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。

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。

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。

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。

        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。

各种电动汽车(EV) 的混合驱动与混合制动的性能严重地影响着车辆的节能及安全。本文从
参数匹配优化、耦合能量管理、动态协调控制等方面，综述了混合驱制动系统全球最新研发进展，
提炼了本质科学问题与共性技术体系。为了提升电动汽车性能，在混合驱制动系统研发方面需进一步
解决的是：优化面向整车动力学过程中的系统参数匹配；构建电动汽车运行的信息物理融合系统，后
者可提供多源双向驱制动能量在线优化的管理平台；探索极端工况下系统的动态特性、耦合机理 和
面向动态过程的协调控制方法。

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。

混合动力技术是乘用车满足未来法规的有效手段。发动机性能对混合动力整车动力性、经济
性和排放特性有重要影响。本文综述了国内外混合动力乘用车发动机的发展历程与现状，分析对比了
发动机节能技术路线。四冲程自然吸气（NA）高膨胀比汽油机和增压直喷汽油机（GDI）是常规混合动
力乘用车发动机的两条主流技术路线，未来两条路线将并行发展。豪华型混合动力乘用车主要采用增
压直喷汽油机，而经济型混合动力乘用车主要采用自然吸气高膨胀比汽油机。增程式发动机将主要采
用小排量四冲程汽油机。混合动力乘用车发动机未来将向低油耗、小型化和低成本方向发展。

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。

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。

为了探究一体式电子液压制动系统（One Box EHB）中增压阀与减压阀的工作特性，该文提出增压阀与减压阀多物理场耦合的建模与仿真方法，并设计试验台架进行验证。根据增压阀与减压阀的结构和原理，对增压阀和减压阀物理场特性进行建模；对增压阀进行电磁场、流场、运动场多场耦合仿真和试验验证；对减压阀进行了电路、电磁场、运动场场路耦合仿真和试验验证。结果显示：增压阀耦合场仿真模型的流量仿真误差小于1.5 mL/s，减压阀耦合场仿真模型开启延迟时间误差小于1.3 ms，关闭延迟时间误差小于0.3 ms, 表明该仿真方法具有较高的仿真精度，对电磁阀控制具有参考意义。

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。

全固态电池（ASSBs）具有高安全性、高能量密度等性能优势，是全球动力电池技术竞争的制高点，已被列入中美日韩等主要国家的发展战略。当前，ASSBs 技术发展已进入关键突破期，以丰田、比亚迪、宁德时代为代表的主流厂商预计将在 2027 年开展 ASSBs 的装车应用。然而，在大规模应用前，ASSBs 仍需进行全面的性能评估与失效分析，以保障其在新能能源汽车等各种使用工况下的安全可靠运行。值得注意的是，现有研究表明，ASSBs 仍存在热失控风险，并不等于绝对安全，其在复杂工况下的安全失效机理仍有待探究。有鉴于此，该文从材料、界面及电芯等方面系统梳理了 ASSBs潜在的安全问题，包括正极、负极与固态电解质等关键材料的本征热稳定性、正负极-电解质界面的高温热化学反应、锂枝晶生长及其导致的电池内短路，以及电池失效过程中的产气毒性与环境灾害。并且该文进一步从失效机理深入解析、关键材料与界面稳定性优化，以及系统层级气体管理与热防护等角度，分析并提出了 ASSBs 安全性未来的研究策略，为其安全评估和工程化应用提供系统化的理论支撑与实践指导。

安全是道路交通运输一直以来的热点问题，是保障中国道路交通运输通畅、支持国民经济健康发展的重要基础。驾驶风险监测与干预是保障车辆驾驶安全的关键技术，特别是感知技术和信息技术的快速发展，为驾驶风险的监测和干预提供了坚实的数据基础和新的应用路径。该文针对驾驶风险监测与干预技术的研究进展进行系统性的综述。首先，从车内和车外两个角度对驾驶风险监测技术发展现状进行了梳理；其次，从离线和在线两方面对驾驶风险干预策略方案进行了综述，研究表明视听触觉融合干预有效提高驾驶员响应时间，触觉预警系统则能帮助降低驾驶员误操作率；在此基础上，介绍风险监测与干预技术在高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶系统、车联网与车辆保险等方面的实际落地方向与具体应用，研究表明基于车路云协同的智能系统可提升风险预警实时性，ADAS的应用能有效降低交通事故率和基于用户使用情况的保险（UBI）损失率；最后，面向未来自动驾驶应用，从模型轻量化、大数据应用、云控平台和自动驾驶大模型等方面探讨了未来风险监测与干预技术的发展方向。

在全球化石能源消耗与气候变化引发的碳减排需求和能源低碳化与零碳化转型的背景下，氨氢融合燃料内燃机(ICEs)因其零碳排放潜力成为交通运输领域的关注热点和重要研究方向之一。氨燃料具有高携氢能量密度、易储运和高抗爆性等优势，但其燃烧速度低，燃料含氮特性使其污染物排放具有高氮氧化物（NO_x）、未燃氨（NH₃）和氧化亚氮（N₂O）的特点，在内燃机领域的氨氢融合燃料燃烧优化与近零排放控制是一项全新研究，面临艰巨的挑战。本文综述了氨氢融合燃料内燃机的排放特性及近零排放控制技术的最新研究进展。首先，在排放机理方面，氨燃料燃烧过程中NO_x的生成路径复杂，受当量比、压力和温度等因素影响，早期的机理研究主要聚焦在低压和中高温范围，但与内燃机高压高温差距较大，是当前研究的重点。其次，缸内污染物生成与控制是降低排放的重要措施，通过优化燃料喷射策略、点火时刻和进气条件，能够有效平衡污染物排放与热效率关系。研究表明，氨氢融合，即氢气助燃可提升燃烧效率，减少未燃氨和N₂O排放，但会增加NO_x生成。最后，缸外后处理技术是实现近零排放的关键。由于氨氢燃料燃烧排放的特殊性，需要开发全新的专用后处理系统，包括选择性催化还原（SCR）技术处理NO_x，氨泄漏氧化催化器（ASC）和针对高温室效应的N₂O抑制生成与还原的新型催化剂。此外，氢气选择性催化还原（H₂-SCR）技术为处理氨氢发动机中的氢气排放提供了新思路。未来研究需进一步优化缸内燃烧与后处理系统的协同控制，开发低温高效催化剂，并探索组合式后处理方案，以满足日益严格的排放法规和近零排放。氨氢融合燃料内燃机在实现碳中和目标中具有广阔应用前景，但其广泛应用仍需解决包括排放控制等技术瓶颈问题。

为满足迅速增加的新能源汽车充电需求，光储充移动式充电机器人成为重要的研发方向。该文介绍了新能源汽车光伏储能移动充电机器人研发的必要性、重要性和基本运作模式，以及光储充系统的构架与核心优势、移动式充电机器人的分类和场景适配，分析了光储充移动式充电机器人的经济性、安全性与可靠性；梳理了移动式充电机器人在自主充电、路径规划、充电口识别并插入等3个关键技术方面的研究现状，并指出其优势和欠缺；综述了光储充移动充电机器人应用技术研发的新体系构建及其关键技术，并分析了各个专门应用场景；最后提出了光储充技术在能量传输效率、安全性和稳定性、动态规划、充电口识别与插入、高技术储能以及应用场景拓展等方面面临的挑战，展望了光储充移动式充电机器人的研发趋势。

为了提升自动驾驶数字仿真场景生成算法中背景交互车辆行驶轨迹的整体真实性，该研究从微观和宏观2个层面切入，首先基于自然驾驶数据训练车辆轨迹预测模型，利用模型预测轨迹更加贴近真实场景车辆轨迹的特点，将其作为仿真场景中背景车辆的人工智能（AI）驾驶员模型，提升仿真车辆轨迹交互的微观真实性；在此基础上，设计轨迹特征参数统计分布差异度量方法和针对性的优化算法，从预测模型输出的多条多模态预测轨迹中重新选取单条概率最高的最优轨迹，使其作为仿真车辆的行驶轨迹，进一步提升生成轨迹特征参数统计分布的宏观真实性。结果表明：基于该研究提出的度量指标，优化后算法输出的仿真轨迹与真实轨迹的分布差异降低了56.29%，有效提升了仿真场景中背景车行驶轨迹的宏观真实性。

传统模型预测控制（MPC）控制器的权重矩阵通常依赖人工经验调参，难以适应复杂动态环境，因此，提出一种基于反向传播（BP）神经网络的MPC权重矩阵自适应调整的方法。建立MPC智能车辆动力学模型分析不同权重系数对车辆轨迹跟踪性能的影响，构造数据训练BP神经网络模型，利用Matlab/Simulink搭建BP神经网络自适应MPC控制器与Carsim联合仿真，最后从不同车速和路面附着系数2个方面设计双移线仿真工况，验证控制器在不同工况下的鲁棒性。结果表明：BP神经网络自适应MPC控制器，在路面附着系数为0.85时，不同车速下的控制效果良好；而定权重MPC控制的车辆，当车速达到65 km/h时，车辆接近失稳；前者横向位移偏差和横摆角偏差的均方根分别降低44.17%和66.66%；在不同附着系数的路面上前者表现亦佳，尤其是在附着系数0.35的湿滑路面，车速30 km/h时，相对定权重MPC控制器，两项偏差均方根分别降低27.49%和49.54%。该神经网络自适应调整MPC控制器权重的方法，可为智能网联车辆中高速协同控制和特种作业车辆自主导航的轨迹跟踪性能改善提供一定参考。

针对智能车辆在变速度和变路面附着系数工况时轨迹跟踪精度和操纵稳定性差的问题，设计了一种基于模型预测控制（MPC）的自适应轨迹跟踪控制方法。基于侧向力滑模观测器和魔术轮胎逆模型设计轮胎等效侧偏刚度估计方法，实时修正动力学模型参数；制定了兼顾路面附着系数和行驶车速的动态预测时域控制策略，建立了自适应MPC的轨迹跟踪控制器；通过Simulink-CarSim联合仿真验证在变附着系数路面变速双移线工况下该方法的有效性。结果表明：与传统MPC控制方法相比，该文设计的方法在高附着系数路面中高速变速行驶时，操纵稳定性得以改善，略微牺牲跟踪精度，平均横摆角速度能改善19.82%；在变附着系数路面低中速变速行驶时平均横向偏移量和平均横摆角速度分别降低了84.90%和46.23%，能够有效改善轨迹跟踪控制精度和操纵稳定性。

为研究电动汽车侧面柱碰撞中前排双乘员体型差异，以及相互作用对远端乘员的影响，该研究使用了5百分位体型女性作为近端乘员，50百分位体型男性作为远端乘员，通过改变碰撞角度和位置构建多种仿真场景；采用线性拟合的方式对远端乘员在不同碰撞条件下的运动学响应和头、颈部损伤进行数值分析。结果表明：随着碰撞角度增大，远端乘员横向位移增加，安全带约束效果减弱，乘员更易与近端乘员或自身发生碰撞；碰撞角度大于45°时，HIC₁₅预测的AIS3+损伤风险超过50%，头部损伤准则（HIP）值显示在所有案例中头部吸收了大量能量，均表明远端乘员会承受较高的AIS3+脑损伤风险。颈部前外侧韧带（ALL）损伤多发生于大角度碰撞，且与碰撞角度相关；后纵向韧带（PLL）、关节囊韧带（CL）和棘突间韧带（ISL）几乎在所有案例中都存在明显的颈部韧带损伤风险。

为了探究不同紧急状况下驾驶人应激反应特性指标变化规律和相互影响，该文从生理和操作行为2个方面，基于道路交通事故数据，设计12类典型道路事故紧急场景，邀请35名驾驶人，开展了驾驶模拟器实验。使用Kruskal-Wallis非参数检验法，筛选出表征驾驶人应激反应特性的6个指标。从场景复杂度与行驶速度、紧急情况感知程度和场景因素等3个维度，对指标变化规律进行分析。结果表明：在复杂交通环境和高行驶速度场景时，驾驶人警惕性更高，紧急情况对驾驶人的心理刺激更大；在交通环境更复杂的城市道路中，驾驶人的紧张程度最高，心理负荷最大，并且在发生紧急状况时反应更为迅速、行为更加激烈；在对紧急情况感知程度更低的侧面相撞场景时，驾驶人的“心率增长率”指标为9.8%，增长最高，受到的心理刺激最大；指标“感知—操作时间”最长，指标“最大制动加速度出现时间”和指标“半速时间”出现最早；在紧急情况相似场景时，驾驶人的部分应激反应特性指标，随具体因素的不同，存在差异性。

为了评估机械按摩座椅在车辆发生追尾碰撞时可能带来的潜在致伤风险，该文采用Hybrid Ⅲ第50百分位男性假人模型，针对普通车用座椅和机械按摩座椅，依据仿真模型进行追尾碰撞试验，并着重对乘员的头部、颈部、胸部及腰椎损伤进行分析。结果表明：采用3 ms合成加速度作为胸部损伤评价指标，机械按摩座椅与普通座椅的数据分别为26.6 g与27.7 g，均满足要求。对于归一化颈部损伤准则（N_ij），普通座椅乘员超过了阈值1，损伤风险显著；而机械按摩座椅乘员在各项颈部损伤评价指标上均表现优异，N_ij值为0.51，可以更好地保护乘员安全。机械按摩座椅在降低头部损伤风险方面具有较大优势，其乘员HIC值较低。对于腰椎损伤，普通座椅乘员受力最大值为1 670 N，机械按摩座椅乘员受力为1 800 N，且椎体骨折损伤联合负荷标准LIC两者的最大值分为4.32、3.67，均满足标准要求，能够保障乘客安全。此研究验证了机械按摩座椅在追尾碰撞中的安全性与可靠性，对未来机械按摩座椅的开发与推广应用具有重要的参考价值。

提升汽车驱动桥螺旋锥齿轮齿面加工质量对整车的安全与节能性能有重要意义，该文针对汽车驱动桥螺旋锥齿轮实测和理论齿面存在的测量误差，提出了一种基于对偶四元数优化的迭代最近点（ICP）齿面测量误差补偿方法。将误差补偿问题转化为两曲面的配准问题，利用对偶四元数对齿面配准模型进行表示并得出误差矩阵，将误差矩阵线性化并使用凸松弛的全局优化算法对其实部进行优化，实现螺旋锥齿轮齿面的精确配准。结果表明：螺旋锥齿轮凹齿面的误差补偿率最高达77%，最大误差由补偿前的22.11 μm降至5.64 μm，平均误差由补偿前的10.34 μm降至2.38 μm，该算法与传统奇异值分解法（SVD）、四元数法和Levenberg-Marquardt法（L-M）相比有更高的求解精度和稳定性，证明所提出的补偿方法具有可行性。

为保障夜间车辆的安全行驶，准确识别夜间车道线并做出车道偏离预警，提出了用于夜间图像增强的深度生成网络EnhanceGAN和基于Transformer的端到端车道线检测网络AttentiveLSTR的夜间车道线检测方法，并进行实车实验。深度生成网络EnhanceGAN将改进后的UNet作为网络的生成器，采用两层嵌套的U形结构扩大感受野，添加Markov局部判别器和组合损失函数增强车道线边缘、纹理等细节信息；车道线检测网络AttentiveLSTR使用ResNeXt作为特征提取网络来保证网络深度和降低模型参数量，引入特征金字塔网络（FPN）提取车道线边缘和形状信息。 结果表明：与主流方法CycleGAN和Gamma校正相比，该方法在BDD100k数据集上的夜间图像增强的效果更好，车道线和周围环境对比度高，结构相似性（SSIM）为0.8834，图像整体自然逼真，峰值信噪比（PSNR）为40.2654, 自然图像质量评估指标（NIQE）为3.4233；在CULane数据集上检测精度（Acc）为 90.12%，处理速度较快，每秒帧数（FPS）为82帧。该研究结果可以为夜间行驶车道线偏离场景提供参考。

为了完善“公开自然驾驶智能汽车仿真测试环境（OnSite）”平台功能，提出了一种自动泊车的测评工具。该工具采用实车数据采集与建模还原的场景构建方法，依据行业标准与停车位数据，建立了更为全面的测试场景库。提出了一种以完成率为核心，兼顾安全性、效率与精准度的多维评价体系。该测评工具经硬件在环仿真，并与CARLA仿真平台及实车测试结果对比。通过分析第2届OnSite自动驾驶算法挑战赛泊车测试前10名队伍的得分，讨论了未来测评工具及OnSite平台发展。结果表明：该工具不仅为自动泊车功能优化提供科学依据，也可为自动驾驶测评工具研发提供参考。

为实现汽车在高速行驶过程中的车外应急车辆警笛声检测，提出一种基于频谱—时域特征融合的车载检测方法。对输入声音信号执行快速Fourier变换并计算对数Mel谱图以获得频域特征；采用卷积神经网络在时域中建模声音波形，得到其时域表示。利用坐标注意力网络对频域与时域特征进行融合与增强，并将融合结果输入分类器以实现检测。在公开和实采数据集上进行了实验。结果表明：在LSAD-EVSRN数据集上，受试者工作特征曲线下面积（AUC）得分为98.92%，较单独采用时域特征方法提升14.88%，较单独采用频域特征方法提升2.52%。因而，验证了该融合策略在提升检测性能方面的有效性，尤其在噪声环境下具有高稳定性。

为了研究太阳光照对夹层风挡玻璃吸能特性的影响，该文提出了太阳光照影响聚乙烯醇缩丁醛（PVB）中间层温度，进而影响夹层玻璃力学性能的光热—力学耦合仿真模型。对太阳光照下玻璃升温过程进行光热建模，将中间层温度结果通过动态力学分析（DMA）实验转化为PVB中间层模量，将其作为头模型—风挡玻璃碰撞有限元模型的输入，计算风挡玻璃的吸能能力和行人保护性能。结果表明：在夏天风挡玻璃透射太阳功率为700 W/m²时，无风时中间层稳态温度将升高至70 ℃，中间层模量将下降为室温时的约1/500，头模型穿透风挡玻璃的临界速度将从室温实验测得的40 km/h降低为20 km/h。太阳光照将通过升高温度降低中间层模量，降低夹层风挡玻璃的吸能性能，增加头模型穿透玻璃以及与驾驶室内部物体发生二次碰撞的风险。