1 基本信息                                               

姓名：邹启杰

性别：女

职称：副教授（硕导）

办公地点：日新

电话：

Email：55440414@qq.com

研究方向：机器学习；多智能体协同；计算机视觉；无人驾驶的环境感知、智能规划与决策；

招生信息：计算机科学与技术 学硕；电子信息 专硕；

招收理科和工科热爱智能系统相关研发的学生。

 

2 个人简介

邹启杰，副教授、工学博士，中国人工智能学会机器学习专委会委员，国防科大控制科学工程，无人系统研究所博士后；主要从事智能交通领域的智能感知、定位、导航、规划和决策，多智能体协同（博弈）等应用研究，涉及基础理论包括计算机视觉、深度学习、强化学习、统计学习等；涉及的技术：C++、Python、OpenCV、ROS等.

在科研方面，主持辽宁省科研项目3项，参与国家自然基金重点支持项目2项，均为驾驶领域。近5年主要论文15篇（Sci 3篇、Ei 10篇，核心2篇）：

 

3 主要科研项目与教学项目

科研项目

（1）非确定性环境中的多智能体大规模协同学习方法研究，辽宁省教育厅科研项目

（2）面向智能驾驶系统的异常驾驶行为识别与协同控制机理研究，辽宁省自然基金

（3）基于SCPS_TP卫星网络传输层拥塞控制算法研究，辽宁省博士启动项目

（4）智能汽车人机交互机理与人机共驾技术，国家自然基金重点支持项目，博士后重点参与课题

（5）水面无人艇智能规划与决策技术，973项目，博士期间主要参与课题

 

4 主要研究成果

代表性论文

1) Zou Q, Yu J, Fang H, et al. Group-Based Atrous Convolution Stereo Matching Network, 2021.12

2) Zou Q, Xiong K, Fang Q, et al. Deep imitation reinforcement learning for self‐driving by vision, 2021.11

3) Zou Q, Jiang Y. MAQD: Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning Q-value Decomposition in Actor-Critic Framework,2021.10

4) Zou Q, Hu Y, Jing Qin, et al. Cooperative Multi-agent Attentional Communication for Large-scale Task Space，2021. Accepted

5) Zou Q, LIU Sh, ZHANG Y, et al. RRT algorithm for path re-planning based on reinforcement learning under the peculiar environment,2020.10

 

 

专利

申请发明专利10项：5项已授权，5项进入实质性审核阶段

 

一种构建驾驶策略的方法	已授权
基于神经网络的驾驶员行为建模方法
驾驶员行为建模系统
基于逆向强化学习的驾驶员行为建模方法
基于驾驶环境构建驾驶策略的系统
一种基于视觉的深度模仿强化学习驾驶策略训练方法	已受理
一种基于它车辆轨迹预测的智慧车辆风险评估方法
一种基于空洞卷积和级联代价卷的双目视觉立体匹配方法
一种基于深度强化学习的多智能体协作模型
一种面向大规模任务空间的协作多智慧体通信方法

 

 

5 主讲课程

机器学习、模式识别、智能计算