一、带头人及团队介绍

中心依托清华大学自动化系智能交通团队，在人工智能、协同控制、车路协同、交通管控、智能驾驶、智能性测试等理论技术领域的多年研究成果，助力交通高质量发展。

中心主任：姚丹亚，清华大学自动化系研究员，博士生导师，中国智能网联汽车产业创新联盟专家委员会委员兼V2X工作组组长，交通运输部自动驾驶专题研究组特聘顾问。863计划主题项目“智能车路协同关键技术研究”首席专家，研究领域覆盖车路协同数据交互技术和标准、数据融合理论和技术，基于车路协同的交通主动控制、车辆协同安全和智能驾驶理论和技术，智能性测试评估中测试场景生成理论技术和应用等诸多行业前沿学科。

二、研究内容

聚焦交通状态感知与融合处理、智能车路协同理论技术与应用系统、车路协同环境下城市道路信号系统协同控制方法以及车辆群体协同决策与智能控制方法、基于车路协同的自动驾驶关键技术、交通安全分析与协同安全技术、交通信息可信交互技术、大型异构数据系统数据安全共享与访问技术、智能系统与技术测评理论和方法、自动驾驶等效加速测试理论与方法;面向国家战略需求和产业方向，在交通管理控制、车辆智能驾驶领域以及智能性测试领域开展科学前沿研究、产业化支持研究。

三、科技成果及产品展示

《京雄高速（河北）开放自动驾驶测试整体策划及测试示范项目》

该项目在“车路云一体化”框架下，从智慧道路和智慧交通的角度为高速公路自动驾驶测试提供相应的管控系统和服务体系，将京雄高速（河北段）升级建设成为全国领先的载人货运自动驾驶技术高速公路场景应用测试路段，培育智能交通和自动驾驶赛道新产业和利润增长点，对推动相关产业发展具有重要意义。

本项目聚焦高速公路自动驾驶车路云一体化协同管控与高级别自动驾驶货运混合智能编队技术。在混行条件下，针对匝道汇入汇出等场景的超视距感知盲区，通过车辆轨迹动态建模与协同决策，推送预警、控速、换道建议，保障安全高效运行。面向大宗商品干线物流低成本需求，研发由1辆辅助驾驶领航车带领2辆至多辆高级别自动驾驶跟随车的混合编队，完成2万公里实测，有效提升安全性并降低物流成本。

关键技术：针对在高速公路自动驾驶测试的最主要瓶颈问题，通过车路云协同的“匝道汇入、换道2个关键技术和仿真、实测2个验证，保证自动驾驶在高速公路落地驾驶测试的安全性;同时探索车路云可行性，保证河北高速自动驾驶测试技术上在全国的领先性。

四、应用场景及典型应用案例

高级别自动驾驶货运编队:基于大宗物流场景的特点开发的自动驾驶货车编队在高速公路运行的安全、效率和关键技术，车队行驶过程中由1辆领航车带领1至多辆跟随车组队前进，演示线路覆盖京雄自动驾驶专用道，约单向54.5公里、双向109公里。