3. 杜豫川, 刘成龙, 吴荻非, & 赵聪. (2021). 新一代智慧高速公路系统架构设计. 中国公路学报: 1-19.   http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1313.U.20210316.1415.004.html.

4. 刘成龙, 陶莎, 赵聪, 暨育雄, & 杜豫川. (2021). 高速路网不停车收费车道优化布设方法. 中国公路学报:1-18. http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1313.U.20210308.1125.004.html.

5. 赵聪, 朱逸凡, 李兴华, & 杜豫川. (2020). 动态管理模式下路侧停车泊位占有率预测方法. 交通运输系统工程与信息, 20(5), 107-113.

  • 国际会议论文

1. Chen, J., Zhao, C.*, & Du, Y. (2021). Comfortable and Energy Efficient Velocity Control on Rough Pavements using Deep Reinforcement Learning. In 100th Transportation Research Board Annual Meeting (No. 21-03858). Transportation Research Board.

2. Liu, C., Wu, D., Zhao, C., Du, Y., & Li, Y. (2021). Concept and Framework of the New Generation of Smart Highway. In 100th Transportation Research Board Annual Meeting (No. 21-01257). Transportation Research Board.

3. Zhao, C., Chen, I. M., Li, X., & Du, Y. (2019). Urban parking system based on dynamic resource allocation in an era of connected and automated vehicles. In 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC) (pp. 3094-3099). IEEE.

4. Chen, I. M., Zhao, C., & Chan, C. Y. (2019). A Deep Reinforcement Learning-Based Approach to Intelligent Powertrain Control for Automated Vehicles. In 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC) (pp. 2620-2625). IEEE.

5. Du, Y., Zhao, C.*, Zhang, H., Wong, S. C., & Liao, F. (2017). Modeling park-and-ride services in a multi-commodity discrete-continuum transport system with elastic demand. In 96th Transportation Research Board Annual Meeting (No. 17-02785). Transportation Research Board.


应用成果:

  • 中国首个基础设施支持的智能代客泊车系统

面向城市“停车难”痛点问题,综合利用人工智能、云计算、5G、数字孪生等技术,设计并开发了“车-路-云”一体化的智能代客泊车系统,攻克了“最后一公里”车辆高精度定位、复杂环境决策控制以及城市停车资源重构、管理优化等关键技术难题;为推进智能代客泊车在城市全面推广应用,提出了与智能网联汽车相匹配的智慧交通基础设施建设方案,构建了以停车全息场景库为基础,集成模拟仿真、车辆硬件在环和实体测试场于一体的完整自动泊车技术研发与测试工具链。


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  • 智能车路协同系统精准感知与管控决策支持

面向新一代智能网联交通系统,基于智慧公路路侧感知单元多源传感器数据(高清视频、毫米波雷达、激光雷达等),综合利用大数据、云边计算、人工智能和数字孪生等技术,在多目标识别与追踪、轨迹预测与修补、全域交通运行重构、平行仿真推演与管控决策支持等方面取得创新性成果,实现了全时空交通流智能主动管控、交通运行风险分析与预警、自动驾驶车路协同超视距感知与定位增强等功能,有效提升了道路交通运输效率与安全。依托上海国际航运中心洋山深水港,建成路侧交通全息感知、车路协同通信网络及平行虚拟系统应用示范,支持洋山港-东海大桥-深水港物流园区自动驾驶集卡车路协同系统的规模化建设及应用。


                






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