聚焦道路交通安全痛点，深耕智能驾驶前沿领域。三亚学院、吉利星睿数据智能产业学院携手吉利汽车研究院，联合开展国家交通事故安全预防-永不碰撞重点项目研发，针对自动驾驶领域 “被动防撞” 行业短板展开技术攻关，依托校企协同模式与实战化科研平台推进技术落地，在复杂高危行车场景防护研究上取得阶段性成果，同时以真实科研项目锤炼师生科创能力，续写产教融合、以研育人的新篇章。
基于深度强化学习的被撞避让决策系统
当前全球智能驾驶安全研究多聚焦于“主动避撞”技术，主要规避自身车辆撞击其他车辆的风险，但在遭遇他车违规行驶、多车夹击、近距离侵入等极端长尾危险场景时，被动遭受撞击的防御闪避方案存在明显技术空白，也是制约行车安全全面升级的行业难题。为此，三亚学院与吉利汽车研究院启动“永不碰撞”专项项目，着力突破“永不被撞”被动安全防护核心技术，三亚学院成为该项目核心合作高校，组建专项科研团队全力参与技术攻坚。
项目团队
为保障项目高效推进，三亚学院组建了一支由资深教授、青年教师、研究生与本科生构成的多层次科研梯队。团队由郭大波教授、孙立民教授领衔，张晶、吕仁杰、闫新月、宋显睿、焦萍萍等青年教师全程参与技术研发；电子信息2025级研究生路子正、嵇珏铭，以及金一鸣、杨昌杰、罗锦文、陈冠硕、任航等国家级大创项目本科生作为主力成员深度驻场研发。师生团队依托学校超算平台，聚焦驾驶中风险最高的 “夹心工况”（前车急刹、后车高速逼近，车辆陷入前后夹击的极端场景）开展场景搭建与算法迭代，顺利完成夹心场景初步构建，为该技术走向真实路况落地筑牢基础，实现强化学习模型高效训练，同时达成模型全参数精细化展示与数据化优化调整。
在技术研发层面，团队确立两大核心研究方向，融合深度学习、大模型、强化学习等前沿技术双轨并行突破。其一为基于CARLA平台的 “夹心” 工况端到端深度强化学习决策系统，融合RGB图像、3D点云、雷达等多源感知数据，通过特征提取、数据融合与PPO强化学习算法，实现制动、左右变道等避险动作的智能决策，借助CARLA仿真平台持续优化模型性能，不断提升极端工况下的响应准确率。其二是基于CARLA的长尾夹心事故场景大模型安全决策系统，依托LLM+RAG技术架构构建风险研判逻辑，精准测算前后车距离、后车碰撞时间等关键指标，划分不同风险等级，针对空间受限的高危夹击场景制定自适应避险策略，大幅提升复杂场景下的行车安全决策能力。
基于大模型的被撞安全决策系统
基于大模型的被撞风险决策逻辑
项目研发过程中，团队充分对比CarSim、CarMaker、NVIDIA DRIVE、Apollo等12款主流虚拟驾驶平台，最终选定适配性更强的CARLA开展全流程仿真测试，保障算法训练、场景复现与功能验证的专业性。历经反复调参、算法优化与场景模拟，团队接连产出多项高质量学术成果，多篇论文被核心期刊、国际顶级会议及 EI 收录。其中《自动驾驶轨迹规划综述》刊发于《中国图象图形学报》；《SC-DVHT: Spectrum-Constrained MARL for Dynamic Vehicle Control in Heterogeneous Traffic》入选2025IEEE大数据科学与工程国际会议；另有《多智能体深度强化学习通信七维度综述》等成果发表，形成 “技术研发+学术产出” 双向赋能的良好局面。
12种经典的虚拟驾驶平台
本次“永不碰撞”项目是三亚学院深化项目制教学、产教融合育人的又一重要实践，与学院此前研发国际领先地理情报系统的育人理念一脉相承。项目摒弃课堂模拟训练，以企业真实技术需求为导向，让学生全程参与场景构建、算法开发、仿真测试、数据优化等全流程工作，在真项目、真挑战中完成从理论学习者到工程研发者的转变，切实锤炼工程实践、算法研发与协同攻关能力。
依托海南自贸港育人优势，三亚学院始终坚持“走进校园是为了更好地走向社会”的办学理念，持续推动科研项目、产业需求与日常教学深度融合。此次携手吉利攻克智能驾驶被动安全技术，不仅助力填补国内自动驾驶安全领域技术短板，为国家道路交通安全事业贡献高校科创力量，也进一步完善了“校企联合、实战育人”的培养模式。未来，学校将继续联动行业龙头企业，承接更多国家级重点科研项目，引导师生立足产业前沿、服务国家需求，以科创突破赋能产业发展，以实战历练培育高素质复合型工科人才。
文图来源｜信息与智能工程学院
编辑 | 新媒体中心
美编｜王 琳
一审一校 | 石 玲
二审二校 | 饱 饱
三审三校 | 今 禾
