汽车安全与节能学报

自动驾驶技术的未来：单车智能和智能车路协同

刘洋, 占佳豪, 李深, 李小鹏, 陈峻

2024, 15(5): 611-633. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.001

摘要 ( 354 )

HTML ( 1062)

PDF (2377KB) ( 4260 )

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。

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交通网络和电力网络融合承载力的研究综述

吴桐, 黄凯, 刘志远, 蒋玮

2024, 15(5): 634-649. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.002

摘要 ( 691 )

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PDF (1700KB) ( 392 )

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。

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基于无人地面车辆补充采集的三维重构模型优化

杨东辉, 王昱昊

2024, 15(5): 650-659. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.003

摘要 ( 120 )

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PDF (5790KB) ( 57 )

为解决无人机单独采集图像生成三维（3D）重构模型存在破损和孔洞的问题，提出了一种基于无人地面车辆补充采集的3D模型优化方法。该方法耦合基于模型分辨率、三角网格结构和人工选点3种方法提取待优化区域，生成3D包围框和法向量信息，并利用3D重构质量启发式方法生成补充采集视点。结果表明：在该方法优化下，粗糙3D模型的低质量区域得到了显著改善，模型投影像素尺寸平均减少66%；该方法可以有效提升了3D模型重构质量，为室外大规模精细3D重构领域提供了可靠的解决方案。

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基于改进GAN的智能网联车CAN总线异常检测研究

杨浩然, 谢辉, 宋康, 闫龙

2024, 15(5): 660-669. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.004

摘要 ( 162 )

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PDF (2313KB) ( 153 )

为提高智能网联汽车（ICVs）的安全性，提出了一种能适应异常流量低的、泛化能力强的控制器局域网（CAN）总线异常检测算法，以应对车辆可能会产生的潜在的和难以察觉的异常情况，有效提高异常数据的检测精度。该文探讨了生成对抗网络（GANs）的理论意义，并在一辆智能网联公交车上，收集了4类不同攻击数据，2类罕见报警数据，基于计算数据的重构误差来衡量异常程度，验证算法的适应性。结果表明：该文提出的算法在低流量数据集Data4上的F1分数和误报率分别达到98.31%和2.90%，超过初始模型及深度卷积生成对抗网络（DCGAN）算法，且对罕见报警数据的误报率减少到3%，说明该算法适用于低流量异常检测，且泛化能力强。

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基于固定机巢的输变配无人机智能巡检方法

黄郑, 王红星, 杜彪, 高嵩, 高峰

2024, 15(5): 670-679. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.005

摘要 ( 96 )

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PDF (1823KB) ( 967 )

为了实现输变配设备的跨专业无人机（UAV）自动巡检，提出了一种考虑到输变配不同巡检频率的固定机巢巡检策略。基于集合覆盖模型建立了固定机巢选址模型；通过改进k-means聚类算法设计了巡检任务分配模型；将无人机路径规划问题建模为带时间窗的多旅行商问题（MTSPTW），设计了自适应大邻域搜索（ALNS）算法完成求解; 并且使用某实际运维区域进行大规模数据的实例验证。结果表明：某机巢的无人机通过130次起降、703余千米的总飞行距离完成了一个月内共计1 838次输变配混合巡检任务。提出的该方法打破了单个机巢单专业巡视思路，具有大规模巡检场景下的实用性和有效性。

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基于动态图自注意力的车流参数预测方法

石天京, 李旭

2024, 15(5): 680-688. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.006

摘要 ( 85 )

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为了提高异常事件常发地段中智能车辆行驶的效率和安全性，以提升车流参数预测的准确度为出发点，该文设计了一种基于动态节点自注意力的车流参数预测方法, 在多个时间步中利用空间注意力聚合邻域节点的特征，沿着时间维度通过时间注意力机制预测交通参数。结果表明：该文设计的动态图自注意力（DGSA）模型的1 h预测结果平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分误差（MAPE）指标分别下降了3.75%、3.45%、11.63%；测算的路段平均碰撞时间（TTC）更长，达到2.8 s。该方法能够在异常事件情况下有效预测车流演化态势并提升车辆的安全性。

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面向自动驾驶汽车的信号交叉口行人多模态轨迹预测方法

瞿广跃, 杨澜, 袁梦, 房山, 刘松岩

2024, 15(5): 689-701. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.007

摘要 ( 151 )

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PDF (3487KB) ( 197 )

为了提高自动驾驶汽车在人车混行交叉口场景下的行车安全性，提出了一种面向自动驾驶汽车的信号交叉口行人多模态轨迹预测方法。考虑社会生成对抗网络模型（SGAN）的社会属性，将行人历史轨迹作为输入，通过生成器与判别器交替训练，采用交叉熵损失函数进行模型优化，提出基于SGAN的行人轨迹预测模型；建立行人自驱力、行人间交互力、斑马线边界力和信号灯作用力的4种约束力模型，提出基于社会力模型（SFM）的行人轨迹预测模型，采用粒子群算法对SFM的不可测量参数进行标定；基于AdaBoost算法对SGAN和SFM的预测结果进行融合，通过多个弱学习器迭代训练并动态优化各模型权重，以提高模型预测准确性；实验基于西安市某交叉口行人数据进行对比验证。结果表明：相比于单一SFM模型和单一SGAN模型，该文方法的平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE）分别提高了约21.7%和10.5%，尤其在绕行超越、结伴等复杂行为场景中，该方法能够实现更精准的行人轨迹预测。

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基于深度强化学习CLPER-DDPG的车辆纵向速度规划

柳鹏, 赵克刚, 梁志豪, 叶杰

2024, 15(5): 702-710. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.008

摘要 ( 130 )

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为了解决车辆纵向速度规划任务中规划器不易收敛以及在多场景之间切换时稳定性差的问题，基于多层感知机设计了车辆纵向速度规划器，构建了结合优先经验回放机制和课程学习机制的深度确定性策略梯度算法。该文设计了仿真场景进行模型的训练和测试，并对深度确定性策略梯度（DDPG）、结合优先经验回放机制的深度确定性策略梯度（PER-DDPG）、结合优先经验回放机制和课程学习机制的深度确定性策略梯度（CLPER-DDPG）3种算法进行对比实验，并在园区内的真实道路上进行实车实验。结果表明：相比于DDPG算法，CLPER-DDPG算法使规划器的收敛速度提高了56.45%，距离差均值降低了16.61%，速度差均值降低了15.25%，冲击度均值降低了18.96%。此外，当实验场景的环境气候和传感器硬件等参数发生改变时，模型能保证在安全的情况下完成纵向速度规划任务。

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公交-合乘车道优化设计的多目标双层规划模型

姚荣涵, 徐文韬, 林子敬, 王立冰

2024, 15(5): 711-722. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.009

摘要 ( 126 )

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PDF (1838KB) ( 1003 )

为提高公交专用道利用率，构建了公交-合乘车道（bus-HOV lanes）优化设计的多目标双层规划模型。该模型上层最小化交通总阻抗、公交运营成本和车辆排放；下层考虑非合乘车、合乘车和公交车实现多方式交通网络用户均衡；由快速非支配排序遗传算法求解，其下层由相继平均法和连续权重平均法求解；并使用Nguyen-Dupuis网络验证模型及其求解算法。结果表明：所给算法能有效获得公交-合乘车道设置方案的Pareto最优解集；合理的公交-合乘车道设置方案能有效促进合乘出行；相比不设置公交-合乘车道，全部和部分合乘车进入公交-合乘车道分别使交通总阻抗降低-0.007%~1.088%和0.038%~4.493%，使公交运营成本上升1.057%~3.864%和4.011%~5.611%，使车辆排放减少-7.598%~-1.111%和-0.677%~3.526%；当起讫点（OD）对客流量不低于其临界值，设置公交-合乘车道有利于增加公交车客流量。

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基于机器学习的网约车拼车需求预测研究

王迪, 李颖, 胡宇娇, 孙昊程

2024, 15(5): 723-731. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.010

摘要 ( 106 )

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PDF (1308KB) ( 129 )

为了提高拼车需求预测的准确性，提高网约车拼车服务效率，进一步有效缓解交通拥堵问题，该文利用时间特征提取和Kepler优化算法对传统的决策树机器学习模型进行优化，提出了一种区域拼车概率预测模型。基于芝加哥网约车拼车概率数据集进行拼车需求预测的实验，将该模型与传统决策树模型进行比较。结果表明：优化后的模型在预测精度方面优于传统决策树模型，平均绝对误差（MAE）降低了0.044，均方根误差（RMSE）降低了0.054。优化后的模型相较于传统决策树模型在预测拼车需求方面具有更高的准确性。

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基于3DSSD的差异路口自适应联邦学习算法

石丽英, 周国峰, 李泽星, 曹莉凌

2024, 15(5): 732-741. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.011

摘要 ( 85 )

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PDF (2672KB) ( 36 )

在智能交通中，为弥补路侧端点云数据集的缺乏，提高目标检测模型泛化能力，提出了一种基于参数自适应联邦学习（FL）的点云目标检测算法（FLA3DSSD）。在各个路侧客户端数据不互通的情况下，将基于点的3D单级目标检测器（3DSSD）算法与经典联邦学习（FL）策略相结合，同时通过上传局部模型在路侧服务器进行模型自适应参数融合改进客户端模型参数更新策略，实现数据信息共享，并提升检测精度。结果表明：在车路协同差异路口场景算法部署任务中，对比本地数据训练模型，直接部署于其余客户端，用FL与3DSSD的聚合模型所测试的检测平均精度（AP），上升5%~40%；带有改进参数的自适应联邦学习FLA3DSSD聚合模型，实现AP值提升1%~7%。因此，在保护数据隐私的前提下，本方法能够提高模型泛化能力和检测精度。

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基于多智能体一致性的多车道车辆集群编队控制

姬鹏霄, 孔伟伟, 罗禹贡, 于杰, 刘彦斌, 汪俊杰, 朱洧震, 梁伟铭

2024, 15(5): 742-752. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.012

摘要 ( 130 )

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PDF (5893KB) ( 105 )

为安全、高效地控制智能网联汽车（CAV）编队，研究了基于多智能体系统（MAS）一致性的多车道、零散随机分布的车辆集群编队控制策略，并进行数值仿真验证。建立了基于交错式结构的车群期望几何拓扑，提出了包括间距调整阶段、变道控制阶段和队形收敛阶段的3阶段式编队控制流程。基于一致性理论，设计了车群编队控制器，并进行稳定性论证。选取2种典型场景，对三车道场景中初始分布较为极端的车群开展编队研究。结果表明：在该策略的控制过程中，纵向车间距与期望间距误差在0.5 m以内，横向位置与期望位置误差在5 cm以内，且速度在变化后能快速收敛至期望值。因而，该策略能有效控制车群车辆安全、高效地达到车群期望队形。

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基于周边车辆轨迹预测的智能汽车路径规划

黄晨, 贾丁鹏, 孙晓强, 许庆

2024, 15(5): 753-762. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.013

摘要 ( 181 )

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PDF (1557KB) ( 103 )

为提高智能汽车在动态行车环境下的行驶安全和通行效率，研究了基于周边车辆轨迹预测的路径规划方法，并进行了仿真。提出了一种基于时空图卷积网络（STGCN）的周边车辆轨迹预测方法，通过STGCN对车辆历史轨迹进行编码，提取交通图的时空特征，并结合长短时记忆网络实现周边车辆的轨迹预测。在此基础上，提出了一种基于改进人工势场（APF）的路径规划方法；建立了基于APF的行车危险评价模块；利用Frenet坐标描述驾驶危险度，通过目标障碍物和道路边界的势能分布及梯度下降法完成路径规划。结果表明：本算法的短时预测精度提高了3%，长时预测精度提高了1%；所得路径曲线的前轮转角不超过0.12 rad，曲率不超过0.1；因此，在确保有效避撞的前提下，保证了车辆行驶的舒适性和高效性。

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基于LSTM-多头混合注意力的可解释换道意图预测

高凯, 刘健, 刘林鸿, 刘欣宇, 张金来, 杜荣华

2024, 15(5): 763-773. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.014

摘要 ( 110 )

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PDF (1758KB) ( 328 )

为了使自动驾驶汽车准确地预测其周围车辆的换道意图，提出了一种基于长短期记忆神经网络（LSTM）-多头混合注意力的可解释换道意图预测模型。该模型可以充分提取目标车辆与其周围车辆之间的时空交互关系，并且提出了一种基于最大熵的Shapley加性解释方法（SHAP）来解释各个特征在特定时间步对模型输出的影响程度，在HighD数据集上进行了实验。并通过SHAP值的可视化，直观解释了换道预测模型在特定时刻的目标车辆的换道行为。结果表明：该换道预测模型在换道前3 s的综合准确率，分别比LSTM、卷积神经网络（CNN）、多头注意力高出4.03%、9.51%、5.16%，这证明了模型在长时域预测的有效性；错误预测样本归因于模型缺陷或样本稀疏。该换道预测模型可为用户进行模型优化提供指导。

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交通规则强约束下瞬态行车风险矢量建模方法研究

郑讯佳, 蒋骏皓, 李会兰, 陈星, 刘辉, 王建强, 高建杰

2024, 15(5): 774-782. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.015

摘要 ( 106 )

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PDF (3133KB) ( 328 )

为规避或缓解红绿灯路口前车停车让行时遭到失控后车追尾的严重事故，基于前序研究建立的行车风险场力的基本模型，提出了行车风险的矢量场建模方法。设计了无信号灯交叉路口场景，并进行6组不同状态下的行车安全场仿真计算；设计了红绿灯路口前车停车让行时即将遭到失控后车追尾的危险场景，分析了直行、左转、右转和掉头等4种不考虑道路交通规则约束的避险路径，对比分析了12组不同状态下的行车风险场力分布。结果表明：所提模型可以有效辨识行车风险，自车掉头进入另一侧车道的避险方案最佳，且当车速为3 m/s时能将整体风险降低67.41%。

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港口自动驾驶集卡动力学模型构建研究

谢震, 周国峰, 邬明宇, 曹守启

2024, 15(5): 783-794. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2024.05.016

摘要 ( 157 )

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PDF (2510KB) ( 110 )

为了满足自动驾驶仿真测试的高精度集卡模型要求，面向自动驾驶集卡提出了一种子系统耦合的牵引车-挂车铰接动力学建模方法。基于牵引车-挂车铰接关系，对集卡进行精确的运动学描述；根据集卡牵引车-挂车间运动学关系，利用牛顿力学分别建立了牵引车、挂车的动力学模型；考虑自动驾驶集卡仿真测试的控制需求，分别对驱动、制动、轮胎、转向、空气动力子系统进行描述。针对集卡装载质量的可变性，对集卡质心位置和转动惯量进行计算，得到了轮胎垂直载荷，完成了整车子系统耦合的动力学模型构建；并分别在急刹和双移线工况下进行数值仿真。面向港口环境，基于集卡动力学模型建立了虚拟仿真系统。结果表明：在急刹和双移线工况下，与TruckSim进行精度对比，测试结果RMSE均在0.05以下；港口环境下路径跟踪测试的最大偏差小于0.6 m；表明该方法能够对集卡在不同工况下的动态响应进行精准表述。

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