王萍

教师简介（含主要经历）

王萍，先后于山东大学、上海交通大学、新加坡南洋理工获得学士、硕士和博士学位，并在英国拉夫堡大学与新加坡南洋理工大学联合实验室、新加坡经济发展局运动学研究所开展博士后研究。2015年入职长安大学电子与控制工程学院，2019年破格晋升为教授，2022年以“百人计划”入职中山大学。现任中山大学智能工程学院副教授，博士生导师。

学科方向

人机协同、智能控制、智慧应急处置

实验室简介

2023年12月，整合原有长安大学智能机器人、自动驾驶研究团队和中山大学智能控制算法研究团队，组建新的智能控制算法研究实验室(Apple Control Lab，  https://sysuctllab2024.github.io)，力求探索人工智能技术与控制算法结合点，研究先进算法在行业中的应用。实验室主要设备包含服务器、竞技类各种机器人、仿真数据平台等软硬件，科研条件完备。

1）机器人相关设备

2）虚实结合自动驾驶车辆仿真平台

科研项目

1.国家自然科学基金面上项目，面向路网变点识别的非均质交通流协同控制方法研究，主持，2024-2027；
2.中交信科，基于人机协同的智慧高速的应急管控技术开发项目，主持；
3.中交第一公路勘察设计研究院有限公司，高速公路隧道（群）运行状态智慧感知与应急管控技术开发科研项目，主持；
4.国家重点研发计划，港珠澳大桥智能化运维技术集成应用，子任务“面向人机协同的应急处置系统-人工智能算法部署”，主持；
5.交通运输部行业重点科技项目，面向山区公路隧道群的智能化应急处置演练体系的研究及示范应用，主持；
6.省重点研发计划，高速公路隧道群异常突发场景驱动的深度识别和衍生风险评测研究，主持；
7.广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院, 前瞻技术攻关项目, XXXX移动终端关键技术控制算法开发, 主持；
8.山西交通控股集团有限公司，科技攻关项目，高速公路货车分车型收费费率测算服务，主持；
9.中国工程物理研究院，XXXX深度循环神经网络模型及算法设计，主持；
10.国家自然科学基金，康复外骨骼机器人主-从无约束辅助行走训练中生物反馈信息的量化表征方法，主持；
11.国家博士后基金，融合人体生物信息量化反馈的康复外骨骼机器人关键技术，主持；
12.省自然科学基金，基于双回路继电技术的火电系统尾气脱硫控制过程的自整定方法研究，主持；
13.新加坡国家医药卫生管理局NMRC，Gait Rehabilitation Device for Spinal Cord Injury and Post stroke People，核心研发人员；
14.Sennheiser，Development of Robotic head for Testing Sport Earphone，项目经理PM
15.ITTF，Identification of Ball 3D Spin during Ping Pang March，项目经理PM。

代表性论著专利

[1].Y. Zou, X. Qi , H. Hu, P. Wang*. Machine learning-based MPC with model linearization - A case study on autonomous motion control under mixed traffic, Predictive Control Conference, Finalist of best papers, 2024
[2].X. Qi , L. Zhang ,P. Wang*, et al. Learning-based MPC for autonomous motion planning at freeway off-ramp diverging. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 2024.
[3].Y. Tan, P. Wang*. Quantitative measurement of Parkinson’s disease gait based on the rehabilitation monitoring robot. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023
[4].Y. Wang, etc, P. Wang*, Reciprocal of exponential varying parameter RNN solving repetitive tracking control problems with tolerance of random initial error compounded with noise perturbation, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023 
[5].L. Yan, P. Wang*, etc. A task-level emergency experience reuse method for freeway accidents onsite disposal with policy distilled reinforcement learning[J]. Accident Analysis & Prevention, 2023, 190: 107179.
[6].王萍 等，基于左右舵车辆时空混行的差异化驾驶行为识别和预测方法研究—以港珠澳大桥实测数据为例，中国公路学报，2023
[7].王萍 等， 基于机非冲突近似网格风险评估的自动驾驶左转运动规划模型, 交通运输工程学报，2022
[8].J. Yang, P. Wang*, etc, “Automatic generation of optimal road trajectory for the rescue vehicle in case of emergency on mountain freeway using reinforcement learning approach” , IET Intelligent Transport Systems 2021
[9].G. Yang, P. Wang*, etc, “Automatic generation of the fine-grained traffic load spectrum via fusion of weigh-in-motion and vehicle spatial-temporal information”, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2021 
[10].P. Wang*, etc, "Fine-grained traffic flow prediction of various vehicle types via fusion of multisource data and deep learning approaches" IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 99:1-10, 2020 
[11].一种基于无人机的高速公路边坡巡查的路径优化方法, 中国发明专利
[12].基于卷积神经网络的绿通车运载货物放射源图像识别方法，中国发明专利 
[13].一种基于卷积神经网络识别绿通车车厢装载类型的方法，中国发明专利 
[14].基于手势控制的智能轮椅系统及控制方法, 中国发明专利
[15].一种振动仿生机械头耳机测试系统及控制方法,中国发明专利
[16].一种乒乓球运动轨迹识别定位与跟踪系统及方法, 中国发明专利
[17].肌电驱动的上肢可穿戴外骨骼系统及控制方法, 中国发明专利
[18].内模自整定数字控制器的设计方法,中国发明专利, 中国发明专利
[19].基于改进梯度相似度核的雾霾天气下交通图像检测方法, 中国发明专利
[20].无人机航拍路基线光点捕捉双阈值Radon识别方法, 中国发明专利

荣誉获奖情况

[1].广东省消防协会，特等奖，2023
[2].广东省人工智能协会，二等奖，2023
[3].OnSite第二届自动驾驶算法挑战赛上获得第4赛道（感知-规划-控制）第3名成绩， 2024（视频链接：https://sysuctllab2024.github.io/videos.html; Onsite官网: https://www.onsite.com.cn/）
[4].中国智能机器人格斗及竞技大赛，国家二等奖，2023
[5].中国机器人及人工智能大赛，智能车驾驶赛，国家二等奖，2023
[6].中国机器人及人工智能大赛，优秀指导教师奖，2023
[7].中国机器人大赛，优秀指导教师奖， 2022, 2019
[8].RoboCup机器人世界杯中国赛，四足仿生机器人快递运送赛中型组，国家一等奖、国家三等奖，指导教师，2022
[9].中国高校智能机器人创意大赛，机器手臂搭建俄罗斯方块模型，国家二等奖、国家三等奖，指导教师，2022
[10]. RoboCup机器人世界杯中国赛，标准平台组机器人足球比赛项目，国家二等奖，指导教师，2020, 2019

主要学术兼职

1.“101计划”核心教材《基于理工信的人体系统仿真与功能检验》编委
2. CCF 智能机器人专委会专委，中国自动化学会预测控制专委会专委
3. 中国机器人大赛，中山大学校赛负责人

联系方式

研究方向：人机交互、智能控制、数据驱动的模型预测控制
招生情况：可在控制科学与工程、交通运输工程等相关方向招收研究生（硕士、博士、博士后），有意报考以上研究及招生方向的同学以及名额问题请通过Email提前联系，有较好的C++、Python、数学（优化与控制、机器学习）基础优先，同时也欢迎学有余力的本科生提前进入实验室学习。
联系邮箱：wangp358@mail.sysu.edu.cn