2019年10月27日至30日，IEEE第22届国际智能交通系统会议（IEEE Intelligent Transportation Systems Conference）在新西兰奥克兰召开。该会议是IEEE智能交通系统协会举办的两大年度旗舰会议之一，旨在为该领域相关科研机构与企业的学者及工程师提供展示与交流智能交通领域最新研究成果的机会和平台。本次会议收录了来自中国、德国、美国、日本、法国等五十余个国家的707篇文章，涵盖了感知与定位、协同自动驾驶、数据挖掘与分析、建模与仿真、以及辅助驾驶系统等智能交通系统相关的众多研究方向。智能车实验室杨明教授、博士生Pablo Rodrigo Gantier Cadena、硕士生胡佳欣参加了此次会议。
本次会议上，智能车实验室共展示了三篇论文工作，袁伟同学的论文“Multi-Reward Architecture based Reinforcement Learning for Highway Driving Policies”探讨了高速公路车辆决策中的多奖励机制，可以实现更好的多目标模型的训练；Pablo Rodrigo Gantier Cadena同学的“Pedestrian Graph: Pedestrian Crossing Prediction Based on 2D Pose Estimation and Graph Convolutional Networks” 研究了基于二维骨骼关节和图形卷积神经网络的行人过马路预测方法；胡佳欣同学的论文“Mapping and Localization using Semantic Road Marking with Centimeter-level Accuracy in Indoor Parking Lots”探讨了室内停车场环境下基于地面标志的建图和定位问题。
在为期4天的会议中，参会代表听取了3场大会主题演讲、11场Workshop以及20余场分组报告，与会议报告人以及听众进行了深入的探讨，并与众多智能交通系统领域专家进行了深入的交流，对该领域在之后的发展与实际应用有了更深刻的认识，对实验室未来研究具有重要的参考价值。
