针对交通装备多工况、多场景下的安全保障和运维问题，围绕车辆动力电池智能管理与安全技术、车辆云-边-端协同调控与自主控制技术、车辆安全运维技术及智能化装备等开展科技攻关，实现运维工作的智能化和自动化，以突破交通装备智能运维技术瓶颈，保障交通装备安全运行。
车辆动力电池智能管理与安全技术。针对新能源汽车和轨道机车车辆动力系统，尤其是大功率大容量动力电池在服役工作中存在的热失控风险、交变负载下的电池性能衰减、碰撞工况下的“热-电-力”耦合安全性等问题，开展本征宽温域高比能动力电池系统规模化应用技术、动力电池多级协同热蔓延防控技术及主动热隔离安全技术、电池高效区域化热管理及极端环境适应性、电池系统数智化管理集成技术、电池交变负载工况下的老化性能及健康状态评估、动力电池“热-电-力”多物理场耦合技术、基于车-云协同管理的电池系统全场景故障精确诊断和高效预警平台研究，提升车辆动力电池系统的智能化和安全性。
车辆云-边-端协同调控与自主控制技术。针对云-边-端智能网络协同监管与调控平台暴露出的数据传输稳定性差、隐私保护不足、规范管理缺失，车辆无人驾驶系统自主决策与控制算法技术存在的极端与突发状况下的决策迟缓、长时间运行不稳定等问题，研究高效稳定的数据传输协议与技术，探索数据加密与安全访问控制方法，制定科学的数据使用与共享规范标准；研究端到端的拟人一体化决策技术，探索边缘节点计算效率提升方法，设计长航时抗干扰的稳定控制策略；研究车-轮-地多体动力学建模及机-电-液耦合非线性特性分析技术，探索失效冲击下的结构演化特征机理与系统可拓安全稳定域辨识方法，开发自主韧性最优修复算法，提升车辆云-边-端协同调控与自主控制技术水平。
车辆安全运维技术及智能化装备。面向交通装备在多种工况下的实际运维需求，开展交通装备智能运维机器人研究，制定在视觉、力觉等多种信息流影响下的机器人控制策略，构建综合多种信息流的视觉与力觉融合交互补偿模型，开发具有自主执行任务功能的柔性运维机器人；基于高约束强耦合多自由度建模及分析方法，融合智能感知与自动控制技术，集成综合感知与评估策略，解决极端环境下的机器人与装备智能化的适应性及稳定性等运维难题，实现从“人机协同”向“自主机器控制”的转变。
近年来，实验室紧密围绕交通装备安全保障与运维行业的发展需求，针对交通装备多工况、多场景下的安全保障和运维关键问题，联合卡拉布里亚大学、新加坡国立大学、同济大学、华南理工大学、中国铁道科学研究院、北京交通大学、西南交通大学等国内外研究机构的优势学科，结合中国国家铁路集团有限公司、国能朔黄铁路发展有限责任公司、中国南昌铁路局集团有限公司、中国郑州铁路局集团有限公司、江铃汽车集团有限公司等龙头企业在车辆安全保障与运维技术优势，通过产学研合作，重点解决车辆动力电池智能管理与安全技术、车辆云-边-端协同调控与自主控制技术、车辆安全运维技术及智能化装备等关键技术甁颈问题。该方向承担国家级科研项目10余项，其他科研项目110余项，发表SCI论文100余篇，获江西省科技进步奖一等奖1项、二等奖1项，中国交通运输协会科学技术奖二等奖1项、青年奖1项，茅以升科学技术奖1项，中国铁道学会科学技术奖三等奖1项，获发明专利40余件，出版专著5部。经过3年建设，技术上预期达到以下水平：聚焦车辆动力电池智能管理与安全技术、车辆云-边-端协同调控与自主控制技术、车辆安全运维技术及智能化装备方向，基于智能驾驶规划与控制、数字孪生和视触融合技术。从安全保障到高效运维，全方位筑牢安全网，力创国内领先的具有自主导航、智能识别、精准操作等功能的多种类型智能运维机器人产业化。