多学科交叉融合背景：2005年本科毕业于南京农业大学计算机科学与技术专业，2008年硕士毕业于南京大学地理信息系统专业，2013年博士毕业于瑞典皇家工公司(KTH)空间信息科学专业，随后在南京大学进行博士后研究工作。

2017年3月进入bw必威西汉姆联官方网站交通工程系任副研究员以来，一直从事智能网联交通/车路协同自动驾驶相关研究。

1）智能网联交通/车路协同：智能网联环境下智能驾驶高精地图构建、基于AI的车路协同感知、规划决策和控制研究。

2）交通感知与场景理解：跨场景感知泛化、感知大小模型协调优化、复杂交通场景理解研究。

3）自动驾驶/群体智能的路径规划：车辆轨迹预测、基于深度强化学习的分布式多智能体协同优化研究。

[1]    国家重点研发计划，“自主式交通系统技术集成应用”的子课题“多尺度时间切片下异构数据插件式可扩展接入技术”。（2025 – 2027，负责人）

[2]    国家自然科学基金-面上项目，41971342，“面向车路协同的动态高精地图时空一体化建模”。（2020 – 2023，负责人）

[3]    国家重点研发计划，“高速公路智能车路协同系统集成应用”的子课题“高速公路车路协同信息与物理要素解耦与系统建模”，2019YFB1600101。（2020 – 2022，负责人）

[4]    山东省重点研发计划，“高速公路车路协同关键技术研究与应用”，课题三“基于云控平台的智慧高速交通态势推演及精细化协同管控”，2020CXGC010118。（2020 – 2022，负责人）

[5]    中国工程院重大咨询研究项目，“智慧公路发展战略研究”的课题“车路协同自动驾驶系统研究”。（2022 – 2023，参与，研究助理）

[6]    中国工程院院地合作项目，“车路协同自动驾驶战略对策研究”子课题“车路协同自动驾驶省市级试点示范”，JS2020ZT05。（2021 – 2024，负责人）

[7]    国家自然科学基金-青年科学基金项目，41401450，“集成多智能体和复杂网络技术的城市扩展模拟研究”。（2015 – 2017，负责人）

[8]    江苏省“双创计划”项目，“基于车辆轨迹数据的区域路网通行状态对高速公路保畅分流研究”。（2019 – 2020，负责人）

[9]    中国博士后科学基金面上资助，2015M571731，“基于精细路网约束的城市连锁零售业分析决策支持研究”。（2015 – 2016，负责人）

[10]江苏省博士后科研资助计划，1401014B，“基于拓扑特征的南京市公共交通网络分析和演化研究”。（2014 – 2015，负责人）

[11]留学回国人员科研启动基金，“都市交通网络的特征分析和建模优化”。（2015 – 2016，负责人）

[12]中央高校基本科研业务费：平台/团队青年研究人员项目，“基于交通网络约束的城市服务设施点模式分析研究”。（2015 – 2016，负责人）

[1] 考虑信息流特征的高速公路车路协同场景和功能划分方法，ZL 2022 11562375.8

[2] 一种智能网联队列换道方法，ZL 2021 11539448.7

[3] 一种基于网约车数据的驾驶行为建模分析方法，ZL 2022 10016003.9

[4] 一种高速公路交织区主线与匝道协同控制方法，ZL 2023 10431043.4

[5] 基于自监督学习支持向量机的高速公路交通状态估计方法，ZL 2022 10714620.6

一作和通作SCI/SSCI检索主要论文如下：

[1] Wu, R., Jiang, J., Lu, W., Rui, Y.*, et al. (2025) A Dual-Layer Path Planning Approach for Ramp Merging with Integrated Risk Management. Expert Systems with Applications, 2025.3: 115383.

[2] Zhao, Y., Wang, C., Rui, Y.*, et al. (2025) Bidirectional Temporal Convolutional Graph Attention Networks for Key Node Identification in Traffic Monitoring. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 26(6), 8720.

[3] Wu, R., Li, L., Shi, H., Rui, Y.*, Ngoduy, D., Ran, B. (2024). Integrated driving risk surrogate model and car-following behavior for freeway risk assessment. ACCIDENT ANALYSIS AND PREVENTION, 201, 107571.

[4] Rui, Y., Zhao, Y., Lu, W., Wang, C. (2024). Dynamic Tensor Modeling for Missing Data Completion in Electronic Toll Collection Gantry Systems. SENSORS, 24(1).

[5] Lu, W., Yi, Z., Gu, Y., Rui, Y.*, Ran, B. (2023). TD3LVSL: A lane-level variable speed limit approach based on twin delayed deep deterministic policy gradient in a connected automated vehicle environment. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 153, 104221.

[6] Zhao, Y., Lu, W., Rui, Y.*, Ran, B. (2023). Classification of the Traffic Status Subcategory with ETC Gantry Data: An Improved Support Tensor Machine Approach. Journal of Advanced Transportation, 2765937.

[7] Lu, W; Rui, Y.*; Ran, B. (2022). Lane-level traffic speed forecasting: a novel mixed deep learning model. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23(4): 3601-3612.

[8] Lu, W., Yi, Z., Liu, W., Gu, Y., Rui, Y.* and Ran, B. (2020). Efficient deep learning based method for multi-lane speed forecasting: a case study in beijing. IET Intelligent Transport Systems. 14(14), 2073-2082.

[9] Lu, W., Rui, Y.*, Yi, Z., Ran, B., and Gu, Y. (2020). A hybrid model for lane-level traffic flow forecasting based on complete ensemble empirical mode decomposition and extreme gradient boosting. IEEE Access, 8: 42042.

[10] Rui, Y., Yang, Z., Qian, T., Khalid, S., Xia, N. and Wang, J. *, (2016). Network-constrained and category-based point pattern analysis for Suguo retail stores in Nanjing, China. International Journal of Geographical Information Science (IJGIS). DOI: 10.1080/ 13658816.2015.1080829.

[11] Rui, Y., Huang, H., Lu, M., Wang, B., and Wang, J.*, (2016) A Comparative Analysis of the distributions of KFC and McDonald’s Outlets in China. ISPRS International Journal of Geo-Information. 5(3), 27-37.

[12] Rui, Y., Shen, D., Khalida, S., Yang, Z., and Wang, J.*, (2015). GIS-based emergency response system for sudden water pollution accidents. Physics and Chemistry of the Earth. 79-82, 115-121.

[13] Rui, Y.* and Ban, Y., (2014). Exploring the relationship between street centrality and land use in Stockholm. International Journal of Geographical Information Science (IJGIS), 28:7, 1425-1438.

[14] Rui, Y.*, Wu, W., Shen, D. and Wang, J., (2014). Influence of the nearest-neighbor connections on shaping weighted evolving network. Chaos, Solitons and Fractals, 69, 172-178.

获得中国公路学会科技进步奖特等奖、中国生产力促进中心协会一等奖等荣誉。

专业核心课《交通感知原理与应用》，《GIS技术应用》。

中国公路学会自动驾驶工作委员会副秘书长，

车路协同创新联合体副秘书长，

WTC“车路云协同与智慧公路应用”技术委员会主席，

国际路联（IRF）CulturalRoad IPG member，

中国人工智能学会智能交通专业委员会委员。

团队在智能网联交通/车路协同自动驾驶领域具有较强影响力，欢迎对（1）智能网联交通优化，车路协同感知、规划决策和协同管控；（2）交通感知大模型，复杂场景理解；（3）自动驾驶/群体智能的路径规划，多智能体协同优化等方向感兴趣、有基础，具有交通工程、计算机、人工智能、GIS、仪科、自动化等相关专业背景的同学报考研究生，招收类型如下：

硕士研究生：西汉姆联官方网站本部、西汉姆联官方网站无锡校区。
        博士研究生：西汉姆联官方网站本部、西汉姆联官方网站—蒙纳士大学联培项目。

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