Luis M. Bergasa 与 Bart De Schutter [智能交通系统领域人物]

《IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine》：Luis M. Bergasa and Bart De Schutter [Its People]

　　

研究人员面向智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）从业者与科研群体，提供涵盖行业动态、技术评述及实践进展的综合信息，旨在推动领域前沿成果与工程应用的双向互通。

本研究聚焦智能交通系统（ITS）中感知决策与网络控制两大核心方向，针对当前自动驾驶落地过程中存在的环境理解鲁棒性不足、老年驾驶群体出行适配性差，以及大规模交通网络拥堵治理效率偏低等关键问题，依托西班牙阿尔卡拉大学与荷兰代夫特理工大学的研究团队，分别开展场景理解与可解释自动驾驶架构、多智能体分布式优化控制的理论创新与实证部署。研究成果发表于《IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine》，为下一代可信赖、高效率的智能交通体系建设提供了从算法框架到工程验证的完整参考范式。

研究人员在技术路径上采用多学科交叉融合策略：Luis M. Bergasa团队依托自主构建的UAH-DriveSet公开数据集，结合开源机器人操作系统（Robot Operating System, ROS）与CARLA仿真平台，开发面向老年驾驶群体的模块化自动驾驶架构；Bart De Schutter团队则基于极大代数（max-plus algebra）建模方法，设计分层多智能体模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）框架，并通过欧洲研究委员会（ERC）CLariNet项目实现优化控制与机器学习的一体化集成。

Prof. Luis M. Bergasa相关研究

在高级驾驶辅助系统（ADAS）研发中，研究人员通过与Ficosa International公司的产学研合作，于2006至2012年间实现了车道偏离预警、自适应巡航控制、交通标志检测等技术的商业化转化，形成4项专利、6篇博士论文及45篇以上同行评议成果。VISUALISE项目开发的交通标志实时视觉检测系统，成功在欧洲与美国商业化部署并衍生Vision Safety Technologies Ltd.企业，获2013年IEEE ITS杰出应用奖。RobeSafe研究团队依托欧洲最大机器人集群RoboCity2030，开发了SmartAparc停车场监控系统与邮政配送机器人，并在DARPA机器人挑战赛中成为三支晋级欧洲队伍之一。DriveSafe智能手机应用首次将ADAS功能迁移至移动终端，支撑的自然驾驶研究数据集UAH-DriveSet已成为领域标准资源。自2016年起主导的SmartElderlyCar项目，融合感知预测与人机交互（Human-Machine Interaction, HMI），开发出高效实时语义分割网络ERFNet，荣获2020年IEEE T-ITS George N. Saridis最佳汇刊论文奖，其自主架构在2022年CARLA自动驾驶排行榜中位列模块化方案全球第一。

Prof. Bart De Schutter相关研究

在交通网络控制领域，研究人员自1990年代起将极大代数系统理论应用于排队动力学建模，开发出适用于高速公路匝道控制与可变限速的分布式MPC算法，被荷兰应用科学研究组织（TNO）采纳为交通信号控制器核心方案。作为ERC CLariNet项目首席科学家，其团队构建了分段仿射（PieceWise Affine, PWA）动态系统的在线控制范式，将优化控制的全局最优性与机器学习的在线适应性相融合，应用于智能电网与综合交通能源系统。在强化学习方向，提出了针对大连续动作空间的动态规划近似方法，显著提升了多智能体决策效率。其担任IEEE T-ITS副主编（2004–2016）与高级编辑（2016至今）期间，推动了混合系统控制、V2X协同优化等方向的学术发展。

新兴趋势与展望

研究人员指出未来ITS将向模块化可解释端到端自动驾驶架构、车路协同V2X感知融合、专用场景（最后一公里物流与非铺装路面）适应性控制三大方向发展，并强调高保真仿真与现实实验的混合验证将成为技术落地的核心保障。Bart De Schutter特别提出可持续性能指标（减排降噪）与交通能源网络一体化将成为主流范式。

结论与意义

本研究证实，通过计算机视觉与嵌入式系统的深度集成，可有效解决自动驾驶在真实道路环境中的安全性与适老化难题；而基于多智能体优化的网络控制方法，能够在不改变物理基础设施的前提下显著提升路网通行效率。两项工作均体现了从理论创新到产业转化的完整闭环，为智能交通系统的可信部署提供了可复用的技术路径。研究人员强调，青年学者应平衡短期量化指标与长期质量产出，以跨学科视角应对全球交通可持续发展挑战。