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申博答辩演讲

一、研究背景与意义

(1)随着全球经济的快速发展，科技创新已成为国家竞争力的重要标志。近年来，人工智能技术在我国得到了迅速发展，特别是在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。然而，在复杂环境下的智能感知与决策仍面临诸多挑战。以自动驾驶为例，其核心在于车辆对周围环境的准确感知和快速响应。据统计，我国自动驾驶市场规模预计到2025年将达到1000亿元，但当前智能感知技术仍存在不足，如对复杂天气、道路状况的适应性差，以及多传感器融合的准确性有待提高。

(2)本研究旨在解决复杂环境下智能感知与决策中的关键问题，推动人工智能技术在智能交通、智能制造等领域的应用。以智能交通为例，通过优化感知算法，提高车辆对周围环境的识别能力，可以有效降低交通事故发生率。根据我国交通运输部统计，2019年全国交通事故死亡人数为6.4万人，其中约80%的交通事故与感知误差有关。通过本研究，有望将交通事故死亡人数降低20%以上，为社会创造巨大的经济效益。

(3)此外，本研究还关注智能感知技术在智能制造领域的应用。以工业机器人为例，其感知能力直接影响着生产效率和产品质量。据统计，我国工业机器人市场规模在2019年达到150亿元，预计到2025年将突破500亿元。然而，当前工业机器人的感知能力仍有待提升，如对复杂工件、动态环境的适应性不足。本研究将针对这些问题，提出一种基于深度学习的感知算法，以提高工业机器人的感知能力，从而提升生产效率和产品质量。通过实际应用案例，验证该算法在提高生产效率方面的潜力，有望为我国智能制造产业带来显著的经济效益。

二、研究内容与方法

(1)本研究将围绕复杂环境下的智能感知与决策问题，主要开展以下内容：首先，针对多源异构传感器数据融合问题，设计并实现一种基于深度学习的融合框架，以提升感知系统的整体性能。其次，针对动态环境下的目标检测与跟踪问题，提出一种自适应的检测算法，通过引入注意力机制和动态网络结构，提高目标检测的准确性和鲁棒性。最后，针对智能决策问题，开发一套基于强化学习的决策框架，通过与环境交互学习最优策略，实现智能体的自主决策。

(2)在研究方法上，本研究将采用以下策略：首先，基于深度学习的传感器数据融合方法，通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，实现对多源异构数据的融合处理。其次，针对动态环境下的目标检测与跟踪，采用目标检测算法如YOLOv4和跟踪算法如Siamese网络，通过实验验证算法的有效性。最后，在强化学习方面，采用深度Q网络（DQN）和策略梯度（PG）等算法，结合深度神经网络，实现智能体的决策优化。

(3)本研究将采用实验验证和实际应用相结合的方法，对提出的方法进行评估。在实验验证方面，将通过构建多个仿真环境，对所提算法进行性能测试，并与现有方法进行对比分析。在实际应用方面，将选择具有代表性的场景，如智能交通和智能制造，将研究成果应用于实际系统中，通过实际运行数据对算法性能进行评估，确保研究成果的实用性和可行性。此外，本研究还将关注算法的实时性和可扩展性，以适应未来智能系统的需求。

三、研究现状与进展

(1)近年来，随着人工智能技术的飞速发展，智能感知与决策领域取得了显著的进展。在传感器数据融合方面，研究者们提出了多种融合算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、以及基于深度学习的融合框架。这些方法在处理多源异构数据时，能够有效提高感知系统的整体性能。例如，一些研究团队通过将CNN和RNN相结合，实现了对高维传感器数据的实时融合，显著提升了感知系统的鲁棒性和准确性。此外，针对动态环境下的目标检测与跟踪问题，研究者们开发了多种算法，如基于模板匹配的跟踪算法、基于特征匹配的跟踪算法以及基于深度学习的跟踪算法。这些算法在处理复杂场景下的目标检测与跟踪任务时，表现出较高的准确性和实时性。

(2)在智能决策领域，强化学习作为一种重要的机器学习方法，近年来得到了广泛关注。研究者们针对不同场景和任务，提出了多种强化学习算法，如Q学习、SARSA、DQN、DDPG等。这些算法在解决连续控制、多智能体协同决策等复杂问题时，展现出良好的性能。特别是在自动驾驶领域，研究者们通过强化学习算法实现了车辆的自主导航、路径规划等功能。此外，为了提高强化学习算法的收敛速度和稳定性，研究者们还提出了多种改进方法，如经验回放、优先级队列、目标网络等。这些改进方法在提升算法性能方面取得了显著成效。

(3)在实际应用方面，智能感知与决策技术已在多个领域取得了显著成果。例如，在智能交通领域，通过集成智能感知与决策技术，实现了车辆的智能导航、交通流量预测等功能，有效提高了道路通行效率和安全性。在智能制造领域，智能感知与决策技术被广泛应用于工业机器人、自动化生产线等方面，实现了生产过程的智能化和自动化。此