自主代客泊车系统是集智能驾驶环境感知、决策规划、运动控制技术于一体的综合系统,轨迹规划直接关系到代客泊车停车过程的效率、能耗、安全性和舒适性。为梳理自主泊车轨迹规划技术的发展现状,回顾了泊车技术的发展历程,针对泊车过程中单车轨迹规划问题开展调研,分析了面向自主代客泊车轨迹规划研究的进展。鉴于从单车智能到多车协同的转变展现了更大的系统优化潜力,继而梳理了多车协同轨迹规划的基本方法和研究现状,探讨了泊车场景下的协同规划研究进展及特点。对自主代客泊车轨迹规划的现存问题与未来发展趋势进行了分析和展望。

汽车作为目前人类最常使用的交通工具之一,其智能驾驶技术大部分处在L2~L3“人机共驾”技术的发展阶段,在L5级自动驾驶技术出现之前,“人机共驾”仍然是目前主流的驾驶方式,其各种车载系统和交互方式正在不断完善。多模态交互作为未来设计的发展趋势,必然将与汽车融合产生新的“火花”。对车载系统中多模态交互设计研究包括疲劳状态预警、碰撞预警、车道偏离预警、智能接管提醒、智能泊车等方向进行梳理总结,对车载AI多模态交互设计包括多屏交互、触控交互、手势交互、语音交互、表情交互、眼动交互等自然交互方式进行分析。采用文献研究及案例分析的方式探究如何在基于安全和情感化的背景下使驾驶员的体验更加舒适,展望了汽车多模态交互设计在车载系统中的应用及未来趋势。恰当而良好的交互方式融合将会提高各种车载系统及应用的安全性和驾驶的舒适度。多模态交互的引入必将是汽车发展的趋势。

针对高速匝道交通场景提出了一种基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法。通过分析合流区冲突特征,建立碰撞时间(Time to Collision, TTC)模型、后侵占时间(Post Encroachment Time, PET)模型、最小安全换道距离(Minimum Safe Spacing, MSS)交通冲突指标计算模型来确定安全性评价指标,利用模糊聚类自然驾驶指标数据确定指标阈值范围,搭建自动驾驶汽车仿真测试试验,应用层间相关性的重要性准则权重分配方法和灰色关联评分模型,计算得到不同控制算法下自动驾驶汽车安全性的综合评价得分。结果表明,被试车辆驾驶行为与理想驾驶行为在各安全性指标的关联度分布明显,计算总体关联度,得分可以直观说明不同自动驾驶系统的综合安全性能。

为了满足变道切入场景下的ADAS系统测试评价需求,提出一种考虑场景风险系数的变道切入场景生成方法和客观综合评价模型。通过采集自然驾驶数据,采用阈值法自动提取变道切入功能场景并深入分析变道切入行为特征。使用单因素方差分析法与皮尔逊相关性检验法共同分析场景风险系数与场景要素的相关性来确定关键场景要素。结合Kmeans算法对离散逻辑场景参数进行聚类,从而得到5个典型测试场景。基于场景风险系数,采用AHP与CRITIC法构建多层次综合评价模型,采用灰色关联理论对ADAS系统进行客观评价。借助VTD仿真软件构建变道切入虚拟测试场景库,进行仿真试验验证。结果表明,相关性分析使场景要素维度降低了60%,生成的测试场景可以有效验证ADAS系统的综合性能,综合评价模型可对ADAS系统表现进行客观有效的评价,为智能驾驶系统开发提供有效参考。

汽车座舱内的人机交互智能系统一定程度决定了用户的智能体验,对人机交互进行测试研究,形成一套完整的人机交互测试评价方法,可以指导人机交互的设计开发,实现人机交互的迭代和优化。汽车座舱内功能日益增加,给用户带来更丰富的体验,然而功能相同,人机交互不同,给用户带来的驾驶体验却大相径庭。基于典型使用场景,从客观角度,分析不同车型相同场景下车机系统的响应、驾驶员眼部活动和驾驶员手部活动的差异,进一步量化评价参数,形成评价指标,同时根据五感和五觉,设计主观评价表对人机交互进行测评。测评结果表明,该方法具备可操作性和合理性,能从客观和主观角度全面评估人机交互的优劣。

针对当前行业内智能泊车辅助系统用户驾驶体验测试评价指标不完善的问题,提出了驾驶体验主客观测评指标并进行了试验验证及相关性分析。基于智能泊车辅助系统的功能逻辑,构建了智能泊车辅助系统驾驶体验闭环控制系统。结合闭环系统,采用体验阶梯金字塔模型构建主观评价指标体系,还采用GSM模型进行了客观指标构建。针对7款车型进行了实车测试,并利用皮尔逊相关性系数进行了分析。试验结果表明,所提出的评价指标可适用于测试对象的驾驶体验测评,且主客观相关性系数全部>0.5,能为智能泊车辅助系统的设计和测评提供参考。

基于未来出行交通事故场景研究数据库中的乘用车追尾卡车事故,分析并提出了以卡车为目标物的乘用车自动紧急制动系统的典型测试工况。采用Kmeans聚类算法得出可代表实际卡车的目标物颜色,基于事故数据分析提取卡车目标物尾部特征参数,设计并制作了一种新型的具有与真实车辆反射特性和机器视觉识别特性接近的重型厢式卡车目标物。卡车目标物静止,测试车辆分别以45、50、55、60 km/h的速度进行100%重叠自动紧急制动系统测试,验证了该目标物的可行性和有效性。可为车辆主动安全相关标准法规研究提供数据支撑,推动车辆主动安全测试技术的发展。

针对驾驶员在疲劳状态下易引发交通事故的问题,提出一种基于嗅觉和听觉刺激的驾驶员疲劳唤醒方法,研究以薄荷气体和阿尔法脑波音乐作为刺激源的唤醒效果,采用主观疲劳问卷和心电(ECG)、脉搏(PPG)以及呼吸(RESP)生理信号作为疲劳唤醒有效性判断指标。结果表明,两种方案的心电、脉搏以及呼吸生理数据均显示能有效干预驾驶疲劳,与主观疲劳问卷调查结果相一致,验证了基于嗅觉和听觉刺激的驾驶员疲劳唤醒方法的有效性,且基于听觉刺激的唤醒方案唤醒效果更佳。

为提高新能源汽车动力域中针对篡改攻击的入侵检测系统效果,建立包括关联规则检测和离群点检测的动力域防护模型,通过实车采集固定工况下的动力域报文数据,基于关联规则算法建立规则库检测篡改攻击;在关联规则检测的基础上通过离群点检测,检测复杂类型的篡改攻击。仿真结果表明,该方法相比于传统的关联规则方法检测准确率提高5.83%,能有效检测针对新能源汽车动力域的篡改攻击。

动力电池故障诊断是保证电动汽车正常运行的关键。提出一种基于局部均值分解和局部离群因子的动力电池故障诊断方法,用于电池组故障识别与定位。通过局部均值分解对电压信号预处理,并根据相关系数高低重构电压信号。进一步提取重构信号的峭度因子作为故障特征输入到局部离群因子算法中,根据局部离群因子算法自适应阈值输出故障电池。采用实车数据验证了所提方法能有效、准确地检测出故障,具有较好的可靠性与鲁棒性。

骨骼是由矿物质和胶原蛋白等成分构成的多尺度层级结构,其在生理载荷作用下的自适应特性造就了骨骼复杂的非均匀性、各项异性等特性。为适应机械、生物力学、医学、航空航天、法医等多领域中骨骼生物力学特性的表征,需要利用多种不同的材料力学测试方法,准确地获取骨骼的材料本构参数。全面介绍了骨骼试样的保存、制备、测试及材料本构参数识别方法,分析了各种力学测试方法的特点及其对骨骼试样的要求。还介绍了新测试技术在骨骼力学特性表征方面的应用,基于三点弯曲测试方法提出了一套人体骨骼的材料参数获取流程。可为骨骼生物力学特性的系统表征提供理论和方法参考。

基于未来出行交通事故场景研究(Future Mobile Traffic Accident Scenario Study, FASS)数据库中135例人车碰撞事故深度调查数据,对造成行人头部损伤的来源及车速对头部损伤来源的影响进行了统计分析。采用Spearman相关系数检验法,建立了车辆速度区间与头部平均MAIS的回归模型。结果表明,行人头部致伤物主要来源于车辆,占比约58%,其次为地面,占比约40%。行人事故中,碰撞车速对行人头部损伤来源的分布情况有一定的影响,当车速低于30km/h时,行人头部损伤主要来源为地面,当车速为[30,50]km/h时,车辆和地面对行人头部造成的损伤风险相近,当车速高于50km/h时,行人头部损伤主要致伤物来源为车辆。因此,在进行交通损伤流行病学研究、交通损伤事故数据库构建时,特别是在中低速碰撞中,应重视地面对头部造成损伤的风险。

aPLI先进行人腿型冲击器在碰撞测试中的生物仿真度,在很大程度上取决于其几何结构及其模拟腿部肌肉的合成橡胶的超弹性力学特性。根据橡胶准静态单轴压缩试验数据,分别对用于表述橡胶超弹性的Ogden和MooneyRivlin本构模型进行材料参数拟合,得到相应的材料参数并将拟合曲线与试验曲线进行比较,对比不同本构模型的拟合精度。结果表明,2阶Ogden材料模型更符合试验结果。为提高有限元模型中肌肉橡胶材料参数的准确性,重构压缩试验有限元模型,以拟合得到的2阶Ogden本构模型材料参数为初始值,通过将有限元与优化策略相结合,基于自适应响应面法对2阶Ogden模型中μ₁、a₁、µ2、a₂这4个材料参数进行优化,获得该材料在准静态压缩状态下的一组最佳材料参数。

电动汽车行业迅速发展,车内电磁辐射的剂量评估存在诸多问题亟待解决。阐述了电动汽车电磁辐射研究进展,依据国内外电动汽车辐射研究现状以及国内外电磁辐射暴露限值相关标准,对现行电动汽车电磁辐射标准的异同作了比较,并介绍了电动汽车电磁辐射模拟计算方法,采用模拟计算和实际测量对车内人体电磁辐射暴露剂量进行了评估。对电动汽车电磁辐射的模拟评估、测量评价以及对人体的辐射影响等问题,仍需不断探索和研究。

电动汽车的普及对动力电池相关的技术提出了更高的要求,使电池保持在合适温度区间工作的动力电池热管理系统已经成为各大厂商的核心技术需求。由于锂离子电池在冬季低温环境下性能下降、寿命衰减尤为明显,低温热管理技术更是近年来动力电池研究的重点。从锂离子电池在低温环境中的性能劣化机理出发,对低温热管理系统的发展现状进行了综述,并结合最新研究进展,归纳了一套电动汽车低温热管理评价方法。

针对传统液冷电池包内电池组散热不充分及表面温度一致性较差的问题,设计了一种基于风冷和液冷耦合冷却策略的新型电池包结构,利用Catia软件建立三维模型并运用Fluent软件进行仿真,研究结果表明,相较于单一液冷结构在2C和2.5C放电倍率下存在电池组过热问题,风冷液冷耦合的冷却结构在不同放电倍率下将最高温度和最大温差分别控制在45℃和5℃以内。探究了不同流体进口速度对电池组散热的影响,并选取风速5m/s,冷却液流速0.5m/s的最佳配合,在此基础上对流道进行针对性的优化,优化后电池组在同一工况下最高温度从27.95 °C下降至26.82 ℃。这种新型结构将为后续的电池的热管理设计提供新思路。

以某轻型商用货车为研究对象,根据生命周期理论构建以汽车生产过程中的原材料获取、生产运输、零部件制造和车辆装配阶段为边界的碳排放量计算模型,探讨了轻量化措施中所涉及材料的生命周期碳排放差异,对比分析了该车轻量化前后的碳排放量。结果表明,替代材料铝合金、镁合金、碳纤维增强塑料的生命周期碳(CO₂)排放量显著高于被替代材料钢和铸造铁,分别为6.23 kg/kg(锻造铝合金)、6.92 kg/kg(铸造铝合金)、14.76 kg/kg(车用镁合金)、20.2 kg/kg(车用碳纤维增强塑料)、2.85kg/kg(普通钢)、0.67 kg/kg(不锈钢)和0.81 kg/kg(铸造铁);轻量化后的动力总成系统、传动系统、底盘和车身部分的碳(CO₂)排放量分别增加了0.57%、525.51%、11.57%和33.29%,车辆生命周期碳(CO₂)排放量增加了36.22%;钢和铝生命周期碳(CO₂)排放量的降低对于轻量化前后车体部分的减碳效果均较明显。

为解决重型车辆远程监控数据中NO_x 传感器露点保护过程的数据无效问题,利用一辆国六重型车辆的PEMS测试对露点保护期间的高NO_x排放问题进行探究,验证了利用神经网络算法修复数据和提高远程监测数据利用率的可行性。结果表明,NO_x传感器露点保护过程会导致30%以上的NO_x排放量未被统计;在露点保护期间,超过90%的数据显示车辆速度低于54 km/h、发动机冷却液温度低于82°C、SCR入口温度低于245°C、SCR出口温度低于225℃。神经网络算法可有效修复露点保护过程中失效的NO_x测量值,对发动机原始排放和车辆尾管排放的累计排放量误差都在4%以内。

我国新能源汽车技术路线是以纯电驱动为主,随着纯电动汽车保有量的增加,降低其行驶能耗既符合国家节能减排的战略,又能改善用户的用车体验。基于某纯电动SUV车型的实际道路驾驶数据,通过相关性和降维分析得到加速度的方差是影响能耗的最关键因素;进而采用一维模型仿真,研究匀速、加减速和坡道3种典型工况下能耗的形成机理和优化方向,得到平衡能耗与行驶时长的经济性驾驶原则,如高速巡航时应适当降低车速,市区拥堵时控制加速度变化幅度,上下坡时利用车辆惯性,减少制动能量回收。

以某带热泵系统的微小型纯电动乘用车为对象,开展低温CLTCP循环工况下的续驶里程测试,通过综合研究测试数据并分解整车能量流,探讨提升续驶里程的潜在方向。基于AMESim平台建立包含热管理系统的整车动力经济性模型,经校准后仿真对比不同优化方案,制定组合优化方案。试验验证结果显示,组合优化方案可将低温续驶里程提升12.6%,其中热管理系统优化方案的贡献显著优于整车阻力优化方案和控制策略优化方案。为提升纯电动乘用车低温环境下的续驶里程提供参考思路和方法。

提出一种基于行驶特征区间划分的能耗评价方法。通过对中国货车行驶工况的工况点分布特征进行分析,确定了速度和加速度区间的数量与边界的划分方案。考虑道路坡度的影响,进行实际道路试验数据筛选,并用于计算不同行驶特征区间内的燃油消耗量平均值。结合中国货车行驶工况在不同行驶特征区间内的累计行驶里程,计算能耗评价结果。为了验证该方法的有效性,开展了3次底盘测功机试验和2次实际道路行驶试验,结果表明,所提出的能耗评价方法能提高重型载货汽车实际道路能耗评价结果的复现性。