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）

曾获奖励

[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 intopedestrian decisions, comprehensibility, and perceived safety ofautonomous vehicles with varied eHMIs: Evidence from a real-worldexperiment[J]. Accident Analysis & Prevention, Volume 222, August2025, 108227. (SSCI/EI)

[2]Tianpei Tang, Xiaofan Xue, Shengnan Zhao, BangLuo, Hua Wang. Road users’ behavior and perceptions of autonomousvehicles with external human–machine interfaces: A review ofdevelopments in 2017–2024[J]. Journal of Intelligent and ConnectedVehicles, 2025, 8(4), 9210068. (EI)

[3]Shengnan Zhao, Xiaofan Xue, Bang Luo, TianpeiTang, Changyong Xu. EEG-based cognitive load assessment of eHMIs inpedestrian-automated vehicle interactions: A real-world experiment[J]. Traffic Injury Prevention, 1-10, 2026. (SCI)

[4]Tianpei Tang, Quan Shi, Yuntao Guo*, ShengnanZhao, Xiaofan Xue, Bang Luo. Impact of attitudinal factors andmode-specific transportation policies on the intention to adoptmobility 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, BangLuo, Tianpei Tang*. Influence of the safety technical specificationfor electric bicycles on consumer purchase behavior: evidence fromsocial media analysis[J]. Transportation Safety andEnvironment,Volume 7, Issue 4, December 2025.(SCI/EI)

[6]Meining Yuan, Tianpei Tang*, Shengnan Zhao,Xiaofan Xue, Bang Luo. The Factors Influencing Safety ComplianceBehavior Among New-Generation Construction Workers in China: A SafetyCompliance Behavior–Artificial Neural Network Model Approach.Buildings. 2024, 14(12), 3774.(SCI)