汽车安全与节能学报

驾驶风险监测与干预技术研究综述

李国法, 欧阳德霖, 陈晨, 聂冰冰, 张伟, 禹慧丽, 刘斌, 张强, 王文军, 成波, 李升波

2025, 16(2): 181-196. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.001

摘要 ( 324 )

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PDF (1621KB) ( 197 )

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。

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汽车驱动桥螺旋锥齿轮齿面测量误差补偿方法

刘永生, 谭佳敏, 王瑞富, 户盼茹, 甘鑫斌, 陈一馨

2025, 16(2): 197-206. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.002

摘要 ( 165 )

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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。

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电动汽车侧面柱撞前排双乘员中远端乘员头颈部损伤研究

吕远朋, 王方, 龙春光, 王丹琦, 邹铁方, 刘煜

2025, 16(2): 207-216. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.003

摘要 ( 211 )

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PDF (5970KB) ( 139 )

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。

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紧急转向工况轮毂电机电动汽车多目标转矩分配策略

范小彬, 彭佳星

2025, 16(2): 217-225. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.004

摘要 ( 95 )

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PDF (2666KB) ( 56 )

为了提升轮毂电机电动汽车在紧急转向工况下的转向稳定性和乘员舒适性，开发了基于第 2 代非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的多目标优化策略。该策略采用直接横摆力矩控制方法，设计了操纵稳定性和乘员舒适性的优化目标函数，考虑了纵向期望转矩和附加横摆力矩等广义力的等式约束条件，并在NSGA-Ⅱ计算出的 Pareto 前沿中根据车辆的动态条件来选择转矩最优解。结果表明：相比于轴载比例（ALR）和加权最小二乘法（WLS）策略，优化策略的质心侧偏角和横摆角速度相对于参考值的均方根误差分别下降了 37.45%、52.08% 和 41.98%、56.95%，其侧向加速度和转矩的幅值也更小，证明所提出策略在轮毂电机电动汽车紧急转向时转矩分配的有效性，提高了车辆的转向稳定性和乘员舒适性。

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基于功能性脑网络和图卷积网络的驾驶疲劳检测

徐军莉

2025, 16(2): 226-233. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.005

摘要 ( 91 )

HTML ( 97)

PDF (1553KB) ( 67 )

为了解决在疲劳检测中构建功能性脑网络（FBN）时，设置阈值标准较为模糊的问题，该文提出设置固定阈值，采用图卷积网络（GCN）来优化学习脑网络图特征。文中在构建FBN时设置阈值为0.5，提取脑网络的度和聚类系数特征，并输入GCN模型，模型对图特征进行学习优化，实现检测分类。结果表明：该模型检测的准确率可以达到88.90%；利用度中心性发现脑网络中的14个重要电极，其中基于7个重要电极构建的GCN模型检测的准确率为87.2%，检测速度更快，综合性能优于基于30导的检测模型。

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云端数据驱动的锂电池故障无监督学习早期预警

周正益, 杨林, 孟易真, 李怀瑾, 吕丰, 刘志胜, 李旸, 吴炜坤

2025, 16(2): 234-242. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.006

摘要 ( 119 )

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PDF (1463KB) ( 701 )

为实现云端电池管理技术中锂电池故障的早期预警，提出一种基于电压一致性的锂电池故障无监督学习预警方法。提取有效充电循环中的电压特征；利用使基于密度的噪声应用空间聚类（DBSCAN）簇数唯一的最小邻域半径，来度量电压一致性程度；定义量纲为一的参数，来提升算法对于实际工况的泛化能力；通过正交实验，选择预警阈值等超参数。对实际故障案例进行了验证分析，结果表明：对存在荷电状态（SOC）过低故障、单体电池欠压故障、单体一致性差故障的电池系统，可提前50天以上对电池故障进行早期预警，预警准确率为96.7%，并能定位后续发生故障的电芯。从而，通过无监督学习，实现了锂电池系统故障预警。

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搭载可变气门机构的柴油机二冲程制动性能

张旭, 谭慧莹, 吴伟海, 谢宗法

2025, 16(2): 243-251. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.007

摘要 ( 97 )

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PDF (1998KB) ( 94 )

针对重型柴油机二冲程制动过程中气门开启压力较高导致的驱动系统负荷过大问题，提出一种可以实现气门运动模式动态切换的集成式液压变模式气门驱动系统（HVMVS），利用GT-Power搭建了六缸柴油机仿真计算模型，仿真分析了能够产生高制动转矩且将最大缸压维持在较低水平的气门运行参数最佳值，研究了不同转速下搭载HVMVS柴油机的二冲程制动性能，对比分析了该系统与其他可变气门系统的制动性能。结果表明：在柴油机额定转速时，HVMVS二冲程制动可以产生1 158 Nm的有效制动转矩，缸内最大压力为2.3 MPa，相比于其他系统降低了62%。HVMVS可以显著降低柴油机二冲程制动过程的缸内最大压力和驱动机构负荷，提高柴油机二冲程制动过程可靠性，在重型发动机中具有良好的应用前景。

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基于AMESim的质子交换膜燃料电池测试系统仿真与实验分析

周天鹏, 牛礼民, 音建华, 司铭

2025, 16(2): 252-259. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.008

摘要 ( 96 )

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PDF (1470KB) ( 48 )

为了辅助燃料电池测试系统的开发以及运行参数调控，需要通过构建系统仿真模型进行系统关键参数匹配优化和性能分析评价，从而制定燃料电池测试系统的控制策略，提升系统的性能和可靠性。该文根据燃料电池堆测试台原理拓扑结构确定所需关键零部件，建立零部件模型并搭建燃料电池测试系统仿真模型，并按照实验要求对系统模型中各零部件进行参数标定；通过模拟仿真对测试系统中关键性能参数输出结果进行预测和评估；并将仿真结果与实际测试数据进行对比分析。结果表明：燃料电池测试系统的实验数据与建立的模型仿真结果一致性较高，计算所得燃料电池的各项参数指标的平均绝对百分比误差最大为3.65%。该模型可用于燃料电池测试台的性能研究和控制策略优化，为测试系统开发以及提高燃料电池动态响应性能提供了有效的仿真工具支持。

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PEM燃料电池挡板型流道内扩散层表面结构对液滴流动特性的影响规律

宋娇娇, 王晗, 张晓剑, 杨若曦, 曹博, 王誉霖, 张剑波

2025, 16(2): 260-267. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.009

摘要 ( 107 )

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PDF (2136KB) ( 62 )

为了改善质子交换膜燃料电池（PEMFC）内液态水的传输特性，采用白光干涉法和座滴法获得了气体扩散层（GDL）表面结构特性，并采用流体体积（VOF）法探究了挡板型流道内扩散层表面结构对液滴流动特性的影响规律。结果表明：无论是否考虑GDL表面结构，随着GDL内聚四氟乙烯（PTFE）含量的增加，表面疏水性均显著增强，使得液滴在挡板型流道内的流出时间缩短，液滴的铺展面积减小，流道内压降也相应减小；与光滑GDL表面相比，实际粗糙GDL表面的不规则结构和孔隙特性显著增强了液滴的附着力，导致液滴在粗糙表面上的流动时间延长，铺展面积增大，流道内压降增加；当PTFE质量百分数含量为40%时，实际粗糙GDL表面液滴流出时间缩短了28.57%，流道内压降减少了16.32%，液滴的铺展面积呈减小趋势。

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混合动力汽车的道路预见性节能技术及一种测评方法

杨建军, 柳东威, 李菁元, 柳邵辉, 张飞龙, 王梦渊

2025, 16(2): 268-276. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.010

摘要 ( 93 )

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PDF (1549KB) ( 53 )

为了推动汽车节能国家标准的制定，研究了插电式和非插电式的混合动力汽车的道路预见性节能技术，并提出了一种测试评价方法。提出了用于道路预见性技术使用的地图数据信息及其标准化；采用全局动态规划算法，得到荷电状态（SOC）参考曲线；基于比例积分（PI）控制，实现参考SOC的跟踪控制；基于仿真结果分析初始SOC（20%~30%）、测试工况和测试里程等影响因素，提出转鼓实验法，实现标准化测试评价。对某车辆的转鼓测试的节能效果进行评价。结果表明：该车辆的转鼓测试，节能3.97%，SOC变化趋势符合预期。从而，证明了转鼓测试评价方法的可行性。

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新能源汽车驱动电机冷却系统劣化故障预测

柳炽伟, 黄韵迪

2025, 16(2): 277-285. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.011

摘要 ( 88 )

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PDF (1380KB) ( 199 )

提出一种主成分分析及粒子群优化支持向量机（PCA-GOA-LSSVM）的多分类器模型，用于尽早检测和预测新能源汽车驱动电机冷却系统的劣化，减少因冷却液温度过高导致的电机功率限制或停机状况的发生。其中主成分分析法（PCA）用于对故障特征进行降维重构处理，蝗虫算法（GOA）用来优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的参数。通过实车故障试验采集样本数据，分别输入至LSSVM预测模型、PCA-PSO-SVM及PCA-GOA-LSSVM模型，进行对比测试。结果表明：基于PCA-GOA-LSSVM的多分类器预测模型准确率达91.41%、精确率达86.25%，高于对比的预测模型，可准确提醒及时维护车辆及有效判断故障类型；该模型能够用于新能源汽车驱动电机冷却系统性能劣化预测和故障诊断中。

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基于轨迹预测模型的仿真车辆轨迹生成算法

王振宇, 余卓平, 田炜, 熊璐, 李拙人

2025, 16(2): 286-293. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.012

摘要 ( 255 )

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PDF (1826KB) ( 2114 )

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。

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基于云端数据充电初期片段的电池极化参数辨识

王丽梅, 崔艳伟, 孙景景, 赵秀亮, 刘良, 盘朝奉

2025, 16(2): 294-302. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.013

摘要 ( 68 )

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PDF (1776KB) ( 22 )

为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度，提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验，研究电池极化参数特性；基于云端数据充电初期片段，采用类比混合脉冲功率性能（HPPC）方法，获取充电极化参数；以充电极化参数为约束，利用变遗忘因子递推最小二乘法（VFFRLS），计算了放电极化参数。结果表明：本文方法的电池时间常数范围为34~53 s，在云端相应小电流倍率下极化参数不随倍率变化；充电极化内阻和极化电容的计算结果与实验结果吻合；添加约束后的在线辨识方法的收敛速度，与未添加约束相比，最少提高了6%。

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智能车辆自适应轨迹跟踪控制方法研究

张硕, 李潇, 陈轶嵩, 赵轩, 余强, 余曼

2025, 16(2): 303-314. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.014

摘要 ( 206 )

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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。

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基于改进样本卷积交互网络的车辆组合导航系统研究

匡兴红, 严碧云

2025, 16(2): 315-325. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.015

摘要 ( 53 )

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车载全球卫星定位系统/惯性导航系统（GNSS/INS组合导航）的GNSS信号在信号遮蔽环境中容易失锁，导致定位结果发散，影响无人车行驶的效率和安全。针对这一问题，该研究提出一种基于改进样本卷积交互网络（SCINet）的人工智能解决方案。所提出的模型在低层数的SCINet基础上增加了主成分分析、趋势分解、线性卷积交互学习等策略，提高了模型在该工况下的工作稳定性和准确性。结果表明：所提出的模型与长短记忆网络（LSTM）和SCINet相比定位误差缩小了80.9%和67.6%，有效提高了GNSS失锁状态下无人车的室外定位精度，保证了无人车辆定位的可靠性和安全性。

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基于风险敏感的自动驾驶汽车分层强化学习决策

胡志龙, 裴晓飞, 周洪龙, 魏炜冉

2025, 16(2): 326-333. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.016

摘要 ( 120 )

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为了使自动驾驶汽车的行为决策能充分考虑交通环境中固有的不确定性，该文在传统的RainbowDQN算法基础上，引入分位数回归和条件风险价值（CVaR），将低概率风险纳入考虑，适当平衡风险与收益，使其能做出更为安全拟人的驾驶决策。基于Markov框架建立行为决策模型，综合考虑安全性、效率和舒适性设计奖励函数和动作空间，搭建规划控制模型，利用公开自然驾驶智能汽车仿真测试环境（OnSite）平台搭建高速路汇入汇出和交叉口2场景，采用OnSite评价工具，将RainbowDQN-CVaR、RainbowDQN-QR、RainbowDQN和DSAC-T共4种算法进行仿真比较。结果表明：在复杂的高速路汇入汇出场景和交叉口场景，提出的RainbowDQN-CVaR算法得分比传统的 RainbowDQN 算法分别高55.3%和47%，比RainbowDQN-QR 算法得分高17.7%和 34.3%，比DSAC-T算法得分高2.8%和62.7%。验证了基于RainbowDQN-CVaR行为决策模型的有效性，在较复杂的交通环境下，能做出更加安全、合理的决策，使自动驾驶车辆具有更高的行车安全性和效率。

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基于OnSite平台的自动泊车测评工具的研究与设计

杨俊儒, 郑四发, 许述财, 田野, 孙剑, 孙川, 李浩然

2025, 16(2): 334-343. doi:10.3969/j.issn.1674-8484.2025.02.017

摘要 ( 160 )

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PDF (2735KB) ( 122 )

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。

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