智能網(wǎng)聯(lián)課題申請書申請書一：

尊敬的校領(lǐng)導：

在當今科技飛速發(fā)展的時代背景下，智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)作為推動汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、構(gòu)建智慧交通體系的關(guān)鍵力量，正受到社會各界的高度關(guān)注。為了緊跟國家戰(zhàn)略部署，培養(yǎng)具備創(chuàng)新能力和實踐能力的高素質(zhì)人才，我校擬開展智能網(wǎng)聯(lián)相關(guān)課題研究，特此提交本申請書，懇請領(lǐng)導予以審查和批準。

###一、申請內(nèi)容

本次申請旨在開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車關(guān)鍵技術(shù)的研究與開發(fā)，具體包括以下幾個方面：

1.**智能網(wǎng)聯(lián)汽車感知與決策系統(tǒng)研究**：探索基于多傳感器融合的感知算法，提升車輛對復雜環(huán)境的識別能力，優(yōu)化自動駕駛決策邏輯。

2.**車聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)研究**：研究V2X（Vehicle-to-Everything）通信技術(shù)，提升車輛與基礎(chǔ)設(shè)施、其他車輛及行人之間的信息交互效率，保障行車安全。

3.**智能網(wǎng)聯(lián)汽車能源管理優(yōu)化**：結(jié)合技術(shù)，研究新能源汽車的智能充電策略和能量管理方案，提高能源利用效率。

4.**智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試與驗證**：搭建模擬測試平臺，開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車的功能測試、安全測試及實路測試，確保技術(shù)的可靠性和實用性。

###二、申請原因

####1.**國家戰(zhàn)略需求**

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是未來交通發(fā)展的重要方向，也是國家“十四五”規(guī)劃中重點支持的高新技術(shù)領(lǐng)域。開展智能網(wǎng)聯(lián)課題研究，不僅符合國家產(chǎn)業(yè)政策導向，也有助于推動我國汽車產(chǎn)業(yè)向高端化、智能化轉(zhuǎn)型，增強國際競爭力。

####2.**行業(yè)發(fā)展趨勢**

隨著5G、、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的成熟，智能網(wǎng)聯(lián)汽車正從概念走向現(xiàn)實，市場規(guī)模不斷擴大。據(jù)統(tǒng)計，2025年全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車銷量預(yù)計將突破2000萬輛。提前布局相關(guān)技術(shù)研究和人才培養(yǎng)，能夠搶占行業(yè)制高點，為我國汽車產(chǎn)業(yè)注入新動能。

####3.**學術(shù)研究價值**

智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)涉及多學科交叉，包括計算機科學、自動化、通信工程等，開展相關(guān)研究有助于推動學科融合，促進學術(shù)創(chuàng)新。通過解決實際工程問題，能夠提升科研團隊的學術(shù)影響力，培養(yǎng)一批具備跨學科背景的復合型人才。

####4.**社會效益顯著**

智能網(wǎng)聯(lián)汽車能夠有效提升交通效率，減少交通事故，改善出行體驗。例如，通過車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)實時路況共享，可以緩解城市擁堵；自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用能夠降低人為駕駛失誤導致的事故率。此外，智能充電策略的實施還能推動新能源汽車的普及，助力“雙碳”目標的實現(xiàn)。

###三、決心和要求

####1.**研究團隊決心**

本研究團隊由校內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的資深教授、優(yōu)秀博士及碩士組成，團隊成員在智能控制、機器學習、通信工程等方面具備豐富的科研經(jīng)驗。在課題實施過程中，我們將充分發(fā)揮各自優(yōu)勢，密切協(xié)作，確保項目按計劃推進。

####2.**具體要求**

1.**經(jīng)費支持**：懇請學校提供項目啟動經(jīng)費，用于購買實驗設(shè)備、軟件平臺及測試車輛。

2.**資源協(xié)調(diào)**：希望學校能夠協(xié)調(diào)校內(nèi)實驗室資源，提供必要的實驗場地和技術(shù)支持。

3.**政策保障**：建議學校出臺相關(guān)政策，鼓勵教師參與智能網(wǎng)聯(lián)課題研究，并提供合理的成果轉(zhuǎn)化激勵。

4.**合作機會**：期待與汽車企業(yè)、科研院所建立合作關(guān)系，共同推進研究成果的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

####3.**態(tài)度與承諾**

我們深知智能網(wǎng)聯(lián)課題研究的復雜性和挑戰(zhàn)性，但團隊已做好充分準備，將以嚴謹?shù)目茖W態(tài)度、扎實的工作作風，全力以赴完成課題目標。在研究過程中，我們將注重理論聯(lián)系實際，積極推動創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，為我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展貢獻力量。

###四、落款

此致

敬禮

申請人：XXX（單位蓋章）

2023年10月20日

申請書二：

一、申請人基本信息

申請人姓名：張明

性別：男

出生年月：1990年5月

民族：漢族

面貌：中共員

學歷：博士研究生

專業(yè)：交通運輸工程

研究方向：智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)

工作單位：XX大學交通運輸學院

職務(wù)：副教授

聯(lián)系方式：（此處省略）

二、申請事項

本人張明，現(xiàn)工作于XX大學交通運輸學院，長期致力于智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)領(lǐng)域的教學與科研工作?；趯χ悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)發(fā)展趨勢的深入理解和實踐經(jīng)驗積累，現(xiàn)特向?qū)W院及學校申請承擔“面向未來出行的智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精度環(huán)境感知與決策系統(tǒng)研究”課題項目。本課題旨在突破當前智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜環(huán)境感知、精準決策及系統(tǒng)可靠性方面的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，為我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展和智慧交通體系的構(gòu)建提供理論支撐和技術(shù)儲備。具體申請事項包括：

1.主持校級或市級科研課題一項，課題名稱為“面向未來出行的智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精度環(huán)境感知與決策系統(tǒng)研究”。

2.獲得科研經(jīng)費支持，用于開展相關(guān)實驗、購買設(shè)備、參與學術(shù)交流和成果推廣。

3.組建跨學科研究團隊，吸納優(yōu)秀博士、碩士研究生參與課題研究，培養(yǎng)高水平的智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)人才。

4.在課題研究期間，獲得相關(guān)學術(shù)成果，包括高水平論文發(fā)表、專利申請及學術(shù)會議報告等。

5.爭取將研究成果應(yīng)用于實際場景，與相關(guān)企業(yè)合作開展技術(shù)轉(zhuǎn)化，推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化進程。

三、事實與理由

（一）申請背景與意義

智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革的重要領(lǐng)域，是推動汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、實現(xiàn)交通出行智能化的重要途徑。近年來，我國政府高度重視智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，出臺了一系列政策措施，如《智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃》、《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》等，明確提出要加快關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)和標準體系建設(shè)，推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車規(guī)?；瘧?yīng)用。然而，當前智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜環(huán)境感知、精準決策及系統(tǒng)可靠性等方面仍存在諸多挑戰(zhàn)，如惡劣天氣下的感知能力不足、多車輛交互決策的實時性不夠、系統(tǒng)安全性有待提高等。因此，開展面向未來出行的智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精度環(huán)境感知與決策系統(tǒng)研究，具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。

（二）個人研究基礎(chǔ)與優(yōu)勢

本人自博士研究生階段起，便專注于智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)領(lǐng)域的研究，在導師的指導下，完成了題為《基于多傳感器融合的智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知與決策方法研究》的博士論文，并成功答辯。在博士研究期間，本人深入研究了激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等多傳感器融合技術(shù)，提出了一種基于自適應(yīng)權(quán)重融合的感知算法，有效提升了智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜環(huán)境下的感知精度。博士畢業(yè)后，本人進入XX大學交通運輸學院工作，繼續(xù)從事智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)領(lǐng)域的教學與科研工作。近年來，本人主持并參與了多項國家級、省部級科研項目，包括國家自然科學基金項目“基于深度學習的智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知與決策方法研究”、教育部科技支撐計劃項目“智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試評價體系研究”等。在這些項目中，本人作為項目負責人，帶領(lǐng)團隊完成了各項研究任務(wù)，取得了顯著的研究成果。例如，在“基于深度學習的智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知與決策方法研究”項目中，本人提出了一種基于深度強化學習的決策算法，顯著提升了智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜交通場景下的決策能力。這些研究成果發(fā)表在IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems、JournalofFieldRobotics等國際頂級期刊上，并獲得了同行的高度評價。

（三）課題研究內(nèi)容與創(chuàng)新點

本課題擬開展“面向未來出行的智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精度環(huán)境感知與決策系統(tǒng)研究”，主要研究內(nèi)容包括：

1.**高精度環(huán)境感知技術(shù)研究**：針對復雜環(huán)境下的感知難題，研究基于多傳感器融合的高精度感知算法，包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器的數(shù)據(jù)融合方法，以及基于深度學習的目標檢測、跟蹤和分類算法。重點研究惡劣天氣（如雨、雪、霧）下的感知增強技術(shù)，提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜環(huán)境下的感知能力。

2.**精準決策算法研究**：研究基于強化學習的智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策算法，包括路徑規(guī)劃、速度控制、車道保持等功能。重點研究多車輛交互決策的實時性、安全性和舒適性，提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜交通場景下的決策能力。

3.**系統(tǒng)可靠性與安全性研究**：研究智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知與決策系統(tǒng)的可靠性設(shè)計和安全性評估方法，包括故障診斷、容錯控制和安全驗證等技術(shù)。重點研究系統(tǒng)在異常情況下的應(yīng)急處理能力，提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車的整體安全性。

4.**實驗驗證與測試評價**：搭建智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試平臺，開展仿真實驗和實路測試，驗證所提出的高精度環(huán)境感知與決策系統(tǒng)的性能。重點測試系統(tǒng)在復雜環(huán)境、復雜交通場景下的性能表現(xiàn)，評估系統(tǒng)的可靠性和實用性。

本課題的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1.**多傳感器融合感知算法的優(yōu)化**：提出一種基于自適應(yīng)權(quán)重融合的多傳感器融合感知算法，能夠根據(jù)不同傳感器在復雜環(huán)境下的性能表現(xiàn)，動態(tài)調(diào)整權(quán)重，提升感知精度。

2.**基于深度強化學習的決策算法**：提出一種基于深度強化學習的決策算法，能夠根據(jù)實時交通環(huán)境，動態(tài)調(diào)整決策策略，提升決策的實時性、安全性和舒適性。

3.**系統(tǒng)可靠性與安全性設(shè)計的創(chuàng)新**：提出一種基于故障診斷和容錯控制的安全性設(shè)計方法，能夠有效提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車在異常情況下的應(yīng)急處理能力。

4.**實驗驗證與測試評價體系的完善**：搭建智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試平臺，建立完善的實驗驗證和測試評價體系，全面評估所提出的高精度環(huán)境感知與決策系統(tǒng)的性能。

（四）預(yù)期成果與應(yīng)用前景

本課題預(yù)期取得以下研究成果：

1.**學術(shù)論文**：發(fā)表高水平學術(shù)論文5篇以上，其中SCI論文3篇以上，EI論文2篇以上。

2.**專利申請**：申請發(fā)明專利3項以上，實用新型專利2項以上。

3.**學術(shù)會議報告**：在國內(nèi)外重要學術(shù)會議上做報告2次以上。

4.**人才培養(yǎng)**：培養(yǎng)博士研究生2名以上，碩士研究生5名以上。

5.**技術(shù)轉(zhuǎn)化**：與相關(guān)企業(yè)合作，推動研究成果的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，為我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供技術(shù)支撐。

本課題的研究成果具有重要的應(yīng)用前景，能夠為我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展和智慧交通體系的構(gòu)建提供理論支撐和技術(shù)儲備。具體應(yīng)用前景包括：

1.**提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性**：本課題提出的高精度環(huán)境感知與決策系統(tǒng)，能夠有效提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜環(huán)境下的感知和決策能力，降低交通事故的發(fā)生率，提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性。

2.**推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展**：本課題的研究成果，能夠為我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供技術(shù)支撐，推動我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)走向世界前沿。

3.**促進智慧交通體系的構(gòu)建**：本課題的研究成果，能夠為我國智慧交通體系的構(gòu)建提供技術(shù)支撐，推動我國交通出行智能化進程。

四、落款

懇請學院及學校領(lǐng)導予以批準。

申請人：張明

2023年10月20日

申請書三：

一、稱謂

尊敬的校領(lǐng)導、科研管理部門負責人：

二、申請事項與理由

（一）申請事項

本人XXX，系XX大學XX學院XX系教授、博士生導師，長期從事交通運輸工程領(lǐng)域的教學與科研工作。基于對智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)發(fā)展趨勢的深刻洞察和多年研究積累，現(xiàn)特向?qū)W校申請承擔“面向復雜場景的智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制與路徑規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)研究”科研項目。本課題旨在攻克智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜、動態(tài)、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的決策控制與路徑規(guī)劃難題，提升車輛自主行駛的安全性和效率，推動我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的自主創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級。具體申請事項包括：

1.爭取獲得學?？蒲袉咏?jīng)費支持，用于購買實驗設(shè)備、開發(fā)仿真平臺、學術(shù)交流及成果推廣等。

2.主持校級或市級重點科研課題，課題名稱為“面向復雜場景的智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制與路徑規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)研究”。

3.組建跨學科研究團隊，吸納校內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的優(yōu)秀研究人員，并聯(lián)合校外企業(yè)、科研院所的專家，共同開展課題研究。

4.在課題研究期間，預(yù)期發(fā)表高水平學術(shù)論文10篇以上，其中SCI/SSCI收錄論文5篇以上，EI收錄論文5篇以上；申請發(fā)明專利5項以上。

5.培養(yǎng)博士、碩士研究生10名以上，其中至少3名學生在智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)領(lǐng)域取得突出研究成果。

6.爭取將研究成果應(yīng)用于實際場景，與汽車制造商、自動駕駛公司等合作，推動技術(shù)轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。

（二）申請理由

1.**國家戰(zhàn)略需求與產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢**

智能網(wǎng)聯(lián)汽車是未來交通發(fā)展的重要方向，也是國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。近年來，我國政府高度重視智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，出臺了一系列政策文件，如《智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃》、《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》等，明確提出要加快關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)和標準體系建設(shè)，推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車規(guī)模化應(yīng)用。其中，決策控制與路徑規(guī)劃技術(shù)是智能網(wǎng)聯(lián)汽車的核心技術(shù)之一，直接關(guān)系到車輛的安全性和效率。隨著5G、、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)汽車對決策控制與路徑規(guī)劃技術(shù)的需求日益迫切。開展面向復雜場景的智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制與路徑規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)研究，符合國家戰(zhàn)略需求和產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，具有重要的現(xiàn)實意義。

2.**復雜場景下的技術(shù)挑戰(zhàn)與研究必要性**

當前，智能網(wǎng)聯(lián)汽車在決策控制與路徑規(guī)劃方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)，尤其是在復雜、動態(tài)、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中。例如，在擁堵路段，車輛需要根據(jù)實時交通狀況做出合理的決策，如變道、超車、停車等；在交叉路口，車輛需要準確判斷交通信號燈狀態(tài)和其他車輛的運動意圖，做出安全的通行決策；在惡劣天氣條件下，如雨、雪、霧等，傳感器的感知能力會下降，車輛需要更加魯棒的決策控制與路徑規(guī)劃算法來保證行駛安全。這些復雜場景下的技術(shù)難題，是當前智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)研究的重點和難點。開展面向復雜場景的智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制與路徑規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)研究，具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

3.**個人研究基礎(chǔ)與團隊優(yōu)勢**

本人自20XX年起，便開始從事智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)領(lǐng)域的教學與科研工作，長期關(guān)注并深入研究智能網(wǎng)聯(lián)汽車的決策控制與路徑規(guī)劃技術(shù)。在博士研究期間，本人深入研究了基于模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強化學習的決策控制算法，并成功應(yīng)用于自動駕駛車輛的控制系統(tǒng)中。博士畢業(yè)后，本人進入XX大學XX學院工作，繼續(xù)從事智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)領(lǐng)域的教學與科研工作。近年來，本人主持并參與了多項國家級、省部級科研項目，包括國家自然科學基金項目“基于多智能體協(xié)同的智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制方法研究”、國家重點研發(fā)計劃項目“面向復雜場景的智能網(wǎng)聯(lián)汽車關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)”等。在這些項目中，本人作為項目負責人或核心成員，帶領(lǐng)團隊完成了各項研究任務(wù)，取得了顯著的研究成果。例如，在“基于多智能體協(xié)同的智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制方法研究”項目中，本人提出了一種基于多智能體強化學習的決策控制方法，有效解決了多車輛協(xié)同行駛的決策問題。這些研究成果發(fā)表在IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems、IEEETransactionsonRobotics等國際頂級期刊上，并獲得了同行的高度評價。

本課題組現(xiàn)有研究人員10名，其中教授3名，副教授5名，講師2名，全部具有博士學位。團隊成員在智能控制、機器學習、計算機視覺、交通工程等領(lǐng)域具有豐富的科研經(jīng)驗，并已形成穩(wěn)定的研究梯隊。近年來，團隊在智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表高水平學術(shù)論文50余篇，申請發(fā)明專利30余項，獲得省部級科技獎勵5項。團隊具備開展本課題研究的良好條件和技術(shù)優(yōu)勢。

4.**課題研究內(nèi)容與創(chuàng)新點**

本課題擬開展“面向復雜場景的智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制與路徑規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)研究”，主要研究內(nèi)容包括：

（1）復雜場景感知與理解技術(shù)研究：研究基于多傳感器融合的復雜場景感知方法，包括對道路、交通標志、交通信號燈、行人、非機動車等交通參與者的識別與跟蹤。重點研究惡劣天氣、光照變化等復雜環(huán)境下的感知增強技術(shù)，提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車對復雜場景的理解能力。

（2）智能決策控制算法研究：研究基于深度強化學習的智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制算法，包括路徑規(guī)劃、速度控制、車道保持、變道超車、緊急制動等功能。重點研究多車輛交互決策的實時性、安全性和舒適性，提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車在復雜交通場景下的決策控制能力。

（3）路徑規(guī)劃算法研究：研究基于啟發(fā)式搜索、機器學習、優(yōu)化算法的智能網(wǎng)聯(lián)汽車路徑規(guī)劃方法，包括全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃。重點研究復雜交通環(huán)境下的路徑規(guī)劃算法，提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車的運動效率和安全性。

（4）系統(tǒng)仿真與測試驗證：搭建智能網(wǎng)聯(lián)汽車仿真平臺，開展仿真實驗，驗證所提出的復雜場景感知與理解技術(shù)、智能決策控制算法及路徑規(guī)劃算法的性能。搭建實車測試平臺，開展實路測試，進一步驗證系統(tǒng)的可靠性和實用性。

本課題的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）復雜場景感知與理解模型的構(gòu)建：提出一種基于多傳感器融合的復雜場景感知與理解模型，能夠有效融合激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等傳感器的數(shù)據(jù)，提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車對復雜場景的理解能力。

（2）基于深度強化學習的智能決策控制算法：提出一種基于深度強化學習的智能決策控制算法，能夠根據(jù)實時交通環(huán)境，動態(tài)調(diào)整決策控制策略，提升決策控制的實時性、安全性和舒適性。

（3）復雜交通環(huán)境下的路徑規(guī)劃算法：提出一種基于啟發(fā)式搜索和機器學習的復雜交通環(huán)境下的路徑規(guī)劃算法，能夠有效解決復雜交通環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題，提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車的運動效率和安全性。

（4）系統(tǒng)仿真與測試驗證平臺的搭建：搭建智能網(wǎng)聯(lián)汽車仿真平臺和實車測試平臺，建立完善的系統(tǒng)仿真與測試驗證體系，全面評估所提出的復雜場景感知與理解技術(shù)、智能決策控制算法及路徑規(guī)劃算法的性能。

5.**預(yù)期成果與應(yīng)用前景**

本課題預(yù)期取得以下研究成果：

（1）出版學術(shù)專著1部以上，系統(tǒng)總結(jié)本課題的研究成果。

（2）發(fā)表高水平學術(shù)論文10篇以上，其中SCI/SSCI收錄論文5篇以上，EI收錄論文5篇以上。

（3）申請發(fā)明專利5項以上，實用新型專