智能交通与自动驾驶中的若干数学问题
数学专题报告
报告题目(Title)：智能交通与自动驾驶中的若干数学问题
报告人(Speaker)：孙翊文 助理研究员（北京大学）
地点(Place)：后主楼1124
时间(Time)：2026年11月19日（周四）16:00-17:00
邀请人(Inviter)：殷鉴远
报告摘要
智能交通与自动驾驶看似工程问题，核心却是稀疏观测、分布漂移与多智能体耦合下的预测和决策。本报告从四类问题切入：到达时间估计中的度量学习与知识迁移，小数据下跨城交通流的选择性域自适应，由速度观测反推城市起讫点矩阵，以及换道决策里个体最优与集体最优的耦合。四条线索分别对应赋权有向图上的回归、多源域对齐、机理约束下的稀疏建模，以及可分解的多智能体值函数。
具体来说，到达时间估计要处理司机与路段两类稀疏，用嵌入度量把稠密知识迁到稀疏样本；进一步地，跨城流量预测按功能相似度拼虚拟城市再迁移，把单域迁移扩展到多源选择；对于起讫点估计，则用关系方程把拥堵状况与总出发量的时频差异写进模型，并以零膨胀负二项刻画稀疏OD；最后，换道决策在个体Q的可行集里用全局Q选集体更优的一招。相关工作发表于IEEE T-ITS、IEEE TVT与Transportation Research Part C。
主讲人简介
孙翊文目前于北京大学智能学院担任助理研究员，研究兴趣包括智能交通、自动驾驶、智能社会治理等。他本科毕业于清华大学电子工程系，博士毕业于清华大学自动化系。研究成果在《中国科学：信息科学》、《智能系统学报》、IEEE T-ITS、Cell Reports Physical Science、TRC、TRE、PR等期刊和会议上发表。担任《智能系统学报》青年编委，IEEE T-ITS、TRC、ACM SIGKDD、IEEE ITSC等期刊和会议审稿人。
