电子科技大学（深圳）高等研究院
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| 导师代码： |
21440
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| 导师姓名： |
何祥坤
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| 性 别： |
男 |
| 特 称： |
“百人计划”特聘研究员
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| 职 称： |
研究员
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| 学 位： |
工学博士学位
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| 属 性： |
专职 |
| 电子邮件： |
xiangkun.he@uestc.edu.cn
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| 学术经历：
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2025.01 - 至今，电子科技大学-深圳高等研究院，特聘研究员/博士生导师
研究方向：自动驾驶，智能交通，可信AI，强化学习，决策与控制
2021.12 - 2025.01，南洋理工大学-机械与航空航天工程学院，博士后研究员
研究方向：自动驾驶，智能交通，机器人，强化学习，可信AI
2019.03 - 2021.10，华为技术有限公司-诺亚方舟实验室 (AI Lab)，高级研究员
研究方向：可信AI，强化学习，自动驾驶，AI芯片计算图优化
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| 个人简介：
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何祥坤，电子科技大学“百人计划”特聘研究员/博士生导师，清华大学博士，曾任华为诺亚方舟实验室AI算法高级研究员、新加坡南洋理工大学博士后研究员，致力于AI驱动的可信自动驾驶决策与控制研究，发表学术论文50余篇，其中SCI期刊论文31篇；以第一作者在TPAMI等权威SCI期刊上发表论文11篇；谷歌学术引用2000余次，授权发明专利9项。入选广东省青年拔尖人才项目、Stanford University & Elsevier全球前2%顶尖科学家，获CVCI最佳论文提名等优秀论文奖励5项，华为技术表彰3项。现为中国自动化学会车辆控制与智能化专委会委会、综合智能交通专委会委员、智能车工委会委员，担任6个期刊编委或客座编辑，以及50余个期刊与会议审稿人。
如需了解更多信息请访问链接：https://www.math-engineering.uestc.edu.cn/hexiangkun/zh_CN/index/551140/list/index.htm
For further details, please visit: https://xiangkunhe.github.io/
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| 科研项目：
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2025 - 2028，端到端自动驾驶策略的全局鲁棒最优性及交互式优化，电子科技大学高层次人才配套项目，100 万，主持
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| 研究成果：
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代表性成果：
1. Xiangkun He, Jingda Wu, Zhiyu Huang, Zhongxu Hu, Jun Wang, Alberto Sangiovanni-Vincentelli, and Chen Lv,
“Fear-Neuro-Inspired Reinforcement Learning for Safe Autonomous Driving,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 46, no. 1, pp. 267-279, 2024, doi: 10.1109/TPAMI.2023.3322426.
（中科院大类1区 & Top；影响因子：20.8；ESI 高被引论文；CAAI、CCF-A类期刊；CAA-A+ 类期刊）
2. Xiangkun He, Jianye Hao, Xu Chen, Jun Wang, Xuewu Ji, and Chen Lv, “Robust Multi-Objective Reinforcement Learning Considering Environmental Uncertainties,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, pp. 1-15, 2024, doi: 10.1109/TNNLS.2024.3397393.
（中科院大类1区 & Top；影响因子：10.2；CAAI、CAA-A类期刊）
3. Xiangkun He, Baichuan Lou, Haohan Yang, and Chen Lv, “Robust decision making for autonomous vehicles at highway on-ramps: A constrained adversarial reinforcement learning approach,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 24, no. 4, pp. 4103-4113, 2023, doi: 10.1109/TITS.2022.3229518.
（中科院小类1区 & Top；影响因子：7.9；CAA-A类期刊）
4. Xiangkun He, Wenhui Huang, and Chen Lv, “Trustworthy Autonomous Driving via Defense-Aware Robust Reinforcement Learning against Worst-Case Observational Perturbations,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 163, no. 104632, 2024, doi: 10.1016/j.trc.2024.104632.
（中科院大类1区 & Top；影响因子：7.6；CAA-A类期刊）
5. Xiangkun He, and Chen Lv, “Toward personalized decision making for autonomous vehicles: A constrained multi-objective reinforcement learning technique,” Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 156, no. 104352, 2023, doi: 10.1016/j.trc.2023.104352.
（中科院大类1区 & Top；影响因子：7.6；CAA-A类期刊）
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| 专业研究方向：
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| 专业名称 |
研究领域/方向 |
招生类别 |
| 085400电子信息 |
07计算机技术（非全） |
硕士专业学位 |
| 085404计算机技术 |
01计算机技术 |
硕士专业学位 |
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