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本成果针对自动驾驶系统在无限场景下的测试与验证问题，基于对驾驶人行为大数据的分析，构建了驾驶人行为合理化分析模型，解决了驾驶人个性化行为决策的合法、合情、合理的判定问题，实现了连续场景下驾驶员操控行为的形式化表达，为实现自我进化型智能汽车设计提供设计依据，以驾驶员操控行为数据、车辆行驶状态数据及道路交通环境数据为驱动，创新性的提出了智能汽车影子驾驶系统，解决了“人-车-环”系统中特征数据的高效过滤、精准采集问题，实现了在驾驶行为大数据中人车差异性数据的自动触发式记录控制。

本成果构建的驾驶人行为大数据分析方法与智能汽车影子驾驶系统，可推广应用于车企的L2及以上智能汽车上。通过对人车差异性数据的自动触发式记录与在线可视化管理，可实现自动驾驶算法的自学习进化与云端迭代型升级，提升自动驾驶系统对复杂环境及陌生、突发等场景的适应能力，最终实现自动驾驶的“千人千面“控制。 1.1.海量数据的精确采集、快速传输、高效存储 2.基于环感数据的高逼真度仿真场景还原 3.人车差异性特征数据的精确触发控制 4.建立驾驶员驾驶行为的合理化表达模型 5.多源传感器联合标定与融合感知 6.人车差异性成因评估及精准定位 7.触发控制算法优化及触发执行逻辑优化 优化后自动驾驶算法的再评估

吉林大学高振海科研创新团队主要研究方向智能汽车设计理论与应用、驾乘人员行为分析与人车共驾控制、汽车人因工程与人机交互设计。其团队相继承担了国家科技部重点研发计划、973、863、自然科学基金、霍英东教育基金、教育部科学技术研究重点项目、教育部博士点基金、吉林省重点科技攻关项目等国家与省部级项目16项和一汽、上汽、长城、长安、亚太机电等国内主要整车企业与零部件企业横向协作项目共计18项（其中包括国家科技部专项-电动汽车自动驾驶3800万元，与浙江亚太机电的智能辅助驾驶研发项目1500万元）。发表SCI和EI检索论文九十余篇，授权发明专利19项，出版著作5部。高振海教授吉林大学车辆工程专业博士，西安交通大学控制科学与工程专业博士后。2004-2008年担任吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室主任助理，2008-2016年担任吉林大学汽车工程学院副院长，2017-2019年担任吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室副主任，2018年至今担任吉林大学汽车工程学院院长，吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室主任。

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