汽车工程

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基于云控系统的队列预测性巡航与换道决策

梅润,褚端峰,高博麟,李克强,丛炜,陈超义

2023 (8): 1299-1308. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.001

摘要 ( 302 )

HTML ( 34 )

PDF(1638KB) ( 296 )

为了提高队列行驶的安全性、经济性、高效性和平顺性，提出了基于云控系统的队列预测性巡航与换道决策方法。通过路侧基础设施获取动态交通信息，并上传云平台；云平台利用预测模型估计环境车辆的未来状态；队列采取不同的行为而获得的惩罚体现在设计的目标函数中，通过最小化目标函数实现纵向加速度与横向换道决策的协同优化，并将决策结果发送至车端进行跟踪控制。利用Sumo与Matlab搭建联合仿真环境，设计了不同交通流量下的5组仿真工况。结果表明：对比微观驾驶模型（IDM+MOBIL），采用该方法的队列在巡航时碰撞风险降低42.2%，换道时碰撞风险降低3.41%，平均节油率为1.22%，速度提升0.83%，平顺性提高49.84%，在安全性、经济性、高效性和平顺性方面均优于微观驾驶模型。

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基于多车状态变化特征的网联车跟驰模型

史昕,朱健,赵祥模,惠飞,马峻岩

2023 (8): 1309-1319. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.002

摘要 ( 144 )

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PDF(3452KB) ( 149 )

针对前车速度单双向突变引起的交通流不稳定问题，提出一种基于多车状态变化特征的网联车跟驰模型（MVSCF）。首先引入多前车加速度差变化特征和优化的速度期望估计改进MVCM模型；然后利用微小扰动法和约化摄动法求解MVSCF模型的临界稳定条件，同时结合环形道路场景推导多前车加速度差系数k、多前车数q和多前车最优速度权重ε的相对最优值；最后利用直行道路场景对比分析MVSCF模型在前车速度非平稳变化作用下的交通流稳定效果。仿真结果表明：前车速度单双向突变时，MVSCF模型能够较好吸收前车扰动，速度波动峰谷差值和加速度波动幅度均有所减小，有利于提升交通流的稳定性。

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车辆队列抗扰抗内切协同路径跟踪控制

边有钢,张田田,谢和平,秦洪懋,杨泽宇

2023 (8): 1320-1332. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.003

摘要 ( 87 )

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PDF(11359KB) ( 97 )

本文研究过弯场景下车辆队列的抗扰抗内切协同路径跟踪控制方法。首先，基于前车直接跟随式方案，采用圆弧曲线跟踪路径代替一般直线跟踪路径，构建车辆队列过弯抗内切策略，以降低车辆队列过弯时的整体跟踪误差；其次，设计卡尔曼滤波器和龙伯格观测器，以解决跟随车位置状态噪声及航向状态噪声或不易量测的问题；然后，设计协同路径跟踪控制器，并基于李雅普诺夫稳定性理论导出系统稳定的充分条件，指导控制器参数设计；最后，通过数值仿真和实车试验验证控制器设计的可行性和有效性。

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基于层级约束的多无人车编队包含控制

吴其林,林育明,崔峥嵘,赵晓敏

2023 (8): 1333-1342. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.004

摘要 ( 96 )

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PDF(2300KB) ( 87 )

针对多无人系统的编队包含控制问题，本文提出一种自适应鲁棒控制方法。针对系统中的领航者层和跟随者层分别设计对应的编队、包含以及避撞行为约束，并由Udwadia-Kalaba方程求得满足约束所需的理想驱动力。通过渐亏型自适应律估计系统的不确定参数，从而补偿不确定性影响。然后，采用李雅普诺夫函数方法验证了所设计控制的稳定性。最后，数值仿真结果显示：含时变不确定性的受控系统在完成编队包含行为的同时无任何碰撞发生。

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基于深度学习的端到端车辆运动规划方法研究

刘卫国,项志宇,刘锐,李国栋,王子旭

2023 (8): 1343-1352. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.005

摘要 ( 167 )

HTML ( 9 )

PDF(4393KB) ( 158 )

在现有端到端的深度学习自动驾驶框架中，普遍存在规划控制预测精度低的问题，这往往是由于输入数据源单一、无法兼顾时间和空间信息而导致的。为更好地体现虚拟仿真测试中自车与环境、交通参与者的历史交互过程对当前时刻决策的影响，本文设计了一种用于自动驾驶仿真环境下车辆运动规划任务的多级时空注意力长短期记忆网络。该算法提取和表征自动驾驶环境的深层抽象信息，并在仿真平台中实现端到端的车辆运动控制。首先，将前视摄像头模型获取的RGB仿真数据的历史连续视频帧序列作为输入，使用卷积模块提取单一时刻图像的空间特征；其次，使用LSTM模块融合图像历史时刻的空间信息，从而获得时间上下文特征。同时，为提高对时空关键信息的提取能力并加速网络收敛，本文在多级时空特征的融合部分采用了时空注意力机制。本研究在Carla仿真平台上进行了测试验证，实验结果表明本文所提出的方法相比单一时空算法更能精确地模仿人类驾驶决策行为。

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基于车道目标引导的车辆轨迹预测

连静,李硕贤,刘一荻,杨东方,李琳辉

2023 (8): 1353-1361. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.006

摘要 ( 112 )

HTML ( 5 )

PDF(2595KB) ( 132 )

有效融入车道线信息对准确预测车辆未来行驶轨迹具有重要意义。针对预测模型在融合车道线信息时存在效率低的问题，提出一种基于车道目标引导的车辆轨迹预测方法（GSA），在通过图网络融合车道段的几何及位置信息的基础上，从注意力模型出发，构建一种直接的车道目标点预测模块，由此监督模型将与车辆运动相关联的车道目标特征有效地融合到车辆的运动特征中，并考虑到周围车道拓扑结构随时间的变化。通过两个改进残差结构的Transformer网络依次提取低层运动特征以及融合车道目标点在时间尺度下的前后关联信息，逐步更新车辆运动特征。构建基于图网络的交互融合模块，使车辆运动特征在全局范围内聚合与传播。通过在Argoverse以及长安汽车轨迹预测数据集下的实验，验证了本文所提出的GSA方法能够有效提高复杂交通场景下车辆轨迹预测的精度和质量。

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考虑预测风险的自动驾驶车辆运动规划方法

王明,唐小林,杨凯,李国法,胡晓松

2023 (8): 1362-1372. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.007

摘要 ( 145 )

HTML ( 15 )

PDF(4092KB) ( 253 )

本文提出了一种考虑预测风险的自动驾驶车辆运动规划方法，该方法基于模型预测控制算法，同时融合了周围车辆未来轨迹的交互预测及其风险。首先，将车与车之间的交互建模成图结构，建立感知交互的运动预测模型；其次，训练多个同构异参的预测模型，利用集成技术来获得预测网络对于预测结果的不确定性风险；然后，基于获得的预测算法不确定性风险，利用模型预测控制算法来处理风险，通过在优化问题约束中综合考虑安全约束、车辆物理属性约束等，设计了考虑预测不确定性风险的自动驾驶运动规划方法；最后，基于真实驾驶数据集数据和SUMO仿真平台，对建立的预测模型的运动预测能力、基于模型预测控制的运动规划方法的有效性以及运动规划处理预测风险的能力进行了验证。仿真结果表明，在面对周围车辆的紧急加减速等预测风险较高的场景时，本文提出的运动规划方法能够感知到预测算法的不确定性风险并采取动作来规避风险，可提升道路驾驶安全性。

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基于效用理论的运动规划奖励函数设计方法

冉巍,陈慧,杨佳鑫,西村要介,国朝鵬,尹又雨

2023 (8): 1373-1382. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.008

摘要 ( 50 )

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PDF(2530KB) ( 65 )

实现个性化且符合驾驶员偏好的运动规划对提高驾驶员对自动驾驶系统接受度具有重要意义。本文提出了一种考虑驾驶员偏好的运动规划奖励函数设计方法。首先，基于效用理论提出了一个量化驾驶员轨迹偏好的双层结构模型，上层效用评估模型量化驾驶员在安全、舒适性和效率之间的权衡过程；下层的驾驶员感知模型量化了驾驶员对安全、舒适性和效率方面的主观感受与轨迹特征指标之间的关系。接着，分别基于评分和配对比较两种评价方法提出了轨迹偏好模型的估计方法。最后，通过驾驶员模拟器评价试验对模型估计方法进行验证，每个试验者分别采用评分和配对比较的方式对多条轨迹进行了主观评价。基于获取的两种评价结果及计算得到的轨迹特征，分别用两种方法对驾驶员轨迹偏好模型进行了估计。结果表明，提出的模型能够较为准确地描述驾驶员的偏好评价过程，而基于配对比较的模型估计结果则更准确。

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智能网联汽车协同感知信任度动态计算与评价方法

朱冰,姜泓屹,赵健,韩嘉懿,刘彦辰

2023 (8): 1383-1391. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.009

摘要 ( 122 )

HTML ( 13 )

PDF(2464KB) ( 134 )

协同感知技术增强了智能网联汽车的感知性能，但协同网络中出现的异常车辆和恶意攻击信息会影响协同感知结果的真实性与有效性。针对该问题，本文结合车辆协同网络中的检测结果提出一种基于遮挡状态判别与检测有效性识别策略的智能网联汽车信任度动态聚合评价方法。仿真结果表明，本文提出的协同感知信任评价方法提升了协同感知车辆对检测结果的可信度，增强了智能网联汽车协同感知过程的鲁棒性，并实现了信任管理模型面对高信任车辆突发恶意攻击的动态识别。

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电动车辆动力电池安全预警策略研究综述

李达,邓钧君,张照生,刘鹏,王震坡

2023 (8): 1392-1407. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.010

摘要 ( 205 )

HTML ( 13 )

PDF(1940KB) ( 263 )

动力电池安全问题已经成为制约电动车辆发展的关键要素。准确及时的电池安全预警可以保障乘员生命财产安全以及提升电动车辆安全水平。本文对电动车辆电池安全预警策略进行了全面综述。首先，综述了电池安全状态的定义，并提出了本综述框架；之后，详细梳理了电池安全特征与安全影响因素分析、电池建模方法、电池安全风险评估/预测方法，总结了各类方法的优缺点；最后，总结了目前的进展与不足，提出了电动车辆动力电池安全预警技术发展趋势，并阐述了新型传感器技术、多因素融合的电池安全预警方法和“端-边-云”融合的电池安全预警体系。本综述为电动车辆动力电池安全预警策略的进一步研究提供参考。

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基于场景降维及采样方法的场景库优化方法研究

朱向雷,吴志新,张宇飞,赵帅,李克秋,孙博华

2023 (8): 1408-1416. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.011

摘要 ( 81 )

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PDF(3138KB) ( 112 )

本文采用场景降维及采样的方法对场景库进行优化。首先将场景元素分类，并基于层次分析法对其重要性权重值求解，根据权重值的大小进行场景元素离散化，构建场景空间；然后通过场景空间自身的属性计算场景危险度，通过自然驾驶数据库中场景的发生概率计算场景空间中场景的发生概率，构造重要性函数，通过自然驾驶数据库的引导在人为构建的场景空间中筛选出关键场景组成测试场景库，同时为加快搜索效率，采用多起点优化算法与泛洪填充算法进行采样搜索；最后，根据场景风险评估方法验证了关键场景的有效性。结果表明，本文所提出的场景库优化方法能够筛选出用于自动驾驶测试的关键场景，提高自动驾驶测试的效率与现实意义。

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基于CIDAS事故数据的路口乘用车-两轮车测试场景研究

胡林,李根,王方,林淼,巫宁

2023 (8): 1417-1427. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.012

摘要 ( 124 )

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PDF(3767KB) ( 136 )

现有两轮车事故场景研究由于不区分事发地点，故对路口两轮车事故场景的提取还远远不足。据此，本文对来自CIDAS数据库的1 239起路口乘用车-两轮车事故案例进行了聚类分析，提取10个典型路口两轮车事故场景。针对强相关变量组，对比了单层聚类和双层聚类两种方法，发现双层聚类在样本划分和结果可解释性方面性能更优。从场景频率和致伤风险两个角度分析了聚类结果，进一步挖掘了速度与场景致伤风险指数之间的相关性。通过事故致因分析，发现了一些特色场景，例如未让行、两轮车逆行、交通灯冲突（包括闯红灯和交通灯切换间隙）以及视觉障碍。提取的路口两轮车事故场景能为智能车及主动安全系统测试提供场景参考依据。

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基于错误注入的决策规划系统抗扰性测试与分析

吴新政,邢星宇,刘力豪,沈勇,陈君毅

2023 (8): 1428-1437. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.013

摘要 ( 105 )

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PDF(4282KB) ( 118 )

自动驾驶系统的运行环境复杂多样。考虑到传感器本身的性能局限及感知算法在特定触发条件下的功能不足，自动驾驶系统上游感知结果不可避免地会出现错误。因此针对自动驾驶决策规划系统在上游数据错误情况下的抗扰性测试对保证自动驾驶安全性至关重要。为此，本文首先提出基于6层场景本体模型的数据模型和包含4类不确定性错误模式的错误模型，并进一步构建了一个通用的错误注入框架SOFIF以实现对上游数据的修改。最后，本文基于硬件在环仿真测试并提出危害率作为量化评价指标，对比分析了两个被测决策规划系统在存在不确定性错误模式下的抗扰性表现。实验得到两个被测系统的危害率分别为0.89和0.64，表明两被测系统的抗扰性存在较大差距，并进一步证明了SOFIF的有效性。

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面向NMPC运动规划系统的数值优化加速技术

高锋,冯德福,胡秋霞

2023 (8): 1438-1447. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.014

摘要 ( 91 )

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PDF(7033KB) ( 99 )

非线性模型预测控制（nonlinear model predictive control， NMPC）是一种有效的自动驾驶运动规划方法，但数值优化对计算资源的巨大需求限制其实际应用。本文通过降低优化变量维度，简化非凸避障约束，提高NMPC运动规划系统数值优化的求解速度。针对车辆动力学的强非线性，采用拉格朗日插值逼近动力学方程和目标函数，在保证精度的前提下有效较少离散点。并在数值分析离散化误差分布特征基础上，设计拉格朗日多项式阶次自适应策略，进一步减少了优化变量维度。通过提出综合椭圆和线性时变约束的混合避障约束策略，在保证安全性的同时实现了数值优化难度与优化结果保守性之间的良好平衡。在多障碍物场景下，通过仿真和实验验证了所提方法的加速效果和性能。结果表明，与传统方法相比离散化精度和求解效率分别提高了74%和60%。

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基于层次图注意的异构多目标轨迹预测方法

胡启慧,蔡英凤,王海,陈龙,董钊志,刘擎超

2023 (8): 1448-1456. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.015

摘要 ( 111 )

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PDF(2356KB) ( 152 )

有效预测周边多目标的未来轨迹是智能汽车决策和运动规划成功的关键。大多数现有研究考虑车辆个体行为之间的成对交互关系，而忽略异构交通参与者之间不同的反应模式和其他场景因素对预测的影响，使得预测轨迹的合理性低，影响运动控制的安全性。鉴于此，本文提出了一种基于层次图注意的异构多目标轨迹预测方法HGATP，首先创新性地构建类别-目标-车道的3层次图，并使用GRU和GCN分别对不同类型的目标进行独立的类别编码，捕捉不同类别的特征；其次，为强化异构目标交互图的边缘表示，构建层次图注意力机制分别获取类别和类别之间的交互以及目标和车道之间的交互，实现异构多目标间高效交互和共享地图；最后，基于目标轨迹信息和区域的车道信息构建预测网络预测多目标的轨迹。为评估模型性能，分别在INTERACTION和nuScenes数据集上进行实验。实验表明，所提模型在nuScenes数据集上单目标轨迹输出的平均误差损失和最终位移损失均减小了20%以上，在INTERACTION数据集上多目标轨迹输出的ADE损失效果较基线方法减小了2 m误差，提升了复杂道路结构下车辆行驶轨迹预测的合理性。

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基于雅克比域零空间边缘化的视觉SLAM

芦涛,金馨,廖毅霏,黄圣杰,杨依琳,谢国涛,秦晓辉

2023 (8): 1457-1467. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.016

摘要 ( 56 )

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PDF(5023KB) ( 68 )

为降低系统求解大规模线性方程时的计算资源占用率、提高系统运行速度，现有基于非线性优化的视觉SLAM框架大多利用增量方程中海森矩阵稀疏性与边缘化策略对问题进行降阶。然而，这些方法仍须占用大量内存以显式构建超高维度的海森矩阵，且由于该方法对数值变化的敏感性，在实际部署时常依赖双精度浮点数进行求解以降低数值误差，限制了其在低算力平台中的应用。为解决这一问题，本文提出基于雅克比域零空间边缘化的视觉SLAM方法，该方法在后端优化模块中将路标雅克比矩阵投影至其左零空间，在避免构建海森矩阵前提下达到降阶效果，提升求解效率，并在代数上证明两种边缘化方法的等价性。从数值分析角度证明本文提出的边缘化方法具备更好的数值稳定性，可支持单精度浮点数求解，进一步提升效率。公开数据集和实车试验表明本文方法相较于基于舒尔消元边缘化的通用优化器具备更好的求解速度和精度。

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非铺装道路凹凸不平特征语义分割方法研究

伍文广,田双岳,张志勇,张斌

2023 (8): 1468-1478. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.017

摘要 ( 80 )

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PDF(5272KB) ( 87 )

非铺装道路凹凸不平特征参数复杂，增加了自动驾驶汽车提取有效信息以进行路径规划和决策控制的难度，精确的语义分割方法将有助于简化道路不平参数信息，提高特征识别精度，从而提高车辆自主行驶的安全性和舒适性。为此，本文提出了一种非铺装道路凹凸不平特征语义分割方法，实现对不同尺寸和高程差的凹凸不平特征分类。首先，引入高斯函数建立了非铺装道路表达模型，提出了凹凸不平特征自动标注方法并构建了仿真数据集，弥补了非铺装道路点云数据集的空白；然后，搭建了非铺装道路凹凸不平特征语义分割模型，基于Pointnet++的多层次特征提取结构，首次实现了对非铺装道路凹凸不平特征语义分割；最后，通过建立非铺装路面特征沙盘模型，运用本文提出的方法对实测数据进行验证。结果表明，本方法能准确对道路凹凸不平特征进行分类，且在不同点云数据密度、路面范围的数据中具有较好鲁棒性。

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基于BP神经网络优化遗传算法的智能座舱感性意象预测

陈国强,申正义,孙利,支梦帆,李彤

2023 (8): 1479-1488. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.018

摘要 ( 128 )

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PDF(3127KB) ( 126 )

为减少主观因素干扰，满足用户多样化感性需求，提出基于BP神经网络优化遗传算法的智能座舱感性意象设计方法。从用户角度出发，获取用户感性意象并划分强度，应用因子分析法降维得到目标意象，获取新能源汽车座舱样本，应用聚类分析法筛选得到优势样本，并结合形态分析法提取智能座舱中控造型特征因子。基于BP神经网络构建特定目标意象与造型特征因子的映射模型，得到两者函数关系后将其作为适应度函数展开遗传算法分析，优选特定意象下造型因子的最优组合，完成评估方法与优选方法的结合。根据优势因子组合进行设计实践以验证方法实用性，结果表明该方法能有效满足用户多维感性需求，为智能座舱造型设计多样化提供新的思路和参考。

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柴油机喷雾碰壁引燃进气预热特性研究

张翼霄,马骁,卢鑫辉,王志,诸葛伟林,帅石金

2023 (8): 1489-1498. doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.08.019

摘要 ( 76 )

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PDF(4966KB) ( 69 )

针对低温环境下重型柴油机的冷起动，提出了喷雾撞击热壁面引燃、回流稳焰的进气预热方案。基于自主设计搭建的预热实验装置，研究了不同风速、喷油落点、喷油策略下的温升和燃烧特性，并开展了CFD数值模拟。实验结果表明：着火和温升对喷油落点呈较强的敏感性，加热板存在最佳位置，风速10 m/s下的平均温升速率达到4.24 ℃/s。为了兼顾温升速率、燃烧效率和维护成本，高风速下须采取喷射周期为20~25 ms、喷射脉宽为1~3 ms的喷油策略。高速液滴撞击加热板表面后发生回弹和破碎，属于Leidenfrost破碎模式。模拟结果显示：扰流板形成了局部风速低于5 m/s的回流区，促进了蒸发和油气混合，有利于着火和火焰稳定；针对喷射频率合理匹配喷射量，本质上是调控燃烧持续期与喷射周期相适应，使燃油充分利用，提高温升和放热速率。

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