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个人简介

姜俊昭，博士，合肥工业大学汽车与交通工程学院实验中心主任，高级实验师，硕士生导师。主要从事多模态感知融合、端到端自动驾驶及数据挖掘算法研究，具有丰富的项目实战、算法开发与软件开发经验。获安徽省科技进步一等奖，主持1项国家重点研发计划新能源汽车重点专项子课题，2项安徽省人工智能科技攻坚项目以及多项企业横向项目。指导国家级/省部级大学生竞赛十余项，累计发表SCI及EI收录论文17篇，授权发明专利18项，软件著作权15项，参与新能源汽车国家标准制修订多项。

招生专业：车辆工程。欢迎对自动驾驶、数据挖掘、大模型及场景生成等算法研究感兴趣的同学报考研究生。

科研项目

[1] 世界模型模型构建与自动驾驶产业化，安徽省科技创新攻坚计划项目，2025年-2028年，主持；

[2] 基于端到端大模型的智能驾驶关键技术及应用，安徽省科技创新攻坚计划项目，2024年-2027年，主持；

[3] 面向高级别自动驾驶的车道线多分类检测算法研究，安徽省省重点实验室创新专项，2023年，主持；

[4] 智能驾驶车载设备感知算法开发，企业委托开发项目，2025年-2026年，主持；

[5] 基于数据驱动的轮胎与整车动力学匹配性评价算法开发，企业委托开发项目，2023年-2025年，主持；

[6] 基于能耗特征的燃料电池汽车续驶里程分析软件开发，企业委托开发项目，2021年-2023年，主持；

[7] 物联网智能终端数据深度学习算法，企业委托开发项目，2021年，主持；

[8] 基于多源异构信息混合融合及自适应环境感知关键技术研究与应用，安徽省科技重大专项，2022年-2025年，技术负责；

[9] 柴油机智能数据处理与分析平台，企业委托开发项目，2025年-2027年，技术负责；

发表论文

[1] AA-Pillars: Pillar-Based 3D Object Detection with refined pillar features, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 2026, https://doi.org/10.1177/09544070251408158（SCI , 第一作者）

[2] FB-Net: Multi-sensor fusion for object detection using front view and bird’s-eye features, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 2026, DOI： 10.1177/09544070251408104. （SCI , 通讯作者）

[3] 基于多特征融合的燃料电池汽车能耗分析及预测[J]，中国公路学报. 2026, 39(8): 452-462. （EI，第一作者）

[4] 基于主客观融合的轮胎与整车操纵稳定性匹配评价方法研究[J]. 汽车工程, 2025, 47(04): 776-787. （EI，第一作者）

[5] AFMCT: Adaptive Fusion Module based on Cross-modal Transformer block for 3D Object Detection. Machine Vision and Applications, 2024，35:40，DOI：10.1007/s00138-024-01509-3. (SCI, 通讯作者)

[6] 基于交叉注意力机制的多模态感知融合方法[J]. 中国公路学报, 2024, 37(3), 181-193(EI，通讯作者)

[7] 基于能耗加权策略的燃料电池汽车续驶里程预测[J].汽车工程, 2023, 45(12): 2357-2365+2329 （EI，第一作者）

[8] Distribution Analysis of Multiple Limit Cycles of Vehicle Shimmy System with Consideration of Joint Clearances. Mechanics of Solids, 2022, 57(6), 1467–1474. （SCI，第一作者）

[9] Analysis of dynamic behavior of vehicle shimmy system with stochastic clearance，Mechanics of Solids, 2022, 57(1): 139-148.（SCI，通讯作者）

发明专利

[1] 一种面向FSAC赛道场景的端到端感知方法，ZL202510729669.2，第1发明人

[2] 一种基于数据增强的自动驾驶汽车仿真测试方法，ZL202511273615.6，第1发明人

[3] 一种针对多岔口复杂道路场景的车道线检测方法，ZL202411253811.2，第1发明人，2025年授权

[4] 基于多视图表示和多模态融合的3D体素占用预测方法，ZL202411188426.4，第1发明人，2025年授权

[5] 一种面向高级别自动驾驶的车道线检测方法，ZL202211419494.8，第1发明人，2025年授权

[6] 一种基于线锚的多分类车道线检测方法，ZL202311182068.1，第1发明人，2025年授权

[7] 一种基于集成模型的燃料电池汽车瞬时能耗预测方法， ZL202211231216.X，第1发明人，2025年授权

[8] 基于历史实时能耗的燃料电池汽车续驶里程预测方法，ZL202311163415.6，第1发明人，2024年授权

[9] 一种轮胎与整车匹配量化评价方法，ZL202410919453.8，第1发明人，2025年授权

[10] 一种基于试验数据重构的道路六分力参数辨识方法，ZL202410307148.3，第1发明人

[11] 一种基于双目相机和激光雷达融合的道路目标检测方法，ZL202210110972.0，第3发明人，2024年授权

[12] 一种基于激光雷达与机器视觉融合的目标检测方法，ZL202210630026.9，第3发明人，2024年授权

[13] 基于Transformer的多传感器融合目标检测方法，ZL202211459301.1，第3发明人，2025年授权

[14] 一种基于多视角的多模态信息融合目标检测方法，ZL202411890832.5，第4发明人，2025年授权

[15] 基于雾天场景下非均匀圆柱体素编码的点云目标检测方法，ZL202411275115.1，第3发明人，2025年授权

[16] 一种基于毫米波雷达和视觉的道路目标检测与关联方法，ZL 202111505998.7，第3发明人，2024年授权

科研奖励

智能车辆感知与决策控制关键技术研究及产业化应用，2023年度安徽省科学技术进步奖，一等奖。

科技竞赛

[1] “挑战杯”省赛一等奖（金奖），指导老师，2024；

[2] “挑战杯”国赛三等奖（铜奖），指导老师，2024；

[3] 全国大学生金融精英挑战赛，国赛优秀奖，指导老师，2021；

[4] 全国大学生统计建模大赛，安徽省三等奖，指导老师，2024；

[5] 中国大学生无人驾驶方程式大赛，全国三等奖，指导老师，2024；

[6] 中国大学生无人驾驶方程式大赛，全国二等奖，指导老师，2025;

[7] 全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛，决赛三等奖，指导老师，2022；

[8] 合肥工业大学计算机设计大赛，三等奖，指导老师，2024；

[9] 全国大学生交通运输科技大赛，国赛三等奖，指导老师，2025；

[10] 安徽省大学生节能减排社会实践与科技竞赛，校赛一等奖，指导老师，2025。

教育经历

[1] 2012.9-2017.6

合肥工业大学 | 车辆工程 | 博士 | 研究生

[2] 2006.9-2010.6

合肥工业大学 | 车辆工程 | 学士 | 本科

工作经历

[1] 2020.12-至今

合肥工业大学 | 汽车与交通工程学院 | 实验中心主任

[2] 2019.9-2020.12

华为技术有限公司 | 智能汽车解决方案BU | 高级工程师

[3] 2017.6-2019.9

中国汽车技术研究中心 | 汽车试验研究所 | 高级工程师

[4] 2010.8-2012.7

合肥工业大学 | 助教

社会兼职

[1] 安徽省汽车工程学会标委会秘书长

研究方向

[1] 端到端自动驾驶算法

[2] 自动驾驶场景生成与真值构建

[3] 面向高级别自动驾驶的感知融合算法

其他联系方式