随着微处理器的快速发展，永磁同步电动机（PMSM）驱动系统广泛应用于需要高精度控制的
工业领域。为了克服设计PMSM 系统的复杂和费时的局限性，提出一种PMSM 速度控制的磁场定向控
制算法(FOC)。该算法在MATLAB/Simulink 中实现，利用其中的标准模块，利用Matlab 的自动代码生
成工具，可在DSP 微处理器中实现。采用了STM32F4 微控制器。为处理电流反馈信号，引入主动式
电流读取误差补偿器。利用由3 个双向5-A Hall 传感器执行的模数转换器，使信号精度达10 mA、
10 Bit。在0~2 000 r/min 范围内，试验了带传感器的PMSM。对期望速度的阶跃响应实验表明：整
个系统的动态性能和稳态性能良好。

综述了智能网联汽车 (ICV) 技术的发展现状及趋势。ICV 的体系架构包括价值链、技术链与产业链。ICV 的4 个发展阶段是：自主式驾驶辅助、网联式驾驶辅助、人机共驾、高度自动/ 无人驾驶；关键技术有：环境感知、智能决策、控制执行、人机共驾、通信与平台、信息安全等。由于ICV是未来汽车技术发展的一个重要方向，其技术与产业发展是中国汽车工业转型升级的重要机遇；因而，中国要发展智能网联汽车，就应该充分结合本国体制优势，依托顶层设计。

事故数据显示，汽车后排乘员保护未能跟上前排乘员安全进步的步伐，可能因为其使用率不高和没有使用先进的安全技术。该文综述了后排乘员保护，旨在解决后排乘员多样化（从需要儿童座椅的儿童到不同身高、年龄和体型的成年人）造成的不同安全需求。基于事故数据分析、实验研究和计算机模拟的结果，正确使用适龄儿童约束系统和引入可调节、高级、或自适应的约束系统可以改善后排乘员安全。然而，缺乏具有足够人体真实度的代表儿童、老年人、和肥胖者的损伤评估工具或将成为进一步改善后排乘员安全的主要挑战之一。老年人和肥胖人口的比例增加、轻型车辆的增长、智能手机打车服务的普及、以及主动安全和无人驾驶车辆技术的进步将可能增加后座安全的重要性，同时也会对后排乘员保护带来额外的挑战。因而，未来需努力优化适应各种碰撞工况、乘员特性和坐姿的后排乘员约束系统。

该文介绍了欧洲新能源汽车的现状和发展趋势,内容涉及欧洲汽车市场、欧盟的碳排放法规、欧洲各国政府的新能源推动政策、欧洲车企的新能源汽车战略和技术路线。尽管欧洲各大车企的新能源汽车长远目标不同,但因为他们必须遵循相同的CO₂排放法规,短期内的技术路线大同小异,即纯电动与插电式混合动力齐头并进。动力电池方面,欧洲车企都采用三元锂电池技术;纯电动驱动系统方面,欧洲车企基本都采用驱动电机加单速减速器的配置方式;混合动力方面,欧洲车企的选择以并联结构为主,既有利于优化能量传递效率,丰富工作模式,又能充分发挥欧洲车企在发动机和变速箱技术方面的传统优势。值得一提的是,混合动力专用变速箱（DHT）技术已经在欧洲成功上市。这种技术更能充分发挥电气化动力总成的优势,正在形成发展潮流。欧盟严格的CO₂排放法规是保证新能源汽车在未来几十年里持续发展的最大推手。欧洲在传统汽车技术、生产、销售方面的雄厚实力也正在变成其新能源汽车发展的强大优势。预计在未来的10年里,欧洲的新能源汽车份额将会持续而稳定地增长,2040年前新能源汽车将主导欧洲市场。

随着社会经济的发展及汽车技术的进步，国内外交通事故呈现新的宏观特征，包括：弱势道路使用者及“非标准人群”的死亡率较高、存在车身碰撞相容性问题、单车事故致死率高、驾驶员感知缺陷引起的交通事故高发。基于2000 年以来中国、欧洲以及美国的交通事故统计数据的特征分析，阐述了汽车主被动安全技术各子系统的发展趋势。被动安全方面包括：弱势道路使用者的保护、自适应的乘员保护、车身碰撞的相容性与自适应性；主动安全方面包括：车辆动力学管理及智能辅助驾驶。未来汽车安全技术总体的发展方向是：主被动一体化的综合安全技术。

在文献、专利调研基础上，统计和分析了电动汽车用锂离子电池的温度敏感性。结果表明：
低温和高温都影响电动车用锂离子电池的性能和寿命，从而影响其应用与市场普及。缓解该问题的技
术途径可以是：电池原材料改性、优化电池设计、电池系统热管理。当前的研究热点是：正负极材料
的微观改性，以提高其电子导电率和离子导电率；优化设计电极结构和电池结构，以均匀电池内部的
热分布和电分布；研发低温下电池交流预热与充电的新方法；联合应用液冷方案。

电磁制动器(EB) 具有非接触性、响应速度快、控制简单等特点，已应用于商用汽车。为了
扩大电磁制动的应用范围和功能，本文介绍了其原理和技术的研究现状。对于商用汽车上的电涡流缓
速器、转筒式缓速器和自励式缓速器，概述了其结构组成、工作原理和控制方法。其关键技术有:
电磁制动的外特性与内特性、电磁与摩擦联合制动系统的匹配设计、控制策略与控制器设计。其未来
研究重点是：电磁制动与摩擦制动的系统集成和电磁制动系统的功能扩展。

车联网（VNC）是车辆与“远程信息技术(Telematics)”的结合。针对当前存在的认识误区，该
文提出了一种新的基于“三网融合”的车联网概念。此“三网”即：车载移动互联网、车际网、车内网。
远程信息服务（Telematics）、车车通信(V2V)/ 车路通信(V2I) 和车内网（in-vehicle networking）这
3 种网络，正在逐渐融合；并向着V2X( 其中，X 替代车、路、行人及互联网等) 方向发展。提出了
VNC 的定义、内涵和包括“便捷、安全和环保”在内的核心价值，以及3 种应用性和4 种基础共性的
关键技术。指明了VNC 在汽车工业中的应用及前景。

为了满足不同的技术和经济目标，从轻度混合动力、插电式混合动力到全电池动力的电动汽车，都将依赖于新型的、先进的（如基于锂的）蓄电池。这些电池在各种应用条件下的性能预测和寿命表征费工、费时，目前尚未得到充分的发展。一些国家已投入资金和人力进行相关的研究，其实通过国际合作，这些努力和花费也许能发挥更大的作用，例如目前正在国际能源机构（The International Energy Agency，IEA）框架内开展的准备工作。正在致力于开发一套标准化的、加速的测试程序，将允许各个测试机构合作分析电池的测量数据。该文评述了欧洲、日本和美国在加速寿命测试程序上的最新进展。以国际合作为目标，搜集、对比和分析现有的测试程序。

内燃机为了顺应21世纪下半叶实现碳中和的趋势避免被淘汰，必须在运行时实现CO₂的零排放。另外，由于发动机的最高有效热效率明显低于电动车或燃料电池车，这会使消费者逐渐疏远发动机车。1948年，F. M. Lewis发明的氩气(Ar)闭循环氢气发动机重新回到了人们的视野中。这是因为此种发动机不排出CO₂，而且Ar的比热比高于空气，以Ar为工质的发动机的热效率可以有较大提升甚至匹敌电动车或燃料电池车。本文比较详细地介绍了这种发动机的原理、发展史、存在的优缺点以及研究动向和研发课题。同时也介绍了作者近年来的部分研究成果，探讨了Ar闭循环氢气发动机与氢气及燃料电池车的关系及其发展前景。

在机动车污染治理不断加强和车辆动力持续电动化的趋势和背景下，近年来，世界多国正在讨论“禁燃令”，同时更严苛的排放法规陆续出台，这甚至已经关系到传统内燃机(ICE)动力的存亡问题。然而，由于运力和行驶距离需求，内燃机将仍然是重型商用车的主要动力形式。目前，欧盟、美国加利福尼亚州空气资源委员会(CARB)和美国环境保护署(EPA)均发布了新的重型车排放法规，中国也已经启动国七排放标准的研究工作。该文从尾气排放、实际道路测试、温室气体排放、车载诊断 （OBD）和远程监控、非尾气排放以及耐久要求等6个方面对比分析了目前欧美重型车和发动机下阶段排放法规的最新进展和发展趋势，阐明了各标准的具体要求，并指出了可能的技术路线，旨在为重型车和发动机行业及时应对排放标准升级和相关前瞻性研究提供借鉴。研究表明，重型车未来排放标准具有5大发展趋势：尾气排放测试向多种污染物超低排放发展，在有可能成为最终一代排放法规的情况下，下阶段排放法规需要考虑长期减排方案；更加注重车辆实际道路、低负荷、怠速和冷启动排放；加强温室气体和常规气体排放协同控制；通过远程大数据的方式实现在用车排放的高效监控；增加制动和轮胎磨损等非尾气排放的考核。总之，重型车下阶段排放标准将在排放物种类、排放测试方法及排放监控手段等方面融入新方法新理念，以不断推动重型车向清洁环保高效的目标发展。

通过车辆的运动规划与控制提升新能源汽车的节能效果，已经成为当前国内外聚焦的关键研究热点。该文总结了新能源汽车节能规划与控制技术的最新研究现状，分析了节能路径规划（eco-routing）、节能车速规划（eco-driving）、节能充电规划（eco-charging）、能量管理（energy management）和同时涉及以上多个领域的多任务优化技术。研究发现：虽然当前新能源汽车节能规划与控制技术已经取得了可观的研究进展，但在动态或随机交通行为场景下求解困难，综合考虑路径、速度和充电等深度关联行为的集成与协同优化仍需要探索，高价值的研究成果也有待从实验验证走向产业应用。今后新能源汽车节能规划与控制技术的未来发展趋势包括：1）考虑环境时变性和行为随机性的新问题；2）运用先进预测和高效求解等手段的新算法；3）系统解决多车多任务多维度问题的新方法；4）在真实场景下可复制推广的新应用。研究和解决以上问题对实现更高水平的新能源汽车节能控制具有重要意义。

用(美国)高速公路安全管理局(NHTSA)的某车辆有限元(FE)数字模型，研究了车辆保险杠刚度特性对行人头部及下肢损伤的影响。获取了 20~60 km/h碰撞速度下的保险杠刚度特性曲线。用多刚体仿真方法，研究了刚度为0~1.27 MN/m的保险杠对行人头部和下肢损伤的影响。结果表明：保险杠刚度对行人的整体运动学响应几乎没有影响，但对行人头部及下肢损伤有影响，且对下肢损伤的影响尤为显著。轿车在20 km/h与60 km/h所对应的保险杠接触力—形变曲线的刚度下，对行人头部的最大接触力分别为4.28 kN和4.26 kN，与行人小腿的最大接触力分别为3.94 kN和9.36 kN。因而行人下肢损伤风险随着保险杠刚度的增加而升高。

近年来，尽管自动驾驶（AD）技术在研发和商业化方面已取得显著进展，但自动驾驶规模化商业落地仍面临巨大挑战：一方面单车智能自动驾驶存在一定的安全问题；另一方面由开放道路场景引发的感知长尾、混行博弈等问题造成自动驾驶车辆的可运行设计域（ODD）受限。车辆亟需融合车端、路端、云端多源多维信息，进行一体化协同感知、协同决策、协同控制，拓展单车智能自动驾驶的能力边界。该文提出面向自动驾驶的车路云一体化（VICAD）系统框架，将不同的车路云协同部署策略与自动驾驶算法进行统一建模；在此基础上开展模拟仿真及系统评价，利用评价结果反馈对VICAD系统进行持续迭代优化，从而提升自动驾驶能力。此外，还进一步结合场景案例及产业落地实践，阐述了车路云一体化协同对自动驾驶大规模商业化落地的意义，并为VICAD的后续发展提出建议。

商用车是道路运输的重要力量和碳排放大户，实现商用车绿色转型发展是推动汽车产业快速实现双碳目标的重要突破点。然而，政策驱动和市场需求对商用车技术发展提出了新的挑战与要求，尤其是动力传动系统呈现出多种技术路线并存的发展局面。该文针对传统燃油、混合动力、纯电动和燃料电池商用车等采用不同动力来源方式下的中重卡、轻微卡和皮卡、客车等应用场景，对不同动力传动系统技术特征、产品谱系、场景适用性以及技术现状及发展趋势进行分析，并对商用车动力传动系统技术发展提出新的展望，以期为商用车动力传动系统技术路径选择和技术创新发展提供参考依据。

主动进气格栅（AGS）是当前提高汽车燃油经济性的一种重要技术手段，为提高其可靠性与稳定性，该文提出了一种应用于其电控系统的故障诊断策略。基于AGS电控系统软件架构，设计了4类故障诊断机制进行故障诊断，并提出相应的故障保护措施; 设计了格栅挡点位置自适应算法，消除因器件老化故障以及长期小角度、高频次状态下运转带来的误差累积，减少诊断过程中的故障误报；基于自主开发的台架进行故障注入试验与故障误报测试试验，验证了所设计的故障诊断策略。结果表明：该文所设计的故障诊断策略能够快速、准确识别故障并进行分级处理，保证正常运行过程中的格栅开度误差范围为限值5°，提高了整个系统运行的可靠度。

为了解析汽油压燃（GCI）模式的燃烧排放特性，针对一种高活性低辛烷值汽油（HRG）开展了表征燃料设计研究。基于快速压缩机（RCM）平台，在有效温度690~920 K内，对该汽油燃料进行着火滞燃期试验；基于Chemkin软件对正庚烷/异辛烷（PRF）、正庚烷/异辛烷/甲苯（TRF）以及异己烷/正庚烷/异辛烷/甲苯（iso-HS）等3种表征燃料的滞燃期进行模拟。结果表明：与PRF及TRF相比，iso-HS呈现出更加显著的负温度系数（NTC）现象，且随着异己烷含量的提高，其负温度系数区域滞燃期变化幅度近似线性提高；组成为（按摩尔分数计）49.63%异己烷、18.30%异辛烷、26.29%正庚烷及5.78%甲苯的表征燃料iso-HS2具有更好的表征效果。

为提高燃料电池混合动力汽车 (FCHEV) 燃料经济性以及维持蓄电池能量平衡，该文提出了基于等效因子的Q-learning算法的能量管理策略。构建等效耗氢量最小与维持蓄电池荷电状态（SOC）平衡的目标函数，建立FCHEV动力源能量流转化平衡模型，通过能量转化平衡机理得到耗氢量的等效因子；在城市循环+全球轻型汽车测试循环（UDDS+WLTC）工况下，对需求功率的转移概率矩阵进行求解，利用Q-learning算法离线优化燃料电池和蓄电池的输出功率；基于MATLAB/Simulink平台建立了前向仿真模型，进行整车性能的仿真试验。结果表明：在WLTC循环工况下，该策略的100 km等效耗氢量为0.730 kg，接近基于动态规则（DP）控制策略的耗氢量，且SOC保持在合理的范围内，验证了该策略的有效性；在西宁市实际工况下，验证了本文所提控制策略的适应性。

为探究重型货车与二轮车事故因素间的相互作用，提出了一种改进的DEMATEL-AISM方法（DEMATEL为决策试验与评价实验室分析法，AISM为对抗解释结构模型法）。结合文献分析法和 (中国)国家车辆深度调查体系（NAIS）数据，建立事故致因指标体系。据事故数据特征改进DEMATEL法，定量分析事故因素间的影响程度。基于AISM建立事故因素拓扑层级模型，分析事故系统的拓变性和因素间作用。结果表明：在重型货车与二轮车事故中，超载对其他因素间的影响只有0.150；结果因素是易受影响的关键因素，其中决策失误的中心度为5.25、被影响度为5.18；事故系统为活动系统，且事故发生受到驱动层、直接层和中间层因素的共同影响。

为满足高级辅助驾驶系统主动安全性的多方面评价需求，该文提出了一种基于裕度与不确定性量化(QMU)的高级辅助驾驶系统主动安全性评价方法。结合QMU基本工作原理制定了适用于高级辅助驾驶系统主动安全性的评价体系及评价流程，利用序关系分析法(G1)确定评价指标的权重系数，使用模糊综合评价方法得到综合评价结果；在封闭测试场地对高级辅助驾驶系统的自动紧急制动(AEB)功能进行测试评价。结果表明：测试车车速、加速度、与目标车的距离、方向盘转角速度的评价结果分别为3.660 1、2.670 4、1.767 8、1.819 2，综合结果为2.702；该评价方法弥补了单指标评价结果横向对比的缺失，客观地量化了高级辅助驾驶系统主动安全性的纵向评价结果。

开展了电动清扫车的无人化研究。研究了车辆路径跟踪和远程控制，并进行了实车实验。对原型车辆进行底盘线控化改装，设计了无人清扫车的软硬件架构。路径跟踪控制采用前馈加反馈方法，前馈控制采用纯跟踪方法，反馈控制以车辆和参考路径之间的位置偏差进行滑模控制。结果表明：相较于单纯的反馈控制方法，使用前馈加反馈控制方法下的车辆位置偏差减小67.41%，前轮转角整体波动减小7.56%，侧向加速度整体波动减小8.04%。前馈加反馈控制方法下的车辆跟踪精度更高，横向运动更加平滑。因而，本文所设计的路径跟踪及远程控制方案安全可靠，可望有较好的工程应用价值。

为解决自动驾驶汽车在高速公路安全换道问题，提出了一种基于深度强化学习算法的换道跟踪控制模型，并进行了仿真实验。采用五次多项式方法，建立车辆换道路径模型，并给出跟踪误差函数；将车辆三自由度动力学模型与深度强化学习框架相融合，搭建换道路径跟踪控制模型；通过深度确定性策略梯度(DDPG)算法来更新该模型；学习得到换道路径跟踪的最佳转向角，来控制车辆完成换道过程。结果表明：在100 km/h车速条件下，本方法控制的横向位置误差绝对值的最大值接近0，角偏差绝对值最大值为10 mrad；所提出的方法相比传统的模型预测控制方法而言，轨迹跟踪的横向位置误差和角误差更小。因而，该模型能够实现高速环境下的自主换道过程，这对保证交通安全和缓解交通有意义。

提出了一种充分融合驾驶员经验的、低能耗的无人驾驶车辆平行泊车操作模型。将驾驶员平行泊车经验，描述为双梯形曲线图像的方向盘转角操作模型；对模型轨迹关键点位上的3个构型参数，建立平行泊车品质评价体系，得出参数对泊车品质的影响规律；考虑车辆运动学约束以及无碰撞约束，实现双梯形操作模型的优化与校正。在一辆6.6 m的无人驾驶客车上，进行了不同算法的对比验证，并在不同变量条件下进行了适应性验证。结果表明：相比传统的五次多项式轨迹规划和比例—积分—微分控制的泊车方法，用本操作模型，省去了循迹环节，使泊车过程更加流畅，且能耗降低达44.7%。

以提高智能网联车辆换道安全和效率，降低燃油消耗为目的，该文提出了一种基于深度强化学习的智能网联车辆（ICV）换道轨迹规划方法。分析复杂交通场景智能网联车辆换道功能需求，设计了分层式智能网联车辆换道轨迹规划架构；兼顾车辆安全和换道效率，设计了基于完全信息纯策略博弈的换道行为决策模型；解耦车辆纵横向运动状态，构造了以燃油消耗和乘客舒适度为目标的联合优化函数，提出了基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的智能网联车辆纵横向换道轨迹规划方法，得到了车辆纵横向优化换道轨迹，并利用搭建的3个典型换道仿真场景，验证了算法的有效性。结果表明：与深度确定性策略梯度（DDPG）算法相比，提出的方法在左换道和右换道实验中的训练效率平均提升了约10.5%，平均油耗分别减少了65%和44%，而且单步轨迹规划时间在10 ms内，能够实时获取安全、节能、舒适的换道轨迹。

以国家车辆事故深度调查体系(NAIS)中528例事故数据为样本，分析了城市交叉口车车事故严重性的影响因素、事故发生的时间段分布及车辆损失分布；以车辆损失状态、伤亡状态作为因变量，建立了双变量有序Probit模型。结果表明：人为因素、车辆类型、碰撞位置、路灯和交通信号灯状态，均显著影响事故严重性；超速驾驶导致事故的死亡率上升15.49%、酒后驾驶导致车辆报废的可能性达5.92% ；无交通信号灯使交叉口事故严重性升级；碰撞位置显著影响车辆损坏严重性，左侧面碰撞造成车辆局部明显变形的概率比右侧高2.92%。因此，考虑车辆损失状态可为事故因素分析提供新的视角。

传统持续制动系统过度依靠驾驶人主观判断实现开启和关闭，易出现不当操作引起整车制动性能热衰退问题，为此该文提出了重型载货汽车长下坡制动工况构建及辨识方法，为持续制动系统介入或退出主动控制提供依据。以重型载货汽车长下坡试验数据为基础，包含制动踏板动作、车速及GPS数据，利用短行程划分、K聚类和编码技术，基于Markov- Monte Carlo方法构建了长下坡制动工况，总时长1 194 s，路程21.18 km；基于滚动时间窗原理建立反向传播（BP）神经网络工况辨识模型并进行离线训练和识别验证，结果表明：一般制动和强制动工况识别准确率达到89.30%，显示出提出的重型载货汽车长下坡制动工况构建及辨识方法能够有效识别车辆制动状态。

甲醇的物性与汽油、柴油相近，常温、常压下是液体，生产资料丰富，方便储存、运输和加注。绿色甲醇已经被国际航运界公认为低碳和碳中和的燃料，在船舶动力上应用日益增长。中国是具有全球最大甲醇产能以及最大产量的国家，产能和产量都占全球近60%。甲醇生产不仅可用煤炭和天然气做原料，更具有用可再生电力制氢，然后与二氧化碳合成绿色甲醇的能力。中国对甲醇用作替代石油燃料的研发工作由来已久，不仅在工农业领域得到大量应用，而且也大量应用在交通运输领域。自20世纪70年代以来开展的甲醇在内燃机上替代汽油、柴油研究，目前已经在应用技术上取得根本突破。不仅在乘用车、商用车得到规模应用，也在工程机械、内燃机车和中高速船舶动力应用上取得突破，实现甲醇应用技术完全独立自主。该综述简要介绍甲醇的生产、对甲醇毒性的认识、绿色甲醇的发展、甲醇在工农业和交通领域方面的应用概况，重点介绍在车辆、船舶、内燃机车、发电机组的汽油机和柴油机上应用甲醇的技术特点，指出其发展存在问题并展望甲醇应用的未来。

对于跨临界CO₂汽车热泵系统，在不同控制策略下，研究了影响最优排气压力的主要因素。基于GT-Suite仿真平台建立仿真模型，并用制热性能实验数据对其进行校准。以恒定送风温度来约束制热量。数字模拟了在不同环境温度、不同送风温度和不同风量下的最优排气压力，与定转速控制方式进行对比。结果表明：在定转速控制模式下，没有最优排气压力；在定送风控制方式下，最优排气压力随室内风量增大、环境温度增加、出风温度增大而增大。送风温度影响最优排气压力变化13.09%；环境温度影响最优排气压力变化9.64%；风量影响最优排气压力变化5.95%。提出了基于仿真数据的最优排气压力关联式。

为满足车辆主动安全控制功能需求，需提升车辆在强非线性特性下的状态观测精度，提出一种基于无迹Kalman滤波(UKF)的模块化车辆横纵向速度状态观测器结构。该结构利用车载传感器信息，结合UKF观测纵向和横向速度，根据质心侧偏角的定义，计算车辆质心侧偏角。在干燥路面上，进行数字仿真以及实车实验。结果表明：在强非线性状态下，基于UKF的车辆质心侧偏角估计的仿真结果的均方根误差(RMSE)为0.425°，实车实验的RMSE为0.001°，而使用扩展Kalman滤波(EKF)估计的仿真结果RMSE为0.968°，实车实验的RMSE为0.009°。因此，UKF可以抑制车辆行驶中的干扰对观测的影响，使本观测器结构有较高的观测精度，可满足工程需要。