个人简介：
罗邦，2001年7月生，福建宁德人
入学时间：
2026年9月
教育经历：
2019/9-2023/6：福建农林大学 交通工程 本科
2023/9-2026/6：南通大学 交通运输 硕士研究生
2026/9-至今：同济大学 交通运输 博士研究生
研究方向：
交通安全与行为，智能车辆人机交互
科研项目：
[1] 驾驶人状态约束下考虑驾驶视域复杂度的AR-HUD信息显示优化方法，国家自然科学基金面上项目（52472360），2025.1-2028.12.（参与）
[2] 自动驾驶汽车车外人机交互对骑行人交通行为与心理认知的影响机理，国家自然科学基金青年项目（72101128），2022.1-2024.12.（参与）
所获奖励：
[1] 2025年9月 第四届数字交通与智慧出行学术论坛优秀论文奖
[2] 2025年10月 南通大学一等奖学金
[3] 2025年10月 2025交通运输前沿未来之星
[4] 2025年11月 南通大学优秀研究生
[5] 2025年11月 中国研究生智能建造创新大赛三等奖
[6] 2026年5月 南通大学优秀毕业研究生
科研论文：
[1]Tianpei Tang, Bang Luo,Wei Wang*, Xiaofan Xue, Shengnan Zhao, Yuntao Guo. Objective data-driven insights into pedestrian decisions, comprehensibility, and perceived safety of autonomous vehicles with varied eHMIs: Evidence from a real-world experiment[J]. Accident Analysis & Prevention, Volume 222, August 2025, 108227. (SSCI/EI)
[2]Tianpei Tang, Xiaofan Xue, Shengnan Zhao, Bang Luo, Hua Wang. Road users’ behavior and perceptions of autonomous vehicles with external human–machine interfaces: A review of developments in 2017–2024[J]. Journal of Intelligent and Connected Vehicles, 2025, 8(4), 9210068. (EI)
[3]Shengnan Zhao, Xiaofan Xue, Bang Luo, Tianpei Tang, Changyong Xu. EEG-based cognitive load assessment of eHMIs in pedestrian-automated vehicle interactions: A real-world experiment [J]. Traffic Injury Prevention, 1-10, 2026. (SCI)
[4]Tianpei Tang, Quan Shi, Yuntao Guo*, Shengnan Zhao, Xiaofan Xue, Bang Luo. Impact of attitudinal factors and mode-specific transportation policies on the intention to adopt mobility as a service: The moderating effect of urban scale [J]. Cities , Volume 158, January 2025,105683.(SSCI/EI)
[5]Xiwei Wang, Jianxiong Xu, Xiaofan Xue, Bang Luo, Tianpei Tang*. Influence of the safety technical specification for electric bicycles on consumer purchase behavior: evidence from social media analysis[J]. Transportation Safety and Environment,Volume 7, Issue 4, December 2025.(SCI/EI)
[6]Meining Yuan, Tianpei Tang*, Shengnan Zhao, Xiaofan Xue, Bang Luo. The Factors Influencing Safety Compliance Behavior Among New-Generation Construction Workers in China: A Safety Compliance Behavior–Artificial Neural Network Model Approach. Buildings. 2024, 14(12), 3774.(SCI)