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• 2025年 第16卷 第1期
  刊出日期：2025-02-28 上一期    下一期
  综述与展望

  自动驾驶认知能力测试评价研究综述

  杨澜, 赵祥模, 王润民, 王振, 房山, 瞿广跃

  2025, 16(1):  1-15.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.001

  摘要 ( 396 )   HTML ( 757)   PDF (1433KB) ( 915 )  

  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。

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  汽车轻量化技术研究现状及展望

  徐世伟, 纪志康, 肖培杰, 袁泉, 袁秋奇, 刘瑜, 李君鸿, 李可维, 李建宇, 曾卓然, 肖志, 何聪

  2025, 16(1):  16-31.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.002

  摘要 ( 677 )   HTML ( 35)   PDF (4843KB) ( 310 )  

  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。

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  汽车安全

  基于神经网络代理模型的车身多学科轻量化优化设计

  荣海, 蒋建中, 姚再起, 马凯, 杜柯南

  2025, 16(1):  32-42.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.003

  摘要 ( 112 )   HTML ( 3)   PDF (4554KB) ( 359 )  

  通过车身零件厚度优化，在保证正碰、侧碰、模态和刚度多个学科关键性能基本不变的前提下，实现车身轻量化设计。采用代理模型法代替仿真与协同优化方法结合开展优化；考虑到碰撞工况的高度非线性特性，选择基于机器学习算法的全连接神经网络（FCNN）来建立代理模型；基于代理模型法获得轻量化方案最终通过仿真验证。结果表明：与传统响应面模型和Kriging模型相比，FCNN模型具有更强的非线性回归和泛化能力；碰撞工况FCNN的预测精度相较于其他2种模型提升约12.5%，R²达到0.9左右；优化前后车身整体性能变化不大，实现减重7.5 kg。

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  紧急状况下驾驶人应激反应的特性指标

  吴庆富, 袁满荣, 郝帅杰, 刘嘉伟, 牛世峰, 刘金峰

  2025, 16(1):  43-49.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.004

  摘要 ( 170 )   HTML ( 5)   PDF (1307KB) ( 62 )  

  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。

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  基于视觉的汽车检测系统物理对抗攻击

  刘育秋, 唐亮, 王宁珍

  2025, 16(1):  50-56.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.005

  摘要 ( 53 )   HTML ( 3)   PDF (2342KB) ( 79 )  

  为保护个人车辆的隐私信息，实现汽车伪装，对基于视觉的汽车检测系统进行物理对抗攻击。在3D对抗攻击框架的基础上，对攻击算法的目标函数进行优化设计，提升3D对抗纹理在多视角多场景设定下的攻击效果，设计针对天气变化的带权分层颜色映射网络，使对抗纹理能够在训练流程中表达在天气参数下的颜色反应，从而进一步增强攻击在物理世界实现的鲁棒性。进行了数字和物理实验。结果表明：基于视觉的汽车检测系统在本算法攻击下检测的平均召回率降低了49.4%。从而，本算法优化出的对抗纹理具备的物理世界可实现性，能够在物理世界实现使检测系统的准确率下降至少38.7%。

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  非法规侧面碰撞工况下近远端乘员损伤风险

  韩勇, 徐国超, 李明旺, 潘迪, 张海洋

  2025, 16(1):  57-65.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.006

  摘要 ( 65 )   HTML ( 2)   PDF (3098KB) ( 226 )  

  为提高车辆在真实事故中的安全性能，进行了非法规侧面碰撞工况下乘员的运动学响应及损伤风险研究。建立了2款车型（轿车和运动型多用途汽车SUV）在3种碰撞工况（前角碰撞、斜角碰撞、中部碰撞）中与轿车侧面碰撞的有限元仿真模型；采用Abaqus全球侧碰假人WorldSID的50th男性假人。结果表明：不同碰撞工况对近端、远端乘员运动学响应和头部、胸部损伤均有显著影响；在SUV-轿车-斜角碰撞工况下，远端乘员头部损伤风险远大于近端乘员，其中头部伤害指标HIC₁₅值达3 011，远超严重损伤限值700；在SUV-轿车-中部碰撞工况下，近端乘员的胸部压缩量57.5 mm，腹部压缩量为88.7 mm，均超过损伤限值。

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  侧柱碰撞中头部运动学特征对弥散性脑损伤的影响

  易文韬, 唐颖, 雷飞兵, 曾董, 蔡娅妮, 罗斌尹

  2025, 16(1):  66-76.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.007

  摘要 ( 126 )   HTML ( 3)   PDF (2726KB) ( 82 )  

  为完善相关脑损伤评估准则，探究了侧柱碰撞中头部运动学特征对弥散性脑损伤的影响。通过构建一种规定运动边界的六自由度头部模型，探究了60组侧柱碰撞试验中乘员头部运动学及生物力学响应，评估了现有脑损伤指标对弥散性损伤的预测效果。结果表明：不满足“弥散性轴索多轴一般评估”（DAMAGE）和“脑损伤准则”（BrIC）高性能阈值的试验占比分别为27%和35%。“通用脑损伤准则”（UBrIC）对95百分位最大主应变的决定系数R²为0.85，显著高于其他指标。多轴旋转载荷耦合作用导致脑组织应变集中，增加了侧柱工况弥散性脑损伤风险。UBrIC相对其他指标在侧柱工况下更能准确评估弥散性脑损伤风险。

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  不同侧风条件下超高速行驶车辆的气动特性

  何永明, 赵利元, 王繁

  2025, 16(1):  77-85.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.008

  摘要 ( 104 )   HTML ( 1)   PDF (2146KB) ( 152 )  

  为了研究车辆气动特性对在公路上超高速（超过120 km/h）行驶安全的影响，该文搭建静态模型与动态模型，模拟车辆的超高速行驶工况，分析车辆在侧风环境下的行驶稳定性。利用汽车风洞实验仿真软件，分析车辆在弯道与直线路段上的受力情况，计算安全车速阈值。根据仿真结果对动态模型进行参数标定，并模拟汽车在侧风影响下的行驶轨迹，建立安全评价模型。结果表明：侧风为4级、6级和8级时，安全行驶车速分别为132、111、81 km/h。因此，环境侧风在5级及以下时，可以保证超高速行驶的安全性。

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  汽车节能与环保

  退役动力电池回收的经济性分析

  杜世龙, 郝瀚

  2025, 16(1):  86-96.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.009

  摘要 ( 127 )   HTML ( 5)   PDF (1443KB) ( 64 )  

  回收电动汽车动力电池是资源再生、避免污染的重要手段。本文构建了一个技术经济模型；提出了“理想折扣系数”的概念，用于评估回收定价体系的抗冲击能力。基于退役动力电池的回收过程，量化了回收成本的 10 类关键组成，定量分析了三元锂（NCM）和磷酸铁锂（LFP）电池湿法回收的成本和收益，讨论了市场、政策、技术等因素的影响。结果表明：在基准金属价格水平下，NCM 811 电池回收的净利润为3 493 元/t；除非提升锂价，湿法冶金回收 LFP 电池无法盈利。从而，若将锂纳入回收计价金属，则可降低回收折扣系数对电池关键原材料价格的敏感性。

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  直线增程系统匹配建模与负荷特性研究

  张志远, 魏铄鉴, 马煜国, 冯慧华, 贾博儒, 帅石金, 何洪文

  2025, 16(1):  97-106.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.010

  摘要 ( 110 )   HTML ( 2)   PDF (2050KB) ( 35 )  

  直线增程系统是自由活塞发动机与直线电机直接耦合而成的新型高效、高功率密度能量转换系统，为了合理匹配系统电磁负荷，提升系统运行稳定性，该文研究了相应设计参数下系统稳定运行负荷极限，确定了不同电磁负荷下系统运行特性。利用MATLAB/Simulink建立了系统热动力学耦合仿真模型，确定系统负荷极限范围，得到了负荷极限范围内随着负荷的改变系统运行特性和性能特性的变化规律。结果表明：负荷对于系统运行特性有着决定性作用，当负荷从392增大到538 N/(m·s^-1)，系统运行频率从39.6减小到30.6 Hz，运行压缩比从15.0降低到6.0，指示热效率从41.4%降低到31.1%，系统输出功率从9.2 kW降低到5.3 kW，指示燃油消耗率由197.6 g/kWh增大到263.0 g/kWh。

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  仿生雪花液冷通道散热器的性能优化

  陶佳辉, 张甫仁, 孙世政, 邱帅帅, 王烽, 陶远兵, 谭海坤, 李龙辉

  2025, 16(1):  107-116.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.011

  摘要 ( 62 )   HTML ( 1)   PDF (2770KB) ( 193 )  

  为了解决汽车电子器件在运行时难以满足散热需求等问题，提出了一种用于电动汽车和自动驾驶系统电子器件的新型仿生雪花液冷通道散热器。对散热器的结构、分支通道的数量以及宽度的优化是研究的关键。首先采用单因素优化方法对基础结构进行一系列优化，包括出口数量以及位置、分支通道数量、渐缩分支通道并加入二次液冷通道；然后对分支通道的宽度进行单因素分析；最后，以散热器的压降和平均温度作为目标函数，对散热器内部通道结构进行多目标优化。结果表明：经过多目标优化后的模型有着较为良好的散热性能，其压降和平均温度分别为262.81 Pa、312.67 K，相比于初始结构压降降低了8.15%，平均温度降低了1.95%。

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  车辆急动度对神经网络油耗预测性能影响研究

  张立成, 押境田, 彭琨, 杨冉

  2025, 16(1):  117-126.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.012

  摘要 ( 81 )   HTML ( 2)   PDF (5798KB) ( 197 )  

  为了研究精细驾驶行为对基于单个和混合神经网络的油耗模型预测性能的影响，选择车辆急动度（Jerk）作为神经网络训练输入的重要变量。采用长短期记忆网络（LSTM）、循环神经网络（RNN）、非线性自回归带外部输入模型（NARX）、广义回归神经网络（GRNN）、卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）、多层感知机（MLP） 以及卷积神经-长短期记忆网络（CNN-LSTM）混合神经网络共 8 种典型神经网络模型，选取（速度，加速度）、（速度，加速度和Jerk）、（发动机转速）共 3 种输入参数组合，以及校园低速、城市中速和高速公路高速共3种速度工况，累计进行了 69 组实验。结果表明：相较其余 6 种单个神经网络模型，LSTM 模型在各输入组合和各速度工况下的预测性能最好；CNN-LSTM混合模型的预测性能略优于 LSTM 模型。引入车辆急动度（Jerk）后，各神经网络油耗预测模型在各速度工况的预测性能都得到显著提高，其中，单个模型中，RMSE 最高下降了43.2%（CNN网络，高速路况），RE 最高下降了68.2%（LSTM网络，城市路况），R² 最高提升了 41.8%（NARX网络，城市路况）；混合模型中，RMSE 和 RE 分别最高下降了 34.9% 和 61.0%（城市路况）。

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  车用大功率质子交换膜燃料电池堆变负载电流下湿度控制

  兰子剑, 代晓芳, 刘青山, 陈轶嵩, 付佩

  2025, 16(1):  127-135.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.013

  摘要 ( 87 )   HTML ( 5)   PDF (1469KB) ( 96 )  

  为解决大功率质子交换膜燃料电池（PEMFC）变负载电流下湿度超调大的问题，该文对电池堆阴极流场湿度和阳极流场湿度均使用模糊自抗扰控制（ADRC）算法。根据水蒸气在电池堆内部的变化机理，建立了额定功率为 150 kW 的电池堆湿度模型并验证其准确性；随后分析比例-积分-微分（PID）算法的缺陷；最后以加湿器水质量流量为控制变量，对阴极流场湿度和阳极流场湿度均采用ADRC和模糊ADRC算法进行研究。结果表明：电流阶跃绝对幅度为50 A时，相比于PID，ADRC 和模糊ADRC控制下的阴极流场湿度超调量分别减小15.5%和16.3%，阳极流场湿度超调量均减小70.3%；电流阶跃绝对幅度为100 A时，ADRC和模糊ADRC控制下的阴极流场湿度超调量分别减小45.0%和47.5%，阳极流场湿度超调量分别减小92.3%和92.4%。本研究揭示了大功率电池组湿度变化的机理，提出了保持水稳定性的方法，从而有效缓解电池组“水淹”和“膜干”问题。

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  智能驾驶与智慧交通

  变曲率道路下自动驾驶小客车安全稳定跟踪控制策略

  李怡, 刘显贵, 唐耀红, 陈立沛, 陈洋睿, 游铭娴

  2025, 16(1):  136-147.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.014

  摘要 ( 78 )   HTML ( 8)   PDF (2983KB) ( 55 )  

  为提高自动驾驶小客车的轨迹跟踪精度及行驶安全稳定性，提出了轨迹跟踪与横摆力矩稳定性协同控制策略。在建立车辆动力学模型基础上，设计了小客车前轮轨迹跟踪滑模控制器，以降低路面激励不确定性扰动对控制精度的影响；针对不同道路曲率下小客车的行驶稳定性，设计了整车横摆力矩模糊控制器，并通过提升整车横摆响应来提高小客车轨迹跟踪精度；最后通过Trucksim和Simulink联合仿真与实车试验进行验证。结果表明：对于高、低附着系数路面行驶时的仿真，横向精度分别提升44.9%、11.0%，航向精度提升43.1%、31.7%，质心侧偏角减少28.3%、43.3%，横摆角速度减少23.5%、22.6%；在高附着路面上实车实验，质心侧偏角减少15.6%，横摆角速度减少28.9%。因此，证明了所提出的控制策略的有效性。

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  改进北方苍鹰算法及其在智能汽车路径规划中的应用

  匡兴红, 沈佳成

  2025, 16(1):  148-158.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.015

  摘要 ( 74 )   HTML ( 4)   PDF (3157KB) ( 70 )  

  针对传统北方苍鹰算法（NGO）存在易陷入局部最优值、寻优精度低、收敛速度慢等问题，提出一种多策略改进北方苍鹰算法（INGO），并应用于智能汽车的路径规划，规划了一条路径最平滑、节点最少、距离最短的汽车路径。采用佳点集分布、融合黄金正弦策略、Levy飞行策略、趋优反向学习、Cauchy变异策略改进北方苍鹰算法，并进行了基准测试函数对比以及智能汽车路径规划仿真。结果表明：相比其他算法，INGO算法在寻优和稳定性上具有明显优势；在2种不同地图上生成的路径最平滑，适应度最优分别下降3.7%、16.3%，节点个数最优分别下降14.3%、21.4%。

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  网联混合动力汽车队列的生态驾驶与能量管理分层控制

  张富椿, 尹燕莉, 马永娟, 肖杭洋, 陈海鑫, 余凯

  2025, 16(1):  159-169.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.016

  摘要 ( 124 )   HTML ( 3)   PDF (2791KB) ( 52 )  

  为解决智能网联环境下混合动力汽车（HEV）队列通过连续交通信号灯路口时的舒适和经济性问题，提出一种基于网联HEV队列的生态驾驶与能量管理分层控制方法。上层控制器针对连续交通信号灯路口建立目标车速规划模型；根据目标车速范围建立纵向约束限制，建立以安全、舒适、跟随、经济和通过性为指标的目标函数；并采用模型预测控制（MPC）算法求解多目标函数获得最优车速。下层控制器采用深度强化学习（DQN）算法优化混合动力汽车能量管理，将上层求解的最优车速作为下层输入获取发动机电机的最优输出。结果表明：该文所提控制策略可以保证汽车队列的行驶安全，生态驾驶汽车队列平均油耗比普通队列降低了8.51%，在避免停车等待的同时改善了乘坐舒适性和燃油经济性。

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  基于CatBoost和SHAP的高级别自动驾驶车辆非预期停车冲突风险预测

  刘擎超, 王瑞海, 蔡英凤, 王海, 陈龙

  2025, 16(1):  170-180.  doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.01.017

  摘要 ( 85 )   HTML ( 5)   PDF (2324KB) ( 52 )  

  针对高级别自动驾驶车辆非预期停车引发的交通冲突及其环境影响问题，现有研究缺乏对风险特征交互的捕获和可解释性评估。本研究提出了一种基于CatBoost和SHAP的风险预测及解释模型，通过分析城市中心、住宅区和郊区交通网络的接管次数，构建了冲突风险预测模型。结果表明，接管次数在城市中心、住宅区和郊区分别为161次、227次和164次，最高单路段接管次数分别为11次、11次和16次；模型预测精度达93%以上。SHAP分析显示，前后车辆间相对速度和相对位置对冲突风险的影响显著。研究结果对提升自动驾驶车辆的可靠性和安全性具有重要意义。

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