张海伦 副教授

• 学院： 汽车学院
• 性别： 男
• 出生年月： 1992-08
• 职称： 副教授
• 学位： 博士
• 学历： 博士
• 毕业院校： 长安大学
• 联系电话：
• 电子邮箱： zhanghailun@chd.edu.cn
• 通讯地址：
• 邮编：
• 传真：
• 办公地址： 长安大学北校区汽车学院
• 教育经历：

  2023.03~2025.06 清华大学（博士后） 

  2021.11~2022.11 荷兰代尔夫特理工大学（访问学者）

  2018.09~2022.12 长安大学（博士）

张海伦，1992年8月生，博士，副教授，博士生导师。于长安大学获得博士学位，期间赴荷兰代尔夫特理工大学进行为期一年的访问研究，后进入清华大学车辆与运载学院完成博士后研究工作。

长期致力于智能网联汽车、驾驶人认知与决策、智能控制等前沿交叉领域的研究 。具备出色的科研创新能力与扎实的学术功底，在博士与博士后期间取得了一系列标志性创新成果。以第一作者身份在交通运输工程和车辆工程领域发表高水平期刊论文20余篇，其中多篇发表于IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Internet of Things Journal、Transportation Research Part F 等国际顶级期刊。此外，还申请了10余项国家发明专利（7项授权）。

主持了国家资助博士后研究人员计划（博新计划上会没中，给了个B档，难受）、中国博士后科学基金面上项目、北京市自然科学基金青年项目等多项国家级及省部级课题 。同时，作为项目骨干深度参与了4项国家重点研发计划项目。

研究工作系统地解决了人机交互分析、驾驶意图识别和车辆行为感知等领域的关键问题。例如，提出了创新的多层次驾驶行为分析方法，为理解网联环境下的人机交互特性提供了新模型；将在线迁移学习与字典学习等方法引入驾驶意图识别，有效提升了模型的扩展性与实时性；设计的集成学习与半监督学习融合框架，显著增强了车辆行为感知模型的鲁棒性与自适应能力。这些研究成果兼具理论深度与应用价值，为智能驾驶系统的发展提供了关键技术支撑。

欢迎对本方向有兴趣的本科生、硕士生和博士生同学联系我！本人无性别和第一学历歧视！

邮箱：zhanghailun@chd.edu.cn

          iszhanghailun@outlook.com

我能提供的：

1. 科研方面：提供前沿科研idea，至少每周1次的手把手指导论文撰写、专利申报、科研项目申请书撰写；

2. 访问方面：国际（荷兰）和国内（清华大学、吉林大学、北京理工大学、华南理工大学、重庆大学等）一流学府交流机会；

3. 硬件方面：团队具有驾驶模拟器1台、自动驾驶汽车1台，可用于驾驶人认知和自动驾驶控制决策课题研究；

4. 运动方面：本人热爱健身、骑行、越野徒步等运动项目，具有多年运动习惯，可帮助同学成为合格的“体育生”。

对你的期待：

1. 坐的住、能吃苦、有奋斗精神；

2. 对学术科研有追求，致力于基础研究和工程应用落地；

3. 熟练Matlab、Python等软件，学习过《机器学习》、《深度学习》、《强化学习》等课程；

4. 对自动驾驶、智能交通、认知心理科学感兴趣并有过论文发表经历（不强制）。

给IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、《机械工程学报》、IEEE Internet of Things、Transportation Research Part F等期刊投过稿，所以被列为了审稿人

（没啥社会职务，空着也不好，但是我看其他老师都写了，那我也这么写）

关注智能网联汽车中驾驶人认知决策、人机交互以及控制领域，如下：

（1）在人机交互方面：提出了一种基于分层聚类算法、墨西哥帽小波变换法、非参数检验法以及层次狄利克雷过程与隐马尔可夫模型相结合的多层次驾驶行为分析方法。通过该方法，能够系统地捕捉网联环境下驾驶人和HMI的交互频率、注意力分布及响应特性，为驾驶行为的定量分析和模式提取提供新的思路。采用创新的文本聚类算法对驾驶模式进行定量分析，提供了全新的网联环境下驾驶行为的科学理解和应用模型。学术影响方面，为智能交通系统中的驾驶行为建模提供了理论支持，还为交通安全管理及车联网技术的发展提供了实践依据，具有较高的学术价值与应用潜力(论文1：Zhang Hailun, Fu Rui, Wang Jiangqiang, Simeon C. Calvert, Hans van Lint. Driving Patterns in Connected Environments: A Case Study of Intersection-Approaching Behavior of Professional and Non-Professional Drivers [J]. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behavior. 103 (2024) 230–259. 论文2：网联环境下驾驶人响应机制—一种交叉路口接近行为定性效应分析与定量驾驶模式提取案例[J/OL]. 机械工程学报, 2024, 60 (10): 22-39.) 

（2）在车辆稳定性控制方面：提出了一种新型的IPC（干预预测与控制）框架，解决了公交车因转向滞后而导致的横向稳定性问题。该框架结合了干预标准、车辆状态预测和在线控制，通过多因素耦合的BP神经网络实时评估稳定性边界，采用EKF观测器和OARIMA模型预测车速与侧滑角的短期趋势，并通过AFS策略与Smith-SMC设计稳定性控制系统。仿真结果表明，该框架在极端转向条件下表现出色，显著降低了转向滞后的影响，为公交车的主动安全控制提供了新思路（论文：Fu Rui, Yang Bing, Zhang Hailun. Lateral Stability Control of Buses: A framework Considering the Steering Hysteresis Response Using Interleaved Predictive-Control [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2024, 23(1), 216-231.）

（3）在驾驶人意图识别方面：拓展在线迁移学习的应用场景，通过将在线迁移学习引入换道意图识别领域，研究展示了如何在交通行为建模中应用动态适应性技术。为交通流量管理与智能驾驶系统中的行为预测提供了新的方法，推动了在线迁移学习在复杂交通环境中的应用研究。此外，为提高意图识别模型的可扩展性与训练效率，通过引入字典学习（稀疏表示）与图Lasso方法，研究解决了传统深度学习在建模速度上的不足，提升了模型在处理不同驾驶行为时的扩展能力。这一创新对提升智能驾驶系统的实时响应能力具有重要意义(论文：Zhang Hailun, Fu Rui, et al. Turning Maneuver Prediction of Connected Vehicles at Signalized Intersections: A Dictionary Learning-Based Approach[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2022, 9(22): 23142-23159.)

（4）在驾驶行为感知方面：增强车辆行为感知模型的实用性与鲁棒性，将集成学习与半监督学习相结合，并设计了针对数据流中的异常值和概念漂移的自适应策略，使得模型在面对现实世界中的动态数据时表现出更强的鲁棒性与适应性。这为智能交通系统中车辆行为识别与预测的研究提供了更具实用价值的技术方案。此外，提出的基于微簇特征的在线自适应方法，进一步拓展了模型在应对概念演化和新类检测方面的能力，增强了模型在不断变化的交通环境中的适应性与准确性。这为自适应半监督学习在智能交通中的应用研究提供了新方向（论文：Zhang Hailun, Fu Rui, Wang Chang, et al. Driving Maneuver Detection at Intersections for Connected Autonomous Vehicles: A Micro-Cluster-Based Online Adaptable Approach [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2024, 25(2): 1178-1199, Feb. 2024.）

入职晚了，学院还没有给我排课。

1. 项目骨干负责国家重点研发计划“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”子任务“行车风险评估模型参数辨识与标定方法”（2023YFB2504402）国家级；

2. 主持负责国家资助博士后研究人员计划（B 档）项目（GZB20230355）（自动入选）国家级；

3. 主持负责中国博士后科学基金面上项目（2023M731963）省部级；

4. 主持负责北京市自然科学基金青年项目（3244031）省部级；

5. 项目骨干参与北京市自然科学基金-顺义创新联合基金重点研究专题项目“基于智能座舱交互多模态数据的用户行为分析建模与评价研究”（L247007）；

6. 参与国家重点研发计划“2022 年面向先进驾驶辅助系统（ADAS）的车载高速视频传输接口芯片研发及产业化，CEIEC-2022-ZM02-0218”；

7. 参与国家重点研发计划“人车耦合机理与人机协同理论，2018YFB1600501”；

8. 参与国家重点研发计划“道路运输网风险演化机理与系统评价优化方法，2019YFB1600500”；

9. 负责2022年中央高校基本科研业务费专项资金项目（长安大学优秀博士学位论文培育资助项目）；

10. 负责 2021 年研究生科研创新实践项目（混行环境下基于在线迁移学习的前车驾驶意图识别方法研究，300103714004）。

1.       Zhang Hailun, Fu Rui, et al. Turning Maneuver Prediction of Connected Vehicles at Signalized Intersections: A Dictionary Learning-Based Approach[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2022, 9(22): 23142-23159. JCR 1区，中科院1区TOP

2.       Zhang Hailun, Fu Rui. An Ensemble Learning–Online Semi-Supervised Approach for Vehicle Behavior Recognition[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(8): pp. 10610-10626. JCR 1区，中科院1区TOP

3.       Zhang Hailun, Fu Rui, Wang Chang, et al. Driving Maneuver Detection at Intersections for Connected Autonomous Vehicles: A Micro-Cluster-Based Online Adaptable Approach [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2024, 25(2): 1178-1199, Feb. 2024. JCR 1区，中科院1区TOP

4.       Zhang Hailun, Fu Rui, Wang Jiangqiang, Simeon C. Calvert, Hans van Lint. Driving Patterns in Connected Environments: A Case Study of Intersection-Approaching Behavior of Professional and Non-Professional Drivers [J]. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behavior. 103 (2024) 230–259. JCR1区，中科院2区

5.       Zhang Hailun, Fu Rui. Target vehicle lane-change intention detection: An approach based on online transfer learning[J]. Computer Communications, 2021, 172: 54-63. JCR 1区，中科院3区

6.       Fu Rui, Zhang Hailun*, et al. Real‐time estimation and prediction of lateral stability of coaches: a hybrid approach based on EKF, BPNN, and online autoregressive integrated moving average algorithm[J]. IET Intelligent Transport Systems, 2020, 14(13): 1892-1902. JCR 2 区，中科院3区

7.       Zhang Hailun, Fu Rui, Qing Xu, Jianqiang Wang. Qualitative and quantitative analyses of the effects of navigation systems and signal countdown timers on driving behavior [J]. Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition). 2024. JCR 1区，中科院2区https://link.cnki.net/urlid/61.1494.u.20241217.1653.004

8.       张海伦, 王广玮, 孟庆文, 许庆, 王建强, 李克强. 交叉口车辆行为感知在线半监督混合方法[J]. 汽车工程, 2024, 46 (11): 1993-2004.

9.       张海伦, 许庆, 高博麟, 王建强, 李克强. 网联环境下驾驶人响应机制—一种交叉路口接近行为定性效应分析与定量驾驶模式提取案例[J/OL]. 机械工程学报, 2024, 60 (10): 22-39.

10.    张海伦,付锐,袁伟,郭应时.面向前车的驾驶行为感知与意图识别算法研究[J].中国公路学报,2022,35(06):299-311

11.    张海伦,付锐.高速场景相邻前车驾驶行为识别及意图预测[J].交通运输系统工程与信息,2020,20(01): 40-46.

12.    曹婷婷, 张海伦*,袁泉. 面向用户体验改善的 HMI 触控交互测评方法[J]. 汽车工程，2025，已录用.

13.    付锐,张海伦*,刘文晓,张洪加.驾驶人意图识别综述[J].长安大学学报(自然科学版),2022,42(01):33-60.

14.    Cheng H, Jiang Y, Zhang Hailun, et al. Emergency Index (EI): A two-dimensional surrogate safety measure considering vehicles’ interaction depth[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2025, 171: 104981.

15.    Fu Rui, Liu Wenxiao, Zhang Hailun.Adopting an HMI for overtaking assistance - Impact of distance display, advice, and guidance information on driver gaze and performance [J]. Accident Analysis and Prevention. 2023.

16.    Fu Rui, Yang Bing, Zhang Hailun. Lateral Stability Control of Buses: A framework Considering the Steering Hysteresis Response Using Interleaved Predictive-Control [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2023.

17.  Wang G, Meng Q, Zhang Hailun, et al. Output Feedback Control of Safety-Critical Systems with Continuous Twisting Algorithm[C]//2024 36th Chinese Control and Decision Conference (CCDC). IEEE, 2024: 5425-5430.

18.  Zhang Hailun, Fu R. A hybrid approach for turning intention prediction based on time series forecasting and deep learning[J]. Sensors, 2020, 20(17): 4887.

19. 张海伦, 汪选要. 智能车自动换道横向控制策略的研究[J]. 机械设计, 2018, 35(4): 78-83.

20. Qingwen Meng, Ming Gao, Gaungwei Wang, Lu Yang, Hailun Zhang, Jianqiang Wang. A mixture Cauchy kernel based estimation method for INS/GNSS under GNSS-challenged environment[C]//2023 7th CAA International Conference on Vehicular Control and Intelligence (CVCI). IEEE, 2023: 1-6.

1. 张海伦, 姚华. 一种超车时前方目标车辆运动姿态实时观测装置及方法: CN201910049071.3[P]. 2022-04-01.

2. 张海伦, 付锐. 一种前车切入或紧急换道识别预警装置及预警方法: CN201910460795.7[P]. 2022-06-07.

3. 付锐, 张海伦. 一种基于驾驶员意图识别的换道辅助预警方法及装置: CN201910355427.6[P]. 2021-01-01.

4. 张海伦, 王建强, 许庆, 何雷, 李克强. 车道偏离预警系统安全运行关键参数测试方法和装置: CN202410333512.3[P]. 2025-05-16.

5. 张海伦，许庆，王建强，徐少兵，李克强. 基于视觉的前向防撞预警系统关键参数测试方法和装置: CN202410333486.4[P]. 2024-07-12.

6. 王建强, 许庆, 张海伦, 李克强, 何雷. 一种基于图像的车辆自动紧急制动系统关键参数测试方法: CN202410333506.8[P]. 2025-05-16.

7. 许庆, 王建强, 张海伦, 李克强, 徐少兵. 一种车辆自动泊车系统关键参数测试方法: CN202410333502.X[P]. 2025-05-06.

长安大学优秀博士论文。

2023.03 ~ 2025.06 清华大学车辆与运载学院博士后；

2025.07 ~ 至今  长安大学汽车学院副教授。