车辆工程学院第129期研究生学术讲坛于近日在蝴蝶山汽车科技馆331会议室举行。本期学术讲坛由黄正博同学主持，郭长龙、马心雨和周振三位同学主讲。各年级研究生同学积极地参加了本次学术讲坛。
活动伊始，郭长龙同学为大家分享如何使汽车在现实环境当中安全稳健地学习。强化学习在多个领城展现出了其价值，特别是在大数据时代，通过利用存储在云端的大量真实驾驶数据，可以采用离线学习并优化至在线阶段的方法来获取有效的策略。这种方法不仅能够充分利用离线数据，还能通过微调解决直接应用离线策略时因分布转移导致的性能下降问题。虽然强化学习在无人驾驶领域的应用通常依赖于大量真实数据训练策略，但这些策略往往泛化能力差且性能不稳定。郭长龙同学的分享，让大家对汽车在现实环境当中如何安全稳健地学习有了一个更立体更专业的认识。
紧接着主讲人马心雨同学，为大家分享了YOL0 目标检测算法。YOL0是一种基于深度学习的目标检测算法，能够在单次前向传递中同时预测图像中多个目标的位置、大小和类别。该算法广泛应用于自动驾驶、视频监控和安防检测等领域，特别适合实时处理和动态场景中的目标检测任务YOL0通过将图像划分为多个网格，并在每个网格内预测边界框及其置信度，实现了快速而精确的目标检测。通过端到端的训练方式，YOL0优化了目标检测的精度与速度，成为该领域的重要基准之一。通过马心雨同学从多方位的演讲，让我们对YOL0 目标检测算法有一个更加清晰的认识。
接近尾声，周振同学为大家介绍线控转向系统控制方法的相关知识。线控转向系统的控制方法包括基本控制策略(如角度控制，依据驾驶员输入、车速等计算目标车轮转向角，通过传感器反馈对比，用PID控制器驱动执行机构跟踪目标角，还有根据多种因素计算助力与回正扭矩)、先进控制策略(基于模型的控制，建立车辆动力学模型，利用模型预测控制求解最优控制输入;自适应控制可根据车辆参数变化和外界干扰实时调整参数)和智能控制方法(模糊控制通过制定模糊规则、推理和解模糊化确定控制量)。
最后，随着主持人黄正博宣布本期学术讲坛顺利结束，大家陆续离场。通过此次学术讲坛，不但激发了现场观众的学术兴趣、加强了在场同学的学术交流，更多地是让大家了解到生活中方方面面的知识和汽车行业的前沿技术领域。本期学术讲坛，为进一步打造车辆工程学院浓郁学术氛围和良好校园文化起到了积极的推动作用。
排版：金利尚
责任编辑:龚龄睿 邱慧
审核:段海军
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