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王建强

清华大学车辆与运载学院院长

王建强，男，清华大学车辆与运载学院院长，国家级高层次人才、博士生导师。

教育背景
1998.9～2002.6，吉林大学载运工具运用工程专业，博士
1994.9～1997.3，吉林工业大学汽车运用工程专业，硕士
1990.9～1994.7，吉林工业大学汽车运用工程专业，本科
工作履历
2019.04至今，清华大学车辆与运载学院，教授
2016.12～2019.04，清华大学汽车工程系，研究员，教授
2005.01～2016.12，清华大学汽车工程系，副研究员
2011.08～2012.08，美国加州大学伯克利分校，访问学者
2003.01～2004.12，清华大学汽车工程系，博士后，讲师
2000.07～2002.12，吉林大学交通学院，讲师
1997.03～2000.06，吉林工业大学汽车运输工程研究所，实习研究员
研究领域
汽车智能安全
智能车辆感知、决策与控制
驾驶员行为特性分析与建模
人-车-路协同与车联网技术
科研项目
1. 国家重点研发计划项目，高级别自动驾驶复杂行车环境风险认知、量化评估与安全决策技术，2023YFB2504400，主持
2. 国家自然科学基金创新研究群体项目，智能车辆协同决策与控制，52221005，主持
3. 国家自然科学基金重点项目，驾驶人认知机制驱动的智能车辆决策研究，52131201，主持
4. 国家自然科学基金重大项目之课题，极限工况下人-车-路闭环系统动力学建模与失稳风险辨识，6179056，主持
5. 国家杰出青年科学基金，汽车智能安全，51625503，主持
6. 清华-丰田国际合作项目，Research on ITS with Vehicle-Road-Cloud Coordination，20223930039，主持
7. 清华-日产国际合作项目，Alliance Automotive Research & Development Joint Research Center for Intelligent Mobility，20223930039，主持
8. 清华-日立国际合作项目，ODD Management for Cooperative Automated Driving System，20203000079，主持
9. 清华-嘀嘀无限企业合作项目，未来出行联合研究中心，20192911567，主持
10. 清华-东风汽车企业合作项目，面向Sharing-VAN的车路云融合风险评估与行驶决策，主持
11. 清华-中国移动合作项目，“车联网”教育部-中国移动联合实验室，主持
学术兼职
学术成果
发表SCI/EI检索论文160余篇，主持或参与4部中文著作（含国内第一本汽车智能安全领域专著《汽车智能安全》、智能网联汽车领域专业教材《智能网联汽车》等），参著2部英文著作，授权国家发明专利180余项，主持和参与制定国家/行业标准10项，论文总引用超过30000次，受邀在重要国际/国内会议做大会主旨或特邀报告20余次。
部分论文
[1] Xie S, Chen S, Zheng J; Tomizuka M, Zheng N, Wang J. From Human Driving to Automated Driving: What Do We Know About Drivers?[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022,7(23): 6189 – 6205.
[2] Wang J, Huang H, Li K, Li J. Towards the Unified Principles for Level 5 Autonomous Vehicles. Engineering 2021; 7:1313–25.
[3] Zheng X, Huang H, Wang J, Zhao X, Xu Q. Behavioral decision‐making model of the intelligent vehicle based on driving risk assessment. Comput-Aided Civ Infrastruct Eng 2021;36:820–37.
[4] 王建强,郑讯佳,黄荷叶.驾驶人驾驶决策机制遵循最小作用量原理[J].中国公路学报,2020,33(4): 155-168.
[5] Wang J, Huang H, Li Y, Zhou H, Liu J, Xu Q. Driving risk assessment based on naturalistic driving study and driver attitude questionnaire analysis[J], Accident Analysis & Prevention, 2020, 145: 105680.
[6] Huang H, Wang J, Fei C, Zheng X, Yang Y, Liu J, et al. A probabilistic risk assessment framework considering lane-changing behavior interaction. Sci CHINA Inf Sci 2020; 63:190203.
[7] Huang H, Zheng X, Yang Y, Liu J, Liu W, Wang J. An integrated architecture for intelligence evaluation of automated vehicles[J]. Accident Analysis & Prevention, 2020, 145: 105681.
[8] Li Y, Zheng Y, Morys B, Pan S, Wang J, Li K. Threat Assessment Techniques in Intelligent Vehicles: A Comparative Survey. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 2020, 13(4): 71-91.
[9] Xie,G.,Gao,H., Qian, L.,Huang, B., Li, K., & Wang, J*. Vehicle trajectory prediction by integrating physics-and maneuver-based approaches using interactive multiple models[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics,2018,65(7)：5999-6008 2
[10] Li Y, Zheng Y, Wang J*, Kodaka, K., & Li, K. Crash probability estimation via quantifying driver hazard perception[J]. Accident Analysis & Prevention, 2018,116：116-125
[11] Hongbo Gao, Bo Cheng, Jianqiang Wang*, Keqiang Li. Object Classification using CNN-Based Fusion of Vision and LIDAR in Autonomous Vehicle Environment[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics,2018,14(9)：4224-4231
[12] Li Y, Wang J*, Wu J. Model calibration concerning risk coefficients of driving safety field model[J]. Journal of Central South University, 2017,24(6)：1494-1502
[13] Xiaofei Li, Lingxi Li, Fabian Flohr, Jianqiang Wang, Hui Xiong, Morys Bernhard, Shuyue Pan, Dariu M. Gavrila, and Keqiang Li*. A Unified Framework for Concurrent Pedestrian and Cyclist Detection[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2017, 18(2): 269-281
[14] Xiaoyuan Wang*, Jianqiang Wang, Zhenxue Liu, Yaqi Liu, and Jingheng Wang. Study on Reverse Reconstruction Method of Vehicle Group Situation in Urban Road Network Based on Driver-Vehicle Feature Evolution[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2017, 2017:1-14
[15] Xie G,Zhang X, Gao H*, Qian, LJ, Wang,JQ . Situational Assessments Based on Uncertainty-Risk Awareness in Complex Traffic Scenarios[J]. Sustainability, 2017, 9(9):1582
[16] Jianqiang Wang, Chenfei Yu, Shengbo Eben Li*, Likun Wang. A Forward Collision Warning Algorithm With Adaptation to Driver Behaviors[J]. IEEE Transactions On Intelligent Transportation Systems. 2016，17(4), 1157-1167
[17] Jianqiang Wang，Jian Wu，Xunjia Zheng，Daiheng Ni，Keqiang Li，Driving safety field theory modeling and its application in pre-collision warning system，Transportation Research Part C: Emerging Technologies，2016, 72:306-324
[18] 王建强，吴剑，李洋，基于人-车-路协同的行车风险场概念、原理及建模，中国公路学报，2016，29(1)：105~114
[19] Li, Keqiang ，Wang, Xiao，Xu, Youchun，Wang, Jianqiang*，Density Enhancement-Based Long-Range Pedestrian Detection Using 3-D Range Data，IEEE Transactions ON Intelligent Transportation Systems，2016，17(5)：1368~1380
[20] Jianqiang Wang, Shengbo Eben Li*, Yang Zheng and Xiaoyun Lu. Longitudinal collision mitigation via coordinated braking of multiple vehicles using model predictive control. Integrated Computer-Aided Engineering, 2015：171–185.
[21] Jianqiang Wang*, Jian Wu, Yang Li. The Driving Safety Field Based on Driver-Vehicle-Road Interactions [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2015, 16(4): 2203-2214.
[22] Zhang J, Wang X, Wang J*, et al. Vehicle Group Relationship Transformation Mechanism under Dynamic and Complex Three-Lane Conditions[J]. Advances in Mechanical Engineering, 2015, 7(2): 687517.
[23] Jianqiang Wang, Yang Zheng, Xiaofei Li, Chenfei Yu, Kenji Kodakab, Keqiang Li*. Driving risk assessment using near-crash database through datamining of tree-based model. Accident Analysis and Prevention, 2015, 84：54–64.
[24] Kuang X, Wang J*, Li K. A New Method for Bus Drivers’ Economic Efficiency Assessment[J]. SAE International Journal of Commercial Vehicles, 2015, 8(2): 536-543.
[25] Jianqiang Wang, Chenfeng Xiong*, Meng Lu, et al. Longitudinal driving behavior on different roadway categories: an instrumented-vehicle experiment, data collection and case study in China[J]. IET Intell. Transp. Syst., 2015, Vol. 9, Iss. 5, pp. 555–563
[26] Xiaoyuan Wang, Jianqiang Wang*, Jinglei Zhang, Xuegang (Jeff ) Ban, Lane-changing model with dynamic consideration of driver's propensity, International Journal of Modern Physics C, Vol. 26, No. 2 (2015) 1550015
[27] Jianqiang Wang , Daiheng Ni* , and Keqiang Li , RFID-Based Vehicle Positioning and Its Applications in Connected Vehicles, Sensors 2014, 14, 4225-4238; doi:10.3390/s140304225
[28] Enzo C. Jia, JianqiangWang, and Daiheng Ni, An Efficient Methodology for Calibrating Traffic Flow Models,Based on Bisection Analysis, Journal of Applied Mathematics, Volume 2014, Article ID 949723
[29] Wang,J., Zhang,L., Zhang,D., Li,K. An adaptive Longitudinal Driving Assistance System Based on Driver Characteristics. IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, VOL. 14, NO. 1, MARCH 2013，PP.1-12
[30] 王建强，王海鹏，刘佳熙，李克强，基于车路一体化的交叉口车辆驾驶辅助系统, 中国公路学报, Vol.26，No.4， July 2013，169-183
[31] Wang J, Sun X, Guo J. A Region Tracking-Based Vehicle Detection Algorithm in Nighttime Traffic Scenes. Sensors. 2013; 13(12):16474-16493.
[32] 王建强，王海鹏(S)，张磊，基于电控液压制动装置的车辆主动报警/避撞系统，吉林大学学报 (工学版)，2012，Vol.42, No. 4, 816-822
[33] Jianqiang Wang, Haipeng Wang, Xiao-Yun Lu, Boyuan Xie. RFID-based Vehicle Positioning of Cooperative Driving Assistance Systems. AP-00267, 19th ITS World Congress, Vienna, Austria, 22/26 October 2012.
[34] 王建强，杨波，李升波，李克强. 基于高速开关阀的气压电控辅助制动装置. 交通运输工程学报，2011年 第4期
[35] 王建强，杨波，张德兆，李升波. 基于双模式执行器的商用车自适应巡航控制系统. 中国公路学报，2011.03，PP.104-112，120
[36] 王建强，张德兆，李克强，徐继福，张立国. 汽车集成式电子真空助力器系统设计. 中国公路学报, 2011年第1期
[37] Jianqiang Wang, Xiaojia Lu, Qing Xiao, Meng Lu. Comparison of Driver Classification Based on Subjective Evaluation and Objective Experiment. In Proc. 90th TRB Annual Meeting, Paper 11-3170, January 23-27, 2011, Washington D.C.
[38] Wang Jianqiang, Li Shengbo, Huang Xiaoyu, and Li Keqiang，Driving Simulation Platform Applied to Develop Driving Assistance Systems，Journal of IET Intelligent Transportation System, June 2010,Volume 4, Issue 2, p.121–127.
[39] Wang, J., Zhang, D., Liu, J., Lu, M., Li, K. Multi-objective driving assistance system for intersection support. In Proceedings: 13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, ITSC 2010, September 19-22, 2010, Madeira. PP.348-353
[40] Jianqiang WANG, Zhifeng LIU, Shichun YI, Keqiang LI. Target Vehicle Selection Based on Multi Features Fusion Method. 2010 Intelligent Vehicles Symposium, June 21-24, 2010, University of California, San Diego,CA,USA.
[41] Wang, J., Lu, M., Zhang, L., Li, K., Yamamura, T., Kuge, N., Nakagawa, T. (2010). Study of longitudinal driving behaviour using advanced data collection and analysis platform. In Proc. 89th TRB Annual Meeting, Paper 10-1472, January 10-14, 2010, Washington D.C.
[42] Jianqiang Wang, Bo Yang, Shengbo Li, Dezhao Zhang, Keqiang Li. Pneumatic electronic braking assistance system using high-speed valves. ICVES10,2010 IEEE International Conference on Vehicular Electronics and Safety, July 15-17, 2010, Qingdao, ShanDong, China，59-64
部分专利
[1] Wang J, Huang H, Zheng X, et al. Driving Risk Identification Model Calibration Method and System. U.S. Patent, No. 16/755,892.
[2]Wang J, Zheng X, Huang H, et al. A Method and Device for Quantifying Driver’s Manipulation Behavior Based on Principle of Least Action. Japan Patent, No. 2020-541837
[3] 王建强, 黄荷叶, 郑讯佳等. 行车风险辨识模型的标定方法和系统, 授权, 2018.12.10, ZL201810433365.1
[4] 王建强, 郑讯佳, 黄荷叶等. 基于最小作用量原理的驾驶人操控行为量化方法及装置, 授权, 2018.12.11, ZL201810432926.6
[5] 王建强, 郑讯佳, 黄荷叶. 基于等效力的行车风险实时评估方法及其装置, 授权, 2018.12.20, ZL201810433436.8
[6] 王建强, 黄荷叶, 郑讯佳等. 基于行车安全场的车辆智能安全决策方法, 授权, 2019.4.5, ZL201810433464.X
[7] 王建强, 赵晓聪, 郑讯佳等. 一种智能车多目标驾驶控制方法及决策系统, 授权, 2020.6.5, ZL201910672422.6
[8] 王建强, 田洪清, 黄荷叶等. 非结构化道路条件下的行车环境态势评估方法及评估装置, 授权, 2020.7.31, ZL201910796959.3
[9] 王建强, 杨奕彬, 赵晓聪等. 基于驾驶人实时风险响应的动态人机共驾驾驶权分配方法, 授权, 2020.12.25, ZL201911358599.5
[10] 王建强, 邹翀昊, 黄荷叶等. 一种考虑驾驶风格的多信号灯路口车辆通行辅助优化方法, 授权, 2021.8.27, ZL202010989747.X
[11] 王建强, 崔明阳, 杨路等. 基于车辆行为交互与道路结构耦合的碰撞风险预测方法, 授权, 2021.10.29, ZL 202110983185.2
[12] 王建强, 杨路, 崔明阳等. 极限工况下车辆失稳与碰撞综合风险评估方法及装置, 授权, 2021.11.2, ZL202110934200.4
[13] 王建强, 黄荷叶, 刘科等. 道路交通系统风险辨识的方法、设备及存储介质, 授权, 2022.9.27, ZL202110182856.5
[14] 王建强, 王裕宁, 姜竣凯等. 面向多智能体对抗场景的威胁态势评估方法、装置及设备, 授权, 2022.12.30, ZL202210051131.7
[15] 王建强, 谢杉杉, 黄荷叶等. 自动驾驶车辆的拟人化轨迹规划方法、装置、车辆及介质, 授权, 2023.1.20, ZL202210657706.X
[16] 王建强, 姜竣凯, 王裕宁等. 基于场能的多智能体对抗场景态势评估方法及装置, 授权, 2023.2.28, ZL202210115962.6
荣誉与奖励
人才称号
中国汽车工程学会会士，2021
国家高层次人才特殊支持计划入选者，2019年
科技部中青年科技创新领军人才，2018年
教育部长江学者特聘教授，2017年
国家杰出青年科学基金获得者，2016年
2008年度教育部“新世纪优秀人才支持计划”，2008年
2007年度北京市科技新星，2007年
中国汽车工业秀青年科技人才，2004年
科技奖励
国家科学技术进步二等奖，2018年
国家科学技术进步二等奖，2015年
国家技术发明二等奖，2013年
国家技术发明二等奖，2010年
中国汽车工业科学技术进步一等奖，2017年
教育部科学技术发明一等奖，2013年
中国公路学会科学技术奖一等奖，2013年
中国公路学会科学技术奖二等奖，2013年
中国智能交通协会科学技术一等奖，2012年
北京市科学技术进步二等奖，2010年
北京市科学技术进步二等奖，2009年
教育部科学技术进步一等奖，2008年
教育部科学技术奖二等奖，2008年
第十五届全国发明展览会银奖，2005年
中国汽车工业科学技术进步一等奖，2003年
吉林省科学技术进步二等奖，2002年
第二届“长春市青年科技创新优秀奖”，2003年
论文奖励
IEEE数字化社会与智能系统国际学术会议（DSInS），最佳论文奖，2023
ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part A，最佳论文奖，2022
第2届事故分析与预防国际研讨会（ISAAP），最佳论文奖，2021
领跑者5000中国精品科技期刊顶尖学术论文，2020
第5届IEEE智能交通工程国际年会（ICITE），最佳论文奖，2020
《中国公路学报》期刊，优秀论文一等奖，2018
第十八届COTA国际交通科技年会，最佳论文奖，2018
IEEE 智能汽车国际会议（IEEE IV），最佳论文奖，2017
世界智能交通大会（ITS World Congress），最佳论文奖，2015
亚太智能交通系统会议（ITS Asia-Pacific Forum），最佳论文奖，2015
学校奖励
清华大学刘冰奖，2023年
清华大学优秀班主任，2018年
清华大学先进工作者，2016年
清华大学第二十六届“挑战杯”优秀指导教师，2008年
清华大学优秀班主任，2008年
清华大学大学生研究训练（SRT）计划优秀指导教师一等奖，2007年
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