鲁洪良，南方科技大学机械与能源工程系助理教授（副研究员）、博士生导师。2019年本科毕业于大连理工大学车辆工程专业，2022年硕士毕业于北京理工大学机械工程专业，2025年博士毕业于香港科技大学智能交通专业。长期聚焦智能机器人与自主系统中的“感知—认知—决策—行动”闭环机制，主要研究方向包括具身操作、自动驾驶、类脑智能、世界模型以及LLM Agent，致力于探索机器如何理解物理世界、适应复杂交互环境，并形成具备泛化能力和自我演化能力的智能行为。近年来，在PNAS、Nature Reviews Electrical Engineering、Engineering、Transportation Research Part C、IROS等国际顶级期刊和会议上发表成果二十余篇。代表成果收到香港科技大学特别新闻报道，受到广泛关注。于2025年担任模感科技有限公司高级顾问，围绕具身智能、触觉多模态与具身操作等方向开展产学合作，推动前沿智能技术在真实场景中的落地应用。
教育经历：
2022.09～2025.10，香港科技大学智能交通专业 博士
2019.09～2022.07，北京理工大学机械工程专业 硕士
2015.09～2019.07，大连理工大学车辆工程专业 学士
工作经历：
2026.07～至今，南方科技大学机械与能源工程系 助理教授
2025.11～2026.06，香港科技大学 博士后
所获荣誉：
系优秀博士毕业生一等奖，2025.11
代表性成果：
H. Lu, M. Zhu, C. Lu, S. Feng, X. Wang, Y. Wang, and H. Yang. "Empowering Safer Socially Sensitive Autonomous Vehicles Using Human-plausible Cognitive Encoding." Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 122 (21) e2401626122, 2025.
H. Lu, M. Zhu, and H. Yang. "Human-like driving technology for autonomous electric vehicles." Nature Reviews Electrical Engineering, 1-2, 2025.
H. Lu, J. Yang, M. Zhu, C. Lu, X. Chen, X. Zheng, and H. Yang. "A knowledge-driven, generalizable decision-making framework for autonomous driving via cognitive representation alignment." Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 172, 105030, 2025.
H. Lu, C. Lu, H. Wang, J. Gong, M. Zhu, and H. Yang. "Scenario-level knowledge transfer for motion planning of autonomous driving via successor representation." Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 169, 104899, 2024.
H. Lu, J. Yang, Y. Liu, S. Shen, H. Liu, X. Zheng, and H. Yang. “Human-like Driving: A Comprehensive Survey from Depths and Breadths.” AI for Transportation, 2025.
H. Lu, Y. Liu, M. Zhu, C. Lu, H. Yang, and Y. Wang, "Enhancing interpretability of autonomous driving via human-like cognitive maps: a case study on lane change." IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9(9), 5739-5749, 2024.
H. Lu, C. Lu, Y. Yu, G. Xiong, and J. Gong, "Autonomous overtaking for intelligent vehicles considering social preference based on hierarchical reinforcement learning." Automotive Innovation, 5, 195–208, 2022.
C. Lu, H. Lu (Co-first), D. Chen, H. Wang, P. Li, and J. Gong, "Human-like decision making for lane change based on the cognitive map and hierarchical reinforcement learning." Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 156, 104328, 2023.
