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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

智能车辆结构与传感器、电子系统、车内网、通信及云端等高度集成且相互影响，呈现出结构与功能强融合的特征。与之匹配的安全技术已经演变为集结构安全、功能安全与信息安全于一体的强耦合技术体系，将对个人、产业直至国家战略产生深远影响。为此，该文以智能车辆数据流的传递和交互为主线，系统梳理了智能车辆结构域、功能域与信息域强耦合的综合安全体系架构，归纳出智能车辆安全存在的极端场景适应性不足、跨域耦合机理认知不完善及全生命周期安全保障能力欠缺等问题。在此基础上，该文重点分析了多源扰动下车辆结构动态响应与电子系统（感知系统、控制系统、网联系统等）异常之间的耦合关系，提出了结构-功能-信息强耦合的智能车辆安全与防护技术，构建了考虑跨域参数交互影响的智能驾驶安全检测与评价机制，可支撑多源风险联动分析、策略协同管控与安全量化评估，为智能车辆规模化应用及相关安全标准体系完善提供参考。

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。

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。

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。

针对现有自动紧急制动（AEB）系统在复杂场景中易出现障碍物误识别、未充分考量前车加速度干扰及控制精度不足等问题，该文提出了一种融合视觉与激光雷达（LiDAR）感知的障碍物检测方法。通过设计基于模型预测控制（MPC）的分级 AEB 控制策略获得期望的制动减速度，并采用比例-积分-微分（PID）控制器对车辆的制动器主缸压力进行控制。结果表明：提出的障碍物检测方法能够在复杂场景中准确识别障碍物；控制器能够使车辆在不同 AEB 测试工况下的减速率达到100%，制动加速度能够按期望值输出；提出的方法能够有效保证自动紧急制动过程的安全性和舒适性。

针对自动驾驶决策任务中时空特征处理和任务间依赖性问题，该文提出一种基于三维窗口自注意力机制的端到端驾驶决策模型。通过窗口自注意力计算输入序列的时空特征，结合多任务学习和损失权重分配，提取驾驶视频特征并预测车速和转向角。结果表明：该模型在车辆转向角预测和速度预测的准确率分别达到了86.32%和85.36%，优于FMNet、Swin-Transformer和MobileT-DSM等模型，且计算量仅为57.48 GFLOPs，展现出更优的时空特征提取及性能与计算平衡。