CSTFM 2024 专题四 :低空智能网络与三维自主运输系统

文摘   2024-06-19 13:25   四川  


CSTFM 2024

2024 International Conference on Smart Transportation and Future Mobility

智能交通

未来出行


会议介绍

随着人工智能技术的不断发展,智能出行已经成为了未来交通运输的重要趋势。通过研究自动驾驶技术、智能交通管理系统、系统建模与仿真、绿色科技、共享出行、智能物流和与其他技术的结合,智能出行将为人们提供更加高效、安全和便捷的出行方式。

2024年智能交通与未来出行国际会议 (CSTFM 2024) 将于2024年10月18至20日中国杭州召开。本次会议由北京航空航天大学杭州创新研究院主办,同济大学、上海海事大学协办。

我们诚挚地邀请国内外专家学者参与本次盛会,共同就“智能交通与未来出行”等前沿、热点问题展开深入的交流与讨论,共同推进与智能出行相关各学科的发展与进步。

所有被CSTFM 2024接收的论文将收录至会议数字论文集,并提交至Ei Compendex、 Scopus、CPCI、Google Scholar 等主流数据库检索。此外,优秀论文将被推荐至EI期刊《International Journal of Vehicle Systems Modelling and Testing》(ISSN online: 1745-6444, ISSN print: 1745-6436) 发表


01

分会主席


本次会议很荣幸邀请到北京航空航天大学大学周建山教授组织专题"Low Altitude Intelligent Network and Three-dimensional Autonomous Transportation System",欢迎各位专家学者踊跃投稿参会!

*投稿至专题论坛(四),请注意勾选"Low Altitude Intelligent Network and Three-dimensional Autonomous Transportation System"。






周建山教授

北京航空航天大学

周建山教授主要从事立体交通系统与低空智联网研究,入选小米青年学者、博士后创新人才支持计划(“博新计划”)、中国汽车工程学会优博,担任《无人系统技术》青年编委,是2023中国国际车联网技术大会、移动计算国际大会IEEE EDGE 2020分论坛主席,也是无人系统国际大会IEEE ICUS 2022-2023、ICAUS 2022-2023分会的联合主席和召集人,IEEE VTC2021-Fall分会技术程序委员。作为负责人,主持了国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题等项目/课题8项,以一作/通讯身份发表学术论文31篇,代表性成果在IEEE Trans.等国际权威学术期刊发表SCI论文13篇,获评国际大会最佳论文奖10项,出版中文著作2部、英文译著1部,授权发明专利18项(含国际发明专利3项),参编团体/地方标准3项;荣获北京市科技进步奖二等奖、中国智能交通协会科技奖一等奖、中国生产力促进奖一等奖等科技奖励。


02

专题信息


Special Session Ⅳ

Low Altitude Intelligent Network and Three-dimensional Autonomous Transportation System

Keywords:

  • Three-dimensional transportation

  • Autonomous transportation

  • Low-altitude intelligent networking

  • Information interaction

  • Cooperative control


Summary:

Low-altitude intelligent networking refers to the monitoring, planning, and control of low-altitude airspace through the utilization of advanced drones, aircraft, and other carriers, as well as sensors, communication equipment, and artificial intelligence technology. The three-dimensional autonomous transportation system is an intelligent transportation mode with air-ground coordination, which broadens the scope of transportation and improves its efficiency through the combination of multiple transportation modes. Low-altitude intelligent networking provides air traffic support for autonomous transportation systems, offering more accurate and efficient traffic information and services for autonomous vehicles. However, processing networked information, making sensing decisions, and controlling technologies for the existing three-dimensional transportation network still face significant challenges in complex, random, and dynamic application scenarios, especially the complexity and heterogeneity of multiple transportation modes, the time-varying communication topologies among different mobile terminals, the stochastic nature of environmental disturbances, and the uncertainty of sensor noise, which have seriously constrained the development of the three-dimensional autonomous transportation system. Therefore, to overcome the performance limitations of existing low-altitude intelligent networking and three-dimensional autonomous transportation technologies to cope with new demands and challenges, there exists a pressing imperative to delve into the realms of low-altitude intelligent networking communication, sensing, and control technologies concerning the three-dimensional autonomous transportation system. This necessitates fostering intelligent cluster collaboration and deep information-physical fusion in low-altitude intelligent networking by integrating paradigms such as deep reinforcement learning, bionic group intelligence, and edge computing.


Topics: 

  • Self-organized network model of low-altitude intelligent networked clusters with high reliability and low latency communication mechanism

  • Multi-mode information autonomous intelligent sensing and distributed fusion processing for three-dimensional autonomous transportation systems

  • Data-physics-driven distributed cooperative decision-making and optimal control of low-altitude intelligent networked clusters

  • Robust safe cooperative control of low-altitude intelligent networked clusters under unknown disturbances

  • AI-driven three-dimensional autonomous transportation system architecture and scheduling resource optimization

  • Edge computing and blockchain application of low-altitude intelligent networked cluster system for physical information security


专题截稿时间

全文提交截止:2024年7月15日

会议时间:2024年10月18-20日



03

投稿信息


投稿方式

在线链接投稿:

https://cmt3.research.microsoft.com/CSTFM2024


扫码投稿:

投稿邮箱:mail@cstfm.org     


本次会议新增EI期刊(International Journal of Vehicle Systems Modelling and Testing)投稿。

 *投稿时备注EI-JA投稿




投稿指南

1. 稿件必须为全英文稿件。
2. 所有稿件应为原创,未公开见刊的,论文需要符合主题、论据充分、具备实用价值和创新性。
3. 投稿的文章由评审进行评估,评估内容包括原创性、技术或研究的内容和深度、会议主题相关性、贡献性和可读性。

4. 文章篇幅一般在5-12页之间,不少于5页,含公式图表等。

5. 作者可通过iThenticate或其他查询系统自费查重,重复率不得超过20%且单条引用源不得高于5%。

6. 若您的文章被录用,我们将以邮件形式通知您,您将收到以下文件:录用通知、审稿意见表、注册表。


04

联系方式

会议秘书:Venus Wu

会议官网:www.cstfm.org

会议邮箱:mail@cstfm.org

联系电话:18108159229


05

EI源刊


International Journal of Vehicle Systems Modelling and Testing (IJVSMT)

EI - JA、Scopus期刊稳定检索
综合录用率80%~90%

见刊快(2~4个月)!检索快!

投稿主题

  • 智能交通系统

  • 道路交通安全

  • 新能源汽车技术

  • 智能网联汽车

  • 车辆系统动力学与控制

  • 车辆安全、轻量化

  • 车辆噪声、振动和声振粗糙度 (NVH)

  • 车辆耐久性、疲劳、寿命和可靠性

  • 车辆性能测试与评价

  • 车辆仿真建模与分析

  • 车辆设计、制造及连接技术

  • 车辆健康监测、维修及回收技术

  • 车辆系统智能运维技术

  • 车辆系统优化理论与方法

  • 车辆零部件开发


特邀报告申请


组委会诚挚欢迎并邀请相关领域的青年学者、专家们加入会议,作为特邀报告嘉宾!

1. 研究领域:与大会主题相关

2. 报告形式:20分钟英文报告


申请条件:博士及以上学位,具备较为流利的英文口语表达及沟通能力。

如您有意向,请联系会议秘书了解详细信息。组委会也会提供相应的赞助支持。

联系方式:请添加官方微信联系我们或邮件发送至:mail@cstfm.org

邮件主题请命名为:CSTFM 2024 特邀报告申请





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