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面向复杂交通场景的自动驾驶轨迹预测与决策系统

发布时间：：2026-03-10 10:18

针对城市道路中行人、车辆密集和交通状况复杂的问题，澳门大学李振宁助理教授团队研发了自动驾驶轨迹预测与决策系统。该系统结合深度学习与大模型技术，整合多源交通数据，可预测周边车辆和行人的运动轨迹，并识别潜在交通风险，为自动驾驶车辆提供安全稳定的行驶决策。

该技术在复杂路口、拥堵道路及突发交通事件等“长尾场景”中表现出良好的适应能力，显著提升自动驾驶系统的安全性与可靠性。目前系统已在真实道路与仿真平台中完成测试，具备在自动驾驶出租车、智慧公交及城市交通管理等领域推广应用的潜力。

李振宁教授长期从事智能交通系统与自动驾驶研究，重点关注智慧城市背景下的人车交互机制、交通行为建模及交通大数据分析。他通过融合人工智能与交通工程技术，研究更加安全、高效且具有“拟人化”特征的自动驾驶系统。

李振宁教授在自动驾驶行为预测、交通安全分析及交通数据挖掘等方面取得多项研究成果，主持或参与澳门科技发展基金（FDCT）、中国国家自然科学基金（NSFC）及广东省科技项目等多项科研计划，推动智能交通技术在城市交通系统中的实际应用。