张逸飞，中级职称，博士研究生学历，获美国北亚利桑那大学博士学位，2020年获该校电气工程硕士学位，2018年通过“3+1”双学位项目获重庆邮电大学与北亚利桑那大学本科学位。主要从事道路状态感知、机器学习与硬件安全相关研究，具有传感器系统、嵌入式开发及机器人实验经验。参与智能自行车道路检测、移动机器人安全通信及物理不可克隆函数（PUF）应用等项目，曾担任电气工程本科课程助教和研究助理，相关成果发表于学术期刊及会议。

研究领域：道路状态感知与智能交通；传感器数据采集与机器学习；嵌入式系统与现场可编程门阵列（FPGA）；物理不可克隆函数（PUF）及机器人安全通信。

所获荣誉：2021年亚利桑那州路面与材料会议海报竞赛获奖。

教研科研情况：参与智能自行车道路检测研究，承担传感器硬件及软件设计、树莓派数据采集和系统调试，开发铺装与未铺装道路分类器；团队采用Transformer-based模型，长短期记忆网络（LSTM）、快速傅里叶变换（FFT）及滑动窗口等方法分析道路状态。参与LEO-Rover机器人安全通信研究，完成机器人基础配置及基站与机器人之间的数据交换，改进PUF算法。在Sawblade公司的应用项目中，将PUF集成至Cyclone V平台，并负责项目规划、团队协调及客户沟通。曾担任电气工程本科课程助教及研究助理。合作成果包括2023年美国交通研究委员会年会论文，以及2024年发表于《ASCE OPEN：土木工程多学科期刊》的智能自行车深度学习计算方法论文。

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