黄淞钧，男，汉族，中共党员，1995年3月出生，Ph.D，副教授/博士生导师，吉林大学“唐敖庆青年学者”。

主要从事多智能体系统及交通群体智能研究，参与美国国家科学基金会 (National Science Foundation) 科研项目6项，以第一作者和通讯作者在国际高水平会议期刊发表论文10余篇，曾获IEEE国际学术会议最佳论文奖、T-Challenge国际挑战赛全球12强、ESI全球热点论文及高被引论文等科研奖励。

教育及工作经历：

2026.04至今，吉林大学汽车工程学院，副教授/博士生导师

2020.09-2026.01，罗格斯大学，电气与计算机工程系，博士研究生，导师：Prof. Dario Pompili

2018.09-2020.05，俄亥俄州立大学，电气与计算机工程系，硕士研究生，导师：Prof. Ness B. Shroff

2014.09-2018.06，吉林大学，汽车工程学院，车辆工程（工科试验班）

主要研究方向：

多智能体协同控制策略、交通群体智能决策规划

具身智能、基于具身智能体的任务链规划

刻画交通交互模式的World Model开发

基于环境感知与态势理解的VLM、VLA

强化系统决策与推理能力的生成式人工智能

基于SNN、LNN等第三代神经网络的多智能体控制策略开发

端到端自动驾驶算法、长尾场景的主动生成

主要科研项目：

[1] Robust, Scalable, Distributed Semantic Mapping for Search-and-Rescue and Manufacturing Co-Robots (1734362)，美国国家科学基金会（NSF），2017.08-2021.01，参与

[2] Enabling Real-time Dynamic Control and Adaptation of Networked Robots in Resource-Constrained and Uncertain Environments (1739315)，美国国家科学基金会（NSF），2017.09-2022.01，参与

[3] Reliable Underwater Acoustic Video Transmission Towards Human-Robot Dynamic Interaction (1763964)，美国国家科学基金会（NSF），2018.09-2022.12，参与

[4] Real-Time Autonomic Decision Making on Sparsity-Aware Accelerated Hardware via Online Machine Learning and Approximation (1937403)，美国国家科学基金会（NSF），2018.09-2022.12，参与

[5] xNGRAN: Navigating Spectral Utilization, LTE/WiFi Coexistence, and Cost Tradeoffs in Next Gen Radio Access Networks through Cross-Layer Design (2030101)，美国国家科学基金会（NSF），2020.09-2025.09，参与

[6] ML-Assisted Marine Plume Identification using Networked Intelligent Underwater Vehicle Swarms (2437375)，美国国家科学基金会（NSF），2025.06-2028.06，参与

代表性论文：

[1] Toward Adaptive and Coordinated Transportation Systems: A Multi-Personality Multi-Agent Meta-Reinforcement Learning Framework; IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2025, 26(8): 12148-12161. (中科院1区)

[2] Meta-ETI: Meta-Reinforcement Learning With Explicit Task Inference for AAV-IoT Coverage, IEEE Internet of Things Journal; 2025, 12(13): 23852-23865. (中科院1区)

[3] Reinforcement Learning-based Task Allocation and Path-Finding in Multi-Robot Systems under Environment Uncertainty; Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2025, 40(12): 3408-3429. (中科院1区)

[4] TF-FACE: Time-Frequency Fusion Learning via Frequency-Domain Adaptive and Controllable Enhancement for Trajectory Prediction, 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), 2026. (CCF-A)

[5] Retrieval-Augmented Hierarchical in-Context Reinforcement Learning and Hindsight Modular Reflections for Task Planning with LLMs, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA); 2025, pp. 1217-1224. (CCF-B)

[6] HMAAC: Hierarchical Multi-Agent Actor-Critic for Aerial Search with Explicit Coordination Modeling, 2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2023, pp. 7728-7734. (CCF-B)

[7] Multi-Behavior Multi-Agent Reinforcement Learning for Informed Search via Offline Training, 2024 IEEE 20th International Conference on Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things (IEEE DCOSS-IoT); 2024, pp. 19-26. (CORE-B，唯一Best Paper Award)

[8] Large Vision-Language Model-Assisted Information-Rich Semantic Segmentation, 2025 IEEE 22nd International Conference on Mobile Ad-Hoc and Smart Systems (MASS); 2025, pp. 120-126. (CCF-C)

[9] LLM-Based Multi-Agent Decision-Making: Challenges and Future Directions, IEEE Robotics and Automation Letters, 2025, 10(6): 5681-5688. (中科院2区)

[10] Hybrid Analog-Digital Sensing Approach for Low-power Real-time Anomaly Detection in Drones, 2021 IEEE 18th International Conference on Mobile Ad Hoc and Smart Systems (MASS), 2021, pp. 446-454. (CCF-C)

团队与招生情况：

吉林大学汽车电控与智能化研究室（VCI）成立于2010年，团队负责人为朱冰教授，主要围绕汽车智能化技术相关领域开展前沿探索，拥有国际一流的智能汽车技术研发与测试全栈式平台条件。团队先后培养吉林大学十佳研究生4人、十佳大学生5人；先后30余人次获国家奖学金；获批国家自然科学基金博士生基金2项；毕业生荣获中国汽车工程学会优秀博士论文3篇、吉林省优秀博士论文2篇、吉林大学优秀博士论文3篇、吉林省优秀硕士论文6篇、吉林大学优秀硕士论文14篇；获批学生创新项目30余项；先后荣获挑战杯大学生课外学术科技作品竞赛国家级二等奖5项、三等奖1项，省级特等奖2项、一等奖5项。毕业生就职于吉林大学、长安大学等国内外知名高校和一汽、上汽、广汽、华为、比亚迪、百度、大疆、蔚来、理想、小鹏等大型知名企业。

本人面向车辆工程、人工智能、计算机、仪器电子、数学、通信工程等专业每年招收至少3名硕士研究生和1名博士研究生，要求具有良好的团队合作意识、拼搏创新精神和沟通表达能力，具备扎实的Python/PyTorch、Matlab/Simulink、C++等编程基础和一定的自动驾驶仿真工具链使用经验，熟悉多智能体系统、自动驾驶、强化学习、元学习、世界模型、生成式人工智能和具身智能等相关理论和方法，有相关项目经验、论文发表或竞赛经验者优先。欢迎国内外优秀博士、硕士加入！

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