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。

“双碳”政策大大推动了氢能的发展,而燃料电池作为氢能利用的最佳方式,迎来了新一轮的研究与产业热潮,尤其是商业化较为成熟的车用质子交换膜燃料电池（PEMFC）引发了众多关注。膜电极（MEA）和双极板（BPP）是PEMFC电堆的两大核心部件,决定了电堆的性能和成本。水热管理和低温启动技术对于电堆性能的实现和实际应用的推广也起到了至关重要的作用。本文全面深入地阐述了车用PEMFC膜电极、双极板、水热管理、低温启动等技术对电堆性能、寿命和成本的影响规律,进一步指出各项技术的发展趋势。除此之外,车用燃料电池的商业化应用短期将围绕公共交通以及重型商用车等大型车辆开展,而乘用车对电堆的功率密度和成本提出了更高的要求。

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。

       为了促进汽车自动紧急制动（AEB）技术朝着更加安全与高效的方向发展，该文从AEB系统的工作原理、发展历程、应用现状、法规标准等方面，综述了AEB 技术的研究进展，总结了与AEB系统综合性能密切相关的关键技术，包括AEB系统避撞策略、制动执行机构和环境感知机构。研究表明：自动紧急制动系统能够有效避免或者缓解追尾碰撞，可提高车辆主动安全性能；受制于目前制动执行技术和前端感知技术水平，AEB系统无法实现汽车在更高车速范围以及更复杂多交通场景下的完全避撞。自动紧急制动系统未来研究的重点在于：复杂多交通场景下避撞策略综合性能优化；基于更快响应时间目标的制动执行机构研发；危险行驶工况下与多种主动安全技术的深度融合及协调控制。

       综述了智能网联交通技术发展现状及趋势。智能网联交通系统的技术体系架构是一个集车辆自动化、网络互联化和系统集成化三维于一体的高新技术发展架构。其关键技术模块包括感知模块、融合预测模块、规划模块和控制模块等4 个关键部分。智能网联交通系统提出从“ 普通的车、聪明的路”，或者说是“聪明的系统”起步，逐步发展到“聪明的车、聪明的路”的高级阶段，其对提高道路通效率、改善交通安全、节约能源等均具有积极意义。建设与发展智能网联交通系统具有重要意义，为了更好地发展智能网联交通系统，需要明确各相关政府部门的定位和作用。

        智能化是汽车的三大变革技术之一，深度学习具有拟合能力优、表征能力强和适用范围广的 特点，是进一步提升汽车智能性的重要途径。该文系统性总结了用于自动驾驶汽车的深度神经网络 （DNN）技术，包括发展历史、主流算法以及感知、决策与控制技术应用。 回顾了神经网络的历史及现状， 总结DNN的“神经元－层－网络”3级结构，重点介绍卷积网络和循环网络的特点以及代表性模型； 阐述了以反向传播（BP）为核心的深度网络训练算法，列举用于深度学习的常用数据集与开源框架，概 括了网络计算平台和模型优化设计技术；讨论DNN在自动驾驶汽车的环境感知、自主决策和运动控 制3大方向的应用现状及其优缺点，具体包括物体检测和语义分割、分层式和端到端决策、汽车纵 横向运动控制等；针对用于自动驾驶汽车的DNN技术，指明了不同问题的适用方法以及关键问题的 未来发展方向。

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。

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。

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。

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。

自2020年9月中国在七十五届联合国大会上承诺“2030年碳达峰、2060年碳中和”以来,世界主要国家和地区2016年签署的《巴黎协定》控制全球气温上升幅度及采取碳中和政策和行动进入加速期。内燃机作为量大面广的道路、非道路移动机械和国防装备主导动力,在近中期肩负节能减排重要使命的同时,也面临着未来如何实现碳中和的巨大挑战和重要机遇。本文在分析欧、美、日、中等主要地区和国家碳中和政策和行动的基础上,提出并论述了内燃机近中期低碳和中远期零碳的两条技术路径及其可行性,以及内燃机使用生物质燃料、绿氢、绿氨和绿电合成液体燃料（e-fuel）等碳中和燃料需要解决的关键技术,旨在为内燃机的未来探索可持续发展之路。现有研究表明：内燃机作为一种高效高功率密度的燃料化学能转化为机械能的热力机,通过与电动化和智能化技术结合仍有较大的节能提升空间;内燃机相比氢燃料电池动力,产业链更完整,技术成熟度更高,成本更低,未来通过燃用碳中和燃料的新能源内燃机,仍可以在重型卡车、工程机械、船舶、航空等大型动力装备以及混合动力系统中得到大规模应用,促进中国能源和交通领域早日实现碳中和。

在国家政策与市场需求的双重驱动下，2021年以来，中国品牌混合动力汽车动力总成技术实现突破，围绕中国市场特点与消费者用车习惯推出一批具有中国特色、世界范围内领先的混合动力汽车产品。近期混合动力汽车市场销量呈爆发式增长，2023年中国市场混合动力乘用车销售超300万辆，同比增长83%。然而，受近年来汽车领域电动化浪潮影响，行业内尚存关于混合动力汽车仅为过渡性技术的观点，部分消费者对国产混动汽车技术产品力仍存质疑。为纠正对混合动力汽车的片面性、偏见性认识，该文围绕中国混合动力汽车动力总成技术路线展开，聚焦多样化的混动架构与专用化的核心部件，提出新的混合度定义作为动力总成电气化程度的统一评价标准，探讨国内外主流混动技术异同，剖析当下中国最前沿的混动技术特点与发展趋势，厘清中国混动汽车动力总成的发展脉络。研究表明：中国式混动汽车以大容量动力电池与插电式混合动力为技术特色，实现发动机、电机两大驱动动力源以及动力电池、增程系统两大动力能量源的灵活混合与优势互补。与纯内燃机车相比，得益于电驱动技术辅助，混合动力汽车聚焦提高发动机热效率、发动机高效区利用率以及整车燃油经济性。与纯电动车相比，混合动力汽车则基于发动机的增程发电，以高性价比和高便利度解决纯电动车的补能焦虑；并通过结合发动机直驱、变速器动力放大等机械驱动技术，以更低的硬件成本实现更稳定的强劲动力输出。混合动力汽车的独特优势使其作为长期性技术路线，将成为带动汽车产业向碳中和方向转型升级的关键，该文对当下市场的深度分析和未来趋势的理性推测将为中国混动技术的进一步发展提供有益参考。

随着智能网联技术的快速发展，智能网联汽车装配的智能车载终端功能也相应扩展。经过数十年的进步，智能车载终端系统在多个领域取得了显著的发展，并在自动驾驶领域展现出巨大的潜力。该文从智能车载终端在智能网联环境中的现状入手，描述了智能车载终端系统的架构，并回顾了在车间通信和车路协同赋能下车载终端系统的发展历程；对5G时代车联网无线通信技术的创新对智能车载终端发展的重大影响做了深入分析，并详细回顾了在协同驾驶与控制、边缘计算与雾计算、数字孪生等领域的最新研究成果，同时指出了智能车载终端在信息安全和自动驾驶测试领域面临的挑战。

对交通动态情境的准确认知是自动驾驶（AV）智能性的关键体现，因此全面、合理、高效的测试评价方法对于验证其效能至关重要。为了跟踪自动驾驶认知能力测试评价的研究进展，该文首先从宏观、中观和微观3个层面深入剖析了自动驾驶测试领域存在的核心问题，深入探讨了自动驾驶与人类驾驶在认知方面的关联性；其次，从基于“金字塔”模型的自动驾驶测试体系架构入手，全面回顾了在关键测试场景生成、虚拟仿真测试、虚实融合测试、实际道路测试以及认知能力评价等领域的最新研究成果；最后，指出了自动驾驶认知能力测试评价领域面临的挑战和发展趋势。该综述研究成果将为自动驾驶技术的迭代演进和功能验证提供重要参考。

随着中国“碳达峰”与“碳中和”目标的提出，内燃机低碳化、零碳化势在必行。氨作为零碳燃料和氢的高能量密度载体，是实现碳中和有潜力的替代燃料。研发氨氢燃烧技术，实现氨高效清洁融合燃料零碳大功率内燃机高效近零排放对全球气候治理具有重大意义。该文在分析氨作为未来绿色能源的潜力及其在内燃机中实际应用的基础上，从氨氢内燃机的燃烧模式、氨氢燃料的燃烧化学反应动力学、氨氢燃料供给方式等方面综述了氨氢内燃机的燃烧的最新进展，对比分析了火花点燃/均质压燃/射流引燃3种燃烧模式、氨气道喷射/液氨缸内直喷2种燃料供给方式、主动射流/被动射流2种点火方式，提出并论述了基于氨在线裂解制氢实现基于单一液氨燃料油箱的氨氢融合燃烧，是内燃机实现碳中和的极具潜力的技术路线，指出了氨氢内燃机喷雾、燃烧和氮基排放控制三方面需要解决的关键技术和科学问题。研究表明：氨氢融合内燃机采用微量氢气（小于3%）引燃氨混合气，可以获得稳定燃烧和高热效率，并拓展稀然极限。氨氢融合零碳大功率内燃机作为氨燃料高效可靠的应用载体，在重型车辆、工程机械、远洋船舶、发电等多个领域具备广泛的应用潜力与价值，氨氢内燃机的研发可推动基础燃烧理论的进步，也可以促进中国内燃机产业迈上新的台阶。

随着全球交通拥堵和安全问题的日益突出，自动驾驶技术的广泛应用被认为是解决这些问题的重要途径，单车智能技术（SAD）和智能车路协同系统（i-VICS）是当前自动驾驶领域的两大研究热点。本文阐述了单车智能和车路协同系统的基本概念和关键技术，讨论了单车智能中的感知定位、决策规划和控制执行技术，以及车路协同系统中的协同感知定位、协同通信和分级云控技术，并回顾了不同技术的研究成果；总结了中、美、德、日对自动驾驶技术路线的发展选择，并讨论了不同技术所带来的商业性产业链变革；剖析了单车智能和车路协同所面临的技术挑战，以及自动驾驶技术所面临的社会与法律挑战，并以此展望未来的发展方向，为自动驾驶技术的创新和应用提供参考。

该文基于《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023版）》，在全面分析智能网联汽车标准体系的基础上，提出了以汽车智能化、网联化、汽车电子及综合安全为核心的智能网联领域标准研制路径以及国际标准法规协调方向。通过研究驾驶自动化系统的技术体系以及典型产品和应用场景，提出了先进驾驶辅助系统和自动驾驶系统的标准体系框架及标准制定路线；通过梳理车载网联通信技术及应用场景，提出网联功能与应用标准体系及标准制定路线；重点分析了汽车电磁兼容、电子环境及可靠性评价、汽车芯片以及车载电子各子领域当前的技术及产品研究现状，提出了汽车电子的标准制定路线；针对综合安全提出了面向智能网联汽车的四维安全概念，包括功能安全、预期功能安全、网络安全和数据安全，并分别论述了各类安全标准体系研究的重点内容，提出各类安全标准的制定路线；最后论述了智能网联汽车国际标准法规研制思路及中国标准制定与国际标准法规的协同关系。结合中国智能网联汽车技术及标准发展需求和国际标准法规协调趋势，对中国智能网联汽车标准体系建设及重点标准制定提供了思考方向和建议。

电动汽车作为交通电气化的核心，对减少温室气体排放和提高能源效率起到了积极的作用。显著增长的电动汽车保有量和市场占比对充电基础设施产生了一定的影响，如充电设施不足和电网负荷波动等问题凸显。本文深入梳理了交通网络承载力和电力网络承载力的基本概念、计算方法和评估指标，分析了交通与能源网络两网评估方法与两网融合韧性，并探讨了交通-电力融合系统潜在的挑战与策略；揭示出目前亟待开展的研究领域并指出了未来的研究方向，以期提高充电设施效率，缓解交通拥堵，保障电网稳定运行。

为提高自动驾驶汽车的安全性、舒适性与通行效率，提出了一种考虑到滑行及安全速度的类人入弯速度规划策略。该策略基于混沌优化理论与实车弯道行驶速度数据，通过将车辆的入弯速度规划问题构建为多目标优化问题，建立了舒适模式与效率模式。通过定义奇点速度，简化了非线性高阶约束条件。结果表明：在该策略规划中，在不同弯道场景下，横向加速度和纵向加速度均在摩擦圆约束内，可保证车辆的行驶安全。相比于未考虑滑行的方法，在舒适模式下，该策略产生的纵向加速度减小9.76%，通行效率提高61.73%；在效率模式中，纵向加速度为加速度阈值，满足加速度约束，通行效率提高88%。因而，无论舒适模式还是效率模式，该方法均可兼顾舒适性和通行效率。

为精准识别道路交通事故黑点，辅助交通事故的防控，提出了一种基于时空结合的交通事故黑点判别方法。以时空重叠率，来衡量道路危险程度；用双曲正切函数拟合时空重叠率的累积频率；将拟合函数最小曲率半径对应的点，规定为临界值；以大于临界值的时空复合点，来判别为事故黑点；对成南（成都—南充）高速第二辖区交警大队收集的交通事故数据，进行实例研究。利用本时空结合的判别方法，从64例有效案例中，共判别出13个事故黑点。结果表明：事故频率法、累积频率曲线法、核密度分析法、时空重叠率法的碰撞预测准确率指标（CPAI）值分别为2.29、2.03、2.03、2.29，这意味着：时空重叠率法具有良好的判别准确性。时空重叠率法同时结合空间和时间维度，增加了黑点判别的可靠性。

某电动汽车侧面柱碰工况电池模组截面峰值力（F_max）超标，为提升电池碰撞安全性，同时实现车身轻量化，开展门槛梁截面参数优化。选取26个厚度及位置参数作为优化变量，以减小F_max和门槛梁质量作为目标，以电池模组最大挤压变形量（d_max）和塑性应变（ε_pmax）作为约束。首先通过最优Latin超立方生成样本，基于样本建立全连接神经网络近似模型，然后运用NSGA-Ⅱ算法开展多目标优化，最后将优化结果代入仿真进行验证。结果表明：优化后电池模组F_max由21.8 kN降低至20 kN以下，达到了安全要求；同时，门槛梁减重1.41%~4.02%，实现了轻量化效果。进一步分析表明，部分方案电池模组d_max和ε_pmax也同步降低，在减重的同时更全面地提升了电池的碰撞安全性。

为提高分布式驱动电动汽车在单轮或单边轮毂电机失效时的稳定性，提出了一种基于事件触发机制的主动转向容错控制策略。设计了基于线性矩阵不等式的故障状态观测器，建立了基于残差评估函数的容错切换机制；采用了Pareto最优理论的分布式模型预测协同控制策略，以实现车辆底盘主动转向系统和横摆力矩控制系统的容错控制最优分配机制。基于Matlab/Simulink软件和CarSim软件在硬件在环平台展开实验。结果表明：当轮毂电机发生恒偏差或变增益故障时，所设计的容错控制算法在低路面附着系数的双移线工况下，横摆角速度跟踪误差降低14.9%，侧向位移跟踪误差降低28.2%。因而，实现了分布式驱动电动汽车在轮毂电机失效下的容错性能和稳定性能。

网联车辆队列系统的双端通信时延会极大影响队列的控制性能，而且在极端情况下，甚至可能引发队列失稳、发生碰撞的现象。该文在充分考虑车云双端通信时延的基础上，提出了一种基于云的分布式控制算法。通过一定假设，对云控场景下的车辆队列使用采样控制系统的方法进行建模，将双端通信时延进行统一；使用Riccati不等式设计了状态反馈分布式控制器，使用Lyapunov-Razumikin定理分析了控制算法的渐近稳定性，进而得到时变时延上界与通信拓扑、耦合增益之间的关系。结果表明：存在一个合适的耦合增益使得所能容忍的时延上界最大，且通信拓扑Laplacian矩阵最大与最小特征值的比值与时延上界大小呈负相关的趋势。

在低温、高倍率等充电情况下，锂离子电池的石墨负极会发生析锂现象，对电池的寿命和安全性造成严重影响。为了解决锂离子电池在变电流快充工况下析锂的在线检测问题，该文提出了一种基于特征阻抗与滑动t检验的在线析锂检测方法。采用在直流充电电流的基础上叠加1 Hz正弦交流激励电流来实时测量特征频率阻抗，探究变电流充电时阻抗随电池析锂的变化规律; 继而利用特征阻抗实部的变化与电池负极析锂的相关性，针对变电流快充工况，提出了基于滑动t方法的在线检测析锂起始点的检测方法。结果表明：该方法可以实现充电过程中5%SOC的延迟内识别析锂起始点，有利于形成闭环充电策略，最大限度地减少析锂危害。

随着中国汽车工业的迅速发展和汽车保有量的急速增长，所引起的能源危机、环境污染和交通安全等矛盾日益凸显。汽车轻量化技术是解决该矛盾的有效途径之一。该文介绍了汽车轻量化技术的研究现状，并对各项轻量化技术的发展进行了展望。采用轻量化材料、优化结构设计和新型先进制造工艺是汽车轻量化的 3 大有效途径。轻量化材料主要涵盖超高强度钢、铝合金、镁合金等金属材料和高分子材料、复合材料等非金属材料；结构设计优化包括整车或零部件结构的拓扑优化、形状优化、尺寸优化以及多学科设计优化；先进制造工艺包括焊接、铆接等同种/异种材料连接技术和一体压铸等材料成型技术。轻量化技术的发展对中国汽车交通行业的发展具有重要意义。

为了解决碰撞假人力学响应曲线的降维和重构问题，基于标准自编码器原理和假人力学响应曲线特征，添加限制条件，构建了自适应自编码器方法；选取假人的头部重心合成加速度曲线数据，经过数据清洗和取样后，作为样本数据；计算标准自编码器和自适应自编码器的互相关系数和重构均方误差，对比验证该自编码器的线性和非线性降维和重构能力。结果表明：该自编码器对假人力学响应数据的线性的升维重构误差为2.6%；对非线性的升维重构误差为2.4%；低维数据的协方差值接近于0。因此，本文所提方法可对假人力学响应数据实施线性和非线性降维，并可实现升维重构，且降维得到的低维数据具有强独立性。

车辆检测与车道线分割是自动驾驶感知系统的重要组成部分，其基本要求是具有高精度和实时性。鉴此提出一种双任务多尺度特征聚合网络（MSFA-Net），该网络由1个特征提取网络和2个检测分支网络构成，实现了车辆和车道线同时检测。首先使用E-ELAN网络构造共享主干特征网络；在车辆检测分支网络设计增强卷积模块（CBS+）进行自下而上的特征融合以提升精度；在车道线检测分支网络使用特征融合模块（FeatFuse）对多分辨率特征进行自适应加权融合，配合空洞卷积语义感知模块（CDBS）使用梯形结构的多空洞值卷积对融合特征进行采样，以提升不连续车道线及其他非线性车道的分割精度。结果表明：在BDD100K数据集上，该文网络MSFA-Net其平均精度均值、召回率、像素准确率分别达到了81.3%、90.1%和80.1%，检测帧率达到了41.6 帧/s，能较好适应真实行车环境的需求。

为了提高结构耐撞性，从而实现车辆轻量化，提出了一种嵌合管（由薄壁方形管嵌入双箭头格子而组成的）具有负Poisson比的增强型结构。通过负Poisson比的收缩效应，来增强负Poisson比结构和嵌合管的耦合作用。建立了增强型结构的有限元模型，并通过压缩试验，来验证其准确性；通过数值方法，在轴向载荷下，比较双箭头点阵结构、结构填充管和嵌合管负Poisson比增强型结构的耐撞性能，并进行了参数分析。结果表明：与双箭头点阵结构和填充管结构相比，增强型结构的总吸收能量为1.12 MJ，提升了约40%；比吸能13.2 kJ/kg，提升了约30%；短梁的夹角70°、长梁的夹角40°、长梁厚度1.4~1.6 mm、短梁厚度1.2 mm的结构填充管结构，具有较大的比吸能和较小的碰撞峰值力；增加嵌管厚度显著提升耐撞性能，但结构质量急剧增加，嵌管厚度达到1.2 mm左右时，兼顾耐撞性和轻量化的需求。

为了解决自动驾驶集卡中半挂车在行驶过程中的路径偏移问题，提出了一种引入铰接角偏差和转角补偿的线性二次调节器（LQR）控制方法。基于集卡三自由度动力学模型建立了考虑铰接角偏差的路径跟踪误差模型；通过采用比例-积分-微分（PID）算法进行转角补偿设计了LQR路径跟踪控制器；通过MATLAB/Simulink和TruckSim搭建联合仿真平台，在不同工况下进行仿真分析验证。结果表明：通过采用提出的路径跟踪算法，引入PID转角补偿，牵引车平均距离偏差降低62%以上，半挂车平均距离偏差降低31%以上，航向偏差和铰接角偏差也均有所改善。因此，该文提出的控制算法具有较好的路径跟踪性能，提高了对期望路径跟踪的精度和稳定性。

针对汽车动力电池风险预测中单一算法在非均衡数据集上性能欠佳，以及分析维度不足等问题，提出一种建立在多维特征之上的数据驱动多模型集成学习方法以实现电池故障预警。根据内外部因素从电池状态、行驶状况、历史信息和时间环境多方面提取特征，以还原真实应用场景；通过Filter-Wrapper法剔除冗余无效信息来进行特征筛选，以提高鲁棒性；在Bayes优化结合网格搜索法完成超参数调优的基础上，构建了以SVM、LightGBM和XGBoost为初级学习器、LR为次级学习器的异质集成Stacking模型。结果表明：考虑了外部特征后的融合模型在评估指标上综合表现最好，其中在中、高等级的故障预警上召回率分别达到了85.81%和88.92%，相较传统仅考虑电池内部特征的单一模型有着更好的预测精度和泛化能力。

为研究不同坐姿乘员在自动驾驶汽车中的碰撞安全性，筛选了7种具有代表性的乘员姿态（包括头部、上肢和躯干的变化）进行正面碰撞的仿真实验，对其乘员运动学和所受载荷进行了对比分析，研究其姿态对乘员碰撞损伤的影响。结果表明：在正面碰撞仿真实验中，倚靠姿态乘员的综合损伤风险与其他姿态相比更高，较交谈姿态，倚靠姿态乘员胸部压缩量增大了45.5%，肋骨骨折严重，内脏器官应变提高了48.8%，左倾姿态乘员损伤风险则明显降低，其头部损伤风险减少了49.1%，胸部损伤降低了14.4%。基于此，提出乘员在碰撞前可通过调整自身姿态来规避部分损伤的策略，以提高乘员在自动驾驶汽车中的碰撞安全性。