北京交通大学硕士研究生导师信息：李鹏辉

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　　北京交通大学硕士研究生导师信息：李鹏辉

　　李鹏辉

　　博士、副教授、硕导

　　基本信息

　　办公电话：电子邮件： penghuil@bjtu.edu.cn

　　通讯地址：北京交通大学科技大厦T1122邮编：100044

　　教育背景

　　2013—2018 清华大学，汽车工程系，博士

　　2016—2017 英国利兹大学，交通系，访问博士生(合作导师：Prof. Natasha Merat)

　　2009—2013 吉林大学， 交通学院，交通运输类(汽车运用工程)，学士

　　工作经历

　　2022—至今 北京交通大学，交通运输学院，副教授

　　2021—2022 北京交通大学，交通运输学院，讲师

　　2018—2021 清华大学，车辆与运载学院，博士后

　　2023—2024 兼任中国汽车工程研究院股份有限公司&长安汽车 智能汽车安全技术全国重点实验室 高级科研顾问

　　2018—2020 兼任中国汽车工程研究院股份有限公司 智能网联汽车测试研发中心 前瞻技术部总工

　　研究方向

　　交通运输规划与管理

　　交通运输(专业学位)

　　招生专业

　　交通运输规划与管理硕士

　　交通运输硕士

　　科研项目

　　主持项目

　　国家重点研发计划项目-任务: 近碰撞风险动态判别及自动紧急避撞技术开发, 2023-2026;

　　国家自然科学基金青年基金: 人机共驾模式下驾驶人监管注意力弱化-恢复规律与调控机理，2024-2026;

　　红果园-"其他部市": 自主式道路交通系统自主化水平分级测试验证服务合同, 2024-2025;

　　红果园-"其他部市": 基于人类驾驶行为谱的高级别自动驾驶车辆运行安全评价方法, 2023-2024;

　　自然科学横向项目: 面向智能网联汽车仿真测试的交通事故特色场景库构建关键技术, 2023-2024;

　　自然科学横向项目: 基于实车驾驶行为分析的路考车道保持能力评价方法, 2023-2024;

　　自然科学类人才基金项目: 自动驾驶车辆失效场景下驾驶人接管效能研究, 2022-2024;

　　自然科学横向项目: 隧道入口引导设施有效性试验测试, 2021-2022;

　　重庆市技术创新与应用发展专项《基于多传感器数据融合的目标检测技术研发与应用》项目, 2019-2022;

　　福特中国项目” China Naturalistic Driving Study (Highway and Intersection)”, 2019-2020。

　　参与项目

　　国家重点研发计划项目: 道路运输车辆重大事故风险防范与应急避险技术, 2023-2026;

　　国家自然科学基金“面上”: 电动汽车多类别事故风险精细化建模及主动防控方法, 2024-2027;

　　中国汽车工程研究院股份有限公司项目《自动驾驶场景生成及评价软件》, 2019-2020;

　　中国汽车工程研究院股份有限公司项目《自动驾驶汽车测试与评价技术》, 2018-2019;

　　清华大学汽车安全与节能国家重点实验室自主课题《基于驾驶人生理信号的驾驶负荷监测及其应用研究》, 2019-2020;

　　清华大学汽车安全与节能国家重点实验室自主课题《驾驶分神对交通冲突形成及响应的影响机理研究》, 2016-2017;

　　清华—法大法庭科学技术研究所合作项目：人车交通事故的统计与再现技术，本人完成200余起北京市交通事故车速鉴定, 2013-2018;

　　丰田汽车公司与清华大学汽车系合作项目《侧撞事故深度数据采集及驾驶员应急行为分析》, 2013 ;

　　国家自然科学基金面上项目(11772176)： 面向行人保护的夹层玻璃断裂机理及中间层调控机制研究, 2017-2021。

　　项目获奖

　　《智能汽车仿真测试评价系统关键技术及应用》获2022年度中国智能交通协会科技进步二等奖;

　　教学工作

　　承担本科生《智能车路协同技术基础》、《交通安全工程》英文课程、研究生《道路交通安全与人因》课程。

　　论文/期刊

　　主要研究方向包括智能网联交通安全，智能汽车场景建模与分析，驾驶仿真测试与验证技术，智能驾驶行为预测与风险评估，驾驶行为与人因，交通事故分析等，发表论文40余篇。本人在董春娇教授课题组(主页http://faculty.bjtu.edu.cn/trans/9309.html)，团队氛围和谐，积极向上，往届毕业生优秀，欢迎有目标、有自驱力、热爱科研、对自动驾驶与智能交通技术感兴趣的同学联系，邮箱：penghuil@bjtu.edu.cn。(目前2025年9月入学硕士招生名额已满，欢迎优秀本科生加入团队开展科研)

　　(1)在驾驶行为与交通安全研究领域

　　在面向智能座舱测评与优化设计的驾驶人视、认知基础理论研究方面。基于驾驶模拟器实验与理论分析，揭示了认知负荷对车辆车道保持的影响(发表于Transportation Research Part F)与致因机理(发表于Accident Analysis and Prevention)，建立了视、认知负荷下的事故风险预测模型(发表于IET Intelligent Transport Systems)，提出了用于认知负荷度量的高灵敏性皮电特征指标(发表于IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)，为智能座舱人机交互系统设计提供了理论支撑。在自动驾驶失效场景下驾驶人接管能力评估与提升方法方面。揭示了驾驶人风险接受度对接管绩效的影响(发表于汽车工程)，提出了自动驾驶下基于认知次任务的驾驶人接管能力提升方法(发表于Transportation Research Part F)，为自动驾驶安全接管系统设计提供了理论支撑。

　　(2)在智能网联汽车测试评价技术领域

　　在自动驾驶汽车仿真测试场景获取、泛化、生成技术与评价方法方面。2018-2021年联合国内外知名整车厂、科研院所、高校创建了“i-VISTA智能网联汽车测试评价国际联合研究中心”，采集了百万公里级中国道路自然驾驶数据，突破了场景获取、分析、泛化与生成技术难题，协助开发了场景数据处理软件i-STAR，发布了中国典型驾驶场景库i-Scenario，促进了行业发展，创造了较大的经济效益。授权中国发明专利10项、参编团体标准3部、研究成果发表于Traffic Injury Prevention、International Journal of Automotive Technology、《交通信息与安全》等期刊，论文《基于自然驾驶数据的切入场景队列跟驰仿真》获得2021年《交通信息与安全》期刊年度论文二等奖。

　　一作/通讯论文如下：

　　Naixin Chang, Chunjiao Dong, Shufen Zhu, Penghui Li*, Xiaomeng Li, Lihong Xia, and Xuedong Yan. Towards recognizing cognitive distraction levels with low-cost and high-sensitive measures: The effectiveness of sample, approximate, and traditional steering entropies. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour,2025,109: 1063-1079.

　　Bin Ma, and Penghui Li*. Optimal Flexible Power Allocation Energy Management Strategy for Hybrid Energy Storage System with Genetic Algorithm Based Model Predictive Control. Energy, 2025: 135958.

　　李鹏辉，董倩茹，袁赫男，胡文浩，孙巍，谷远利，董春娇. 面向自动驾驶仿真测试的高覆盖切入场景库生成方法.中国公路学报, 2024, 37(7): 237-249.

　　Bin Ma, Xing Guo*, Penghui Li*. Adaptive energy management strategy based on a model predictive control with real-time tuning weight for hybrid energy storage system.Energy,2023,283,129128.

　　Bin Ma, Penghui Li*, Xing Guo, Hongxue Zhao, and Yong Chen. A Novel Online Prediction Method for Vehicle Velocity and Road Gradient Based on a Flexible-Structure Auto-Regressive Integrated Moving Average Model. Sustainability, 2023,15(21): 15639.

　　Penghui Li, Yibing Li, Yao Yao, Changxu Wu, Bingbing Nie, and Shengbo Eben Li. Sensitivity of Electrodermal Activity Features for Driver Arousal Measurement in Cognitive Load: The Application in Automated Driving Systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(9), 14954–14967.

　　Jinghang Li, Chao Lu*, Penghui Li*, Zheyu Zhang, Cheng Gong, and Jianwei Gong. Driver-Specific Risk Recognition in Interactive Driving Scenarios using Graph Representation. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2022, 72(4), 4453-4465.

　　Lihong Xia, Penghui Li*, Zhizhuo Su, Tao Chen, Zhaoxiang Deng, and Dihua Sun. Longitudinal driving behavior before, during, and after a left-turn movement at signalized intersections: a naturalistic driving study in China. Sustainability, 2022, 14(18): 11630.

　　Penghui Li, Mengxia Hu, Feng Chen, Chengliang Xu, Chunjiao Dong, Yibing Li. Improve adaptive cruise control under driver distraction: Time headway compensation based on a random-effect crash risk model. IET Intelligent Transport Systems, 2021, 15(10), 1241–1255.

　　Guangquan Lu, Junda Zhai, Penghui Li*, Facheng Chen, Liming Liang. Measuring drivers’ takeover performance in varying levels of automation: Considering the influence of cognitive secondary task. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 2021, 82, 96–110.

　　Shuang Li, Penghui Li*, Yao Yao, et al. Analysis of drivers’ deceleration behaviour based on naturalistic driving data. Traffic Injury Prevention, 2020, 21(1):42-47.

　　Penghui Li*, Gustav Markkula, Yibing Li, Natasha Merat. Is Improved Lane Keeping during Cognitive Load Caused by Increased Physical Arousal or Gaze Concentration toward the Road Center? Accident Analysis and Prevention, 2018,117:65-74.

　　Penghui Li, Natasha Merat, Zhixiao Zheng, Gustav Markkula, Yibing Li, Ying Wang. Does Cognitive Distraction Improve or Degrade Lane Keeping Performance? Analysis of Time-to-line Crossing Safety Margins. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behavior, 2018,57:48-58.

　　鲁光泉,陈发城,李鹏辉*,翟俊达,谭海天,赵鹏云. 驾驶人跟车风险接受水平对其接管绩效的影响[J].汽车工程, 2021, 43(6):808-814.

　　李鹏辉,胡孟夏,张文会,李一兵. 分神对驾驶人交通冲突反应时间的影响研究[J].中国公路学报,2018, 31(4):36-42.

　　李鹏辉,廖呈玮,郑志晓,王颖,李一兵.认知分心对车辆跟驰过程操控安全性的影响研究[J].中国公路学报,2018, 31(5):167-173.

　　李鹏辉,张文会,胡孟夏,李一兵等.高速公路驾驶人超车过程中的扫视行为[J].吉林大学学报:工学版,2016,46(1):114-119.

　　Junda Zhai, Guangquan Lu, Penghui Li*, et al. How Do Drivers’ Subjective Workload and Reaction Time Change in Varying Levels of Automation and Cognitvie Loading tasks? Results from a Simulator Study. TRB Annual Meeting 2019.

　　Penghui Li*, Gustav Markkula, Yibing Li, Natasha Merat. Investigating the Mechanisms Underlying Lane Keeping Improvement during Cognitive Load: Testing the Predictions of Existing Hypotheses. The 6th international conference on Driver Distraction and Inattention, DDI2018, Gothenburg, Sweden.

　　Penghui Li, Hu Mengxia, Zhang Wenhui, Xu Xiaoqing, and Li Yibing. "Steering behavior during overtaking on freeways." In 2014 Fifth International Conference on Computing for Geospatial Research and Application, pp. 117-118. IEEE, 2014.

　　部分参与论文如下：

　　Henan Yuan, Penghui Li, Bart Van Arem, Liujiang Kang, Haneen Farah, and Yongqi Dong. "Safe, Efficient, Comfort, and Energy-saving Automated Driving through Roundabout Based on Deep Reinforcement Learning." In 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp. 6074-6079. IEEE, 2023.

　　Ruidong Yan, Penghui Li, Hongbo Gao, Jin Huang, Chengbo Wang. Car-following strategy of intelligent connected vehicle using extended disturbance observer adjusted by reinforcement learning. CAAI Transactions on Intelligence Technology,2024,9(2), 365-373.

　　Chao Lu,Hongliang Lu,Danni Chen,Haoyang Wang,Penghui Li,Jianwei Gong.Human-like decision making for lane change based on the cognitive map and hierarchical reinforcement learning.Transportation Research Part C: Emerging Technologies,2023,56, 104328.

　　Chengliang Xu, Tyron L. Louw, Natasha Merat, Penghui Li, Mengxia Hu, and Yibing Li. Drivers' gaze patterns when resuming control with a head-up-display: Effects of automation level and time budget. Accident Analysis and Prevention, 2023, 180: 106905.

　　Shuang Li, Wei Li, Penghui Li, Ping Ma, Ming Yang. Novel Test Scenario Generation Technology For Performance Evaluation of Automated Vehicle. International Journal of Automotive Technology, 2022, 23(5):1295–1312.

　　Wang, Xuesong, Dongjie Tang, Saijun Pei, Penghui Li, Rongjie Yu, and Kun Xie. "Transferability of Urban Arterial Safety Performance Functions between Shanghai and Guangzhou, China." Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems 148, no. 2 (2022): 04021110.

　　徐向阳,胡文浩,董红磊,王琰,肖凌云,李鹏辉. 自动驾驶汽车测试场景构建关键技术综述[J].汽车工程, 2021, 43(4):610-619. (EI)

　　Yao, Yao, Oliver Carsten, Daryl Hibberd, and Penghui Li. Exploring the relationship between risk perception, speed limit credibility and speed limit compliance. Transportation research part F: traffic psychology and behaviour,62 (2019): 575-586. (SSCI, IF=3.261)

　　Sun, Y. T., Li, P. H., Qiao, Y., & Li, Y. B*. Time-dependent Gas-liquid Interaction in Molecular-sized Nanopores. Scientific Reports, 4,2014. doi: Artn 654710.1038/Srep06547(Nature 子刊，SCI)

　　包驾驭,李宁,董春娇,熊志华,李鹏辉. 基于纳什均组合权重 VIKOR 法的纯电动出租车行驶安全性评价[C].WTC2023,武汉.(优秀会议论文奖)

　　常乃心,董春娇,李鹏辉. 基于RFE的改进XGBoost驾驶分神识别模型[C].WTC2023,武汉.(优秀会议论文奖)

　　Baotian He, Penghui Li, Natasha Merat, and Yibing Li. Time-Dependency-Aware Driver Distraction Detection Using Linear-Chain Conditional Random Fields. IEEE 23rd International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), 2020, pp. 1-7. (EI)

　　Tyron Louw, Hamish Jamson, Richard Romano, Erwin Boer, Penghui Li, Natasha Merat. Road Factors and Their Impact on Drivers’ Speed and Lateral Position Control Behavior. TRB Annual Meeting 2020.

　　Hu, Mengxia, Wenhui Zhang, Penghui Li, Zhixiao Zheng, and Yibing Li. Drivers’ Collision Avoidance Pattern before Imminent intersection accidents. In International Conference on Green Intelligent Transportation System and Safety, pp. 717-725. Springer, Singapore, 2017.

　　Zheng, Zhixiao, Penghui Li, Mengxia Hu, Wenhui Zhang, and Yibing Li. Drivers’ lane-changing maneuvers detection in highway. International Conference on Man-Machine-Environment System Engineering, pp. 21-29. Springer, Singapore, 2016.

　　专著/译著

　　专利

　　[1]. 熊英志，李鹏辉，陈华，梁黎明等. 一种基于自然驾驶数据的换道行为自动提取方法. 中国发明专利，授权日期2020.10.20.

　　[2]. 吴平，李鹏辉，陈龙，陈华等. 一种基于自然驾驶数据的泊车场景提取系统和方法. 中国发明专利，授权日期2019.12.10.

　　[3]. 赵鹏云，李鹏辉，陈龙，陈华等. 一种基于视频与毫米波雷达数据融合的目标物识别方法及其应用. 中国发明专利，授权日期2019.12.03.

　　[4]. 徐延海，陈龙，李鹏辉，唐云飞等. 一种基于自然驾驶数据的危险场景库构建方法. 中国发明专利，授权日期2020.05.22.

　　[5]. 陈华，李鹏辉，陈龙，吴平等. 一种面向自然驾驶数据的跟车驾驶过程提取方法. 中国发明专利，授权日期2020.07.14.

　　[6]. 熊英志，陈龙，李鹏辉，陈华等. 换道场景数据提取方法、装置和服务器. 中国发明专利，授权日期2019.12.24.

　　[7]. 王进，陈龙，李鹏辉，郭景华等. 一种面向自然驾驶数据的危险片段采集系统及其方法. 中国发明专利，授权日期2020.03.31.

　　软件著作权

　　获奖与荣誉

　　2023-2025年度北京市科协“青年人才托举工程”入选者;

　　2022年度中国智能交通协会科技进步二等奖;

　　2022年度《中国公路学报》优秀审稿专家;

　　2022年北京市优秀本科毕业设计指导教师;

　　2022年北京交通大学优秀本科毕业设计指导教师;

　　2017年英国利兹大学Researcher Mobility Award;

　　第七届中国大学生交通科技大赛二等奖;

　　国家级大学生创新项目(优秀结题);

　　指导学生

　　2024年 指导苌晓飞、张鹏博、高若愚等 第十九届全国大学生交通运输科技大赛 全国一等奖;

　　2023年指导北京交通大学“交大知行”队获 IVISTA智能网联汽车虚拟仿真挑战赛 冠军、特等奖;

　　2023-2024年 指导苌晓飞等 大学生创新训练项目《基于多源信息融合的驾驶员分神状态识别及风险预警系统》 国家级;

　　2023-2024年 指导张鹏博等 大学生创新训练项目 《基于驾驶员视觉分神状态识别的车道偏离预警系统》 国家级;

　　社会兼职

　　参与北京市200多起道路交通事故车速鉴定，智能网联汽车道路测试与示范应用道路交通事故信息采集技术规范 (TCTS 7-2022)、自动驾驶汽车试验道路技术标准(编号T/CECSG: V21-01-2020)、IVISTA中国智能汽车指数等标准规范的撰写，以及国内智能网联汽车相关标准规范的评审。长期担任Accident Analysis and Prevention, Transport Review, Transportation Research Part F, International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC),中国公路学报等学术期刊/会议审稿人。相关学术活动如下：

　　1. 2023年至今担任世界交通运输大会 技术委员会青年委员;

　　2. 2024年至今中国人类工效学学会人机工程专业委员会;

　　3. 2025年至今作为中国计量协会机动车计量检测技术工作委员会机动车安全测试装备工作组成员。

　　4. 2025年至今作为北京市检验检测认证中心专家库专家;

　　5. 2024年作为分论坛co-chair在国际会议2024 International Conference on Artificial Intelligence and Autonomous Transportation上组织Special Session "Intelligent Driving Safety & Security".

　　6. 2025年作为分论坛co-chair在国际会议2025 IEEE 2nd International Conference on Electronics, Communications and Intelligent Science上组织Special Session "Innovative Technologies and Applications in Intelligent Transportation Systems (ITS)".

　　7. 2025年作为Guest editor在JCR Q1区期刊Technologies上组织Special issue "Advanced Intelligent Driving Technology".

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