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演讲摘要：当前自主驾驶系统同时包含数据驱动的模块和基于知识的单元，其可信性和可解释性设计验证仍缺乏系统性的理论框架和解决方案。当前的自主驾驶感知通常基于深度学习方法实现，一般仅输出确定性的检测结果，缺少对其可信度的有效估计；不确定性在感知-决策-规划之间的传播机理仍有待揭示；不确定性条件下自动驾驶决策过程的可解释性问题尚未解决。本报告从不确定性在自主驾驶系统各环节间的定量表征、传递与演化的角度，探索自主驾驶多模态感知深度学习不确定性量化方法，构建感知不确定性与决策规划风险的解析关联，并介绍不确定性条件下的可解释安全决策与运动规划方法。
讲者简介：李大川博士现任南方科技大学可信自主系统研究院副研究员。博士毕业于清华大学自动化系，加州大学伯克利分校PATH研究中心博士后。深圳市海外高层次人才。长期从事自动驾驶系统、自主无人系统决策与规划、可信智能无人系统等方向的研究，在IEEE TITS、TIV等国内外重要学术期刊和会议发表论文30余篇，主持和参与国家自然科学基金面上项目、国家科技重大专项、国家科技创新特区重点项目、广东省国际科技合作项目、深圳市基础学科重点项目等重要研究课题，研究成果被广泛应用于大型飞机、自动驾驶巴士、自动驾驶环卫车等型号产品中。担任中国人工智能学会智能决策专委会委员、中国仿真学会智能无人系统建模与仿真专委会委员、低速无人驾驶产业联盟标准委员会委员。获中国航空学会科技进步一等奖、IEEE 并行计算国际会议（ISPA）最佳论文、国际知识工程（KSEM）会议最佳论文奖等奖项。
首届CCF中国智能汽车学术年会（CIVS 2023）
本期嘉宾
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