有效预测驾驶员视野下的多交通参与者未来风险指标是为人类驾驶员提供风险预警，规避潜在碰撞风险的关键。大多数现有对风险的研究仅考虑场景中单一个体与本车之间的成对交互关系，并从评估而非预测的角度展开研究，而忽略异构交通参与者之间不同的交互关系及未来风险状态。本文提出了一种基于时空图卷积神经网络的异构多目标风险预测方法Risk-STGCN，通过图卷积及时间卷积分别对单帧场景图信息与时序信息进行学习，结合多层时序预测网络对多目标风险指标TTC进行预测。在开源BLVD与实车自采数据集上进行了训练验证，并与常用序列预测模型进行对比。实验结果表明，所提模型在不同数据集上的平均TTC误差均在0.95 s以下，多实验指标均优于文中所提到的其他模型，具有良好的鲁棒性，同时提升了复杂交通场景下风险预测的可解释性。

针对曲线道路的路径规划问题，本文提出一种基于全局导向人工势场法的路径规划融合算法。考虑持续转弯的弯曲道路工况，构建基于变形栅格的栅格地图；考虑道路环境中的行车风险，基于行车风险场理论优化A*算法启发函数从而改进A*算法。改进传统人工势场法的局限性及固有缺陷，在局部路径规划中考虑自车、环境车辆及障碍物的轮廓形状，引入全局导向路径进一步改进人工势场法。以改进A*算法规划路径为全局最优导向路径，设计基于改进人工势场法的路径规划融合算法。仿真结果表明，提出的融合算法可以生成有效的行驶路径，与数据集提取的实车路径接近，且在障碍物环境中规划的路径安全高效，满足车辆的行驶要求。

场景复杂度的评估对于提升自动驾驶车辆应对多变环境的能力以及增强算法的适用性至关重要。本文中设计了基于图模型的复杂度评估算法，充分考虑场景中的交互拓扑，将场景划分为3类不同复杂度。在匝道汇流场景下，验证了该算法的合理性与有效性。为说明复杂度评估算法的拓展性，将其应用于自动驾驶的轨迹预测与决策算法开发中。通过结合自然驾驶数据集和实车在环试验，对提出算法进行测试，结果表明：场景复杂度评估可预先估计预测的不确定性，显著提升自动驾驶决策算法的实时性与最优性。在数据回放测试中，复杂度评估模块可帮助降低并道失败率、并道剐蹭率分别为38%、92%，具有潜在的应用前景。

针对动态非结构环境下的智能车辆轨迹规划，提出了一种基于图搜索和优化的轨迹规划方法。首先，采用图搜索方法对智能车辆运动基元进行搜索，获取符合运动学特性的初始轨迹；然后，基于非线性模型预测控制方法对轨迹进行优化，以获得更平滑、更安全的轨迹。为在动态非结构环境下实现基元的快速且安全的拓展，提出了一种基元碰撞检测的方法。该方法通过障碍物膨胀和栅格离散运动基元，对非规则障碍物进行静态碰撞检测，引入速度障碍物概念，在速度空间对动态障碍物进行动态碰撞检测。在ROS/Gazebo环境下进行了算法仿真比较，并通过场地试验进行了测试评价。结果表明，相较于TEB算法，所提轨迹规划方法在满足计算实时性要求的同时，平均避障成功率提高了18%，展现出了更高的安全避障能力和可行性。

外界扰动、模型不确定性和参数摄动等复杂扰动直接影响智能车辆路径跟踪控制的精度和行驶安全性。商用车的载重特性使其在行驶过程中受到的复杂扰动更为明显，为提升自动驾驶商用车路径跟踪精度和平顺性，提出一种路径跟踪混合控制方法。首先，建立鲁棒性强的基于扩张观测器的滑模控制器和变化平稳的增量式LQR控制器，其中增量式LQR的参数使用粒子群算法整定。然后，使用模糊控制器将两者相结合，根据车速和横向误差调整权重系数，在提升系统鲁棒性的同时削弱抖振。最后，进行了仿真分析和实车试验。试验数据表明，SMC+LQR具备较好的控制效果，能应对外界的复杂扰动。

为解决网联汽车由于驾驶员误差存在导致的速度轨迹偏移问题，本文提出一种实时的考虑驾驶员误差的网联混合车队生态驾驶策略。首先通过实车试验采集不同驾驶员的驾驶员误差数据，建立基于马尔可夫链的驾驶员误差模型，用于预测未来一段时间的驾驶员误差。然后以最小化整个车队的燃油消耗为优化目标，将车队速度轨迹优化问题描述为一个最优控制问题，采用快速随机模型预测控制（fast stochastic model predictive control， FSMPC）算法求解车队中网联汽车的最优速度轨迹。仿真和智能网联微缩车试验结果表明，相比于传统的基于快速模型预测控制（fast model predictive control， FMPC）的生态驾驶策略，本文所提出的生态驾驶策略能够有效减小车辆的速度轨迹偏移，并降低整个车队的燃油消耗，且满足实时性要求。

基于场景的仿真测试方法是自动驾驶汽车安全性验证的重要手段，然而当前测试场景生成方法多输出独立场景片段，如何模拟真实人类驾驶过程生成具有一定挑战的连续交互测试场景已成为自动驾驶测试评价亟须攻克的难题。本文提出了一种自动驾驶拟人连续交互测试场景生成方法。首先建立自动驾驶拟人连续交互测试场景生成架构，并基于HighD数据集进行车辆运动行为分析；在此基础上，基于轨迹相似性特征分析被测自动驾驶汽车当前行为，并通过状态转移矩阵预测其未来轨迹；基于轨迹交互规则确定测试场景中交通车未来行为类型，通过Transform网络架构生成交通车拟人连续交互轨迹；最后，在仿真环境中对生成测试场景的危险性、拟人性等关键性能进行评估，证明了本文方法的有效性。

在自动驾驶场景理解任务中进行准确的可行驶区域以及动静态物体分割对于后续的局部运动规划和运动控制至关重要。然而当前基于激光雷达点云的通用语义分割方法并不能在车端边缘计算设备上实现实时且鲁棒的预测，且不能预测当前时刻的物体运动状态。为解决该问题本文提出一种可行驶区域及动静态物体多任务分割网络MultiSegNet。该网络利用激光雷达输出的深度图及处理后得到的残差图像作为编码空间特征和运动特征的表征输入到网络用于特征学习，从而避免直接处理无序高密度点云。针对深度图在不同方向视角内目标分布数量差异较大的特点，本文提出了变分辨率分组输入策略。该方法能在降低网络计算量的同时提高网络的分割精度。为适配不同尺度目标所需要的卷积感受野尺寸本文提出了深度值引导的分层空洞卷积模块。同时本文为有效关联并融合不同时域下物体的空间位置和姿态信息提出了时空运动特征增强网络。为验证所提出MultiSegNet的有效性，本文在大规模点云驾驶场景数据集SemanticKITTI及nuScenes上进行验证。结果表明：可行驶区域、静态物体和动态物体的分割IoU分别达到98%、97%和70%，性能优于主流网络，且在边缘计算设备上实现实时推理。

随着自动驾驶技术的快速发展，乘坐舒适性已成为影响自动驾驶车辆用户接受度和体验感的关键因素。本文针对自动驾驶车辆乘坐舒适性评价的研究现状进行系统性综述。首先，阐述了舒适性的含义，并分析了影响乘坐舒适性的主要因素。其次，对自动驾驶车辆的量化指标和评价模型进行了分类与详细阐述。其中，量化指标分为主观量化指标、基于车辆参数的量化指标、基于生理信号的量化指标以及基于驾驶员行为的量化指标；评价模型包括心理物理学模型、生物力学模型、统计学模型以及基于学习的评价模型。最后，提出了自动驾驶车辆舒适性研究的未来发展趋势，为进一步研究自动驾驶车系统设计与用户体验提升提供了技术参考。

预燃室点火系统可促进稀薄混合气燃烧，从而显著提高热效率。本文基于自行开发的主动预燃室及其燃料供给系统，在压缩比为16的发动机上分别测试了预混气体喷射压力和燃料占比对发动机稀燃边界下燃烧特性的影响。试验结果表明：0.19、0.14和0.09 MPa 3种预混气体喷射压力中，在0.09 MPa的喷射压力下可获得最高的平均指示压力和最短的着火延迟期和燃烧持续期，燃烧最稳定；当预混气体燃料占比从0.54%逐步增加到2.69%时，发动机的平均指示压力先增加后减少，并在占比1.61%处取得最大值，此时的燃烧最为稳定，着火延迟期和燃烧持续期均最短。主动预燃室可实现λ=1.8的稳定燃烧，指示热效率相比普通火花塞点火的32.9%提高到39.4%，相对提升了19.8%。

随着全球排放法规和节能政策日趋严格，汽油机面临巨大挑战，如何实现汽油机高效超低排放成为当前迫切需要解决的技术难题。预燃室湍流射流点火是提高汽油机热效率和降低污染物排放最有前景的技术之一。本文通过耦合详细化学反应机理的三维流动仿真分析，系统研究了稀薄燃烧极限拓展和点火正时对热效率的影响。研究结果表明，被动预燃室相较于火花点火可以有效拓展稀燃极限，提高发动机热效率和降低污染物排放。在过量空气系数为1.5时，最高指示热效率为47.24%，相较于原机提高了11.89%；NO _x 和Soot较原机也相应减少29.27%和98.76%。

随着新能源车辆市场保有量增多和动力电池能量密度提升，热失控事件逐渐增多，动力电池安全问题变得尤为重要，漏液是诱发电池热失控的关键因素之一。本文通过模拟电芯级和更接近整车应用的模块级漏液，研究漏液对电性能和安全性的影响；同时，基于实验数据及整车大数据提取漏液电池特征，建立预警逻辑，实现漏液预警大数据监控。针对电芯级实验，对比分析循环和静置状态下漏液电芯与正常电芯的测试数据，发现漏液电芯与正常电芯相比，质量减少、厚度增加、容量衰减、直流内阻增大、电芯拆解及表征后存在异常，证明了漏液对电性能及安全性具有一定影响。针对模块级实验，通过分析模块中不同漏液程度并联单元的厚度、直流内阻等变化特征，证明了厚度和直流内阻都随着漏液程度的增大而变大，也增大了电池潜在的安全风险。针对整车级大数据，识别漏液电池在充电起始及结束阶段的压差特征，建立预警识别逻辑，并进行大数据监控。

针对分布式四轮驱动电动车辆在极限工况下稳定性控制难题，考虑了横摆角速度、横纵向加速度等传感器噪声以及质心侧偏角估计误差的影响，提出了基于可拓理论的相平面稳定域划分方法以及自适应管道模型预测控制 （ATMPC）算法，以快速量化车辆稳定性程度，并在满足跟踪精度的前提下保证车辆行驶的稳定性。所设计的车辆横摆稳定性控制系统采用分层设计架构，其中上层基于可拓理论，将车辆质心侧偏角-橫摆角速度相平面与可拓控制域相关联，并根据车辆实际状态判断可拓控制域并计算关联函数，实现了下层的管道模型预测控制（Tube-MPC）控制目标权重与控制模式的决策；下层基于Tube-MPC对期望横摆角速度和质心侧偏角进行跟踪，实现附加横摆力矩的精准决策，之后采用轮胎负荷率优化方法进行横摆力矩的分配。通过CarSim与Simulink软件联合仿真，对所设计的控制策略进行仿真验证。结果表明，相较于常规MPC算法，所提出的控制架构与ATMPC控制策略能够有效提升车辆在极限工况下的行驶稳定性以及噪声干扰环境下的鲁棒性。

针对纯电动汽车两挡双离合自动变速器（two-speed dual-clutch transmission， 2DCT）换挡控制模型及参数的不确定性和存在的未知干扰，提出了一种线性自抗扰（linear active disturbance rejection controller， LADRC）换挡控制策略。首先建立2DCT换挡过程动力学模型，并分析了换挡过程；然后考虑控制模型的不确定性及未知干扰，将LADRC控制器应用到换挡过程对期望角速度进行跟踪，并采用扩张状态观测器（extended state observer， ESO）对扰动进行实时估计，并加以补偿，最后与PID控制进行对比。仿真和实验结果表明，该控制器跟踪误差更小，鲁棒性强，能保证良好的换挡品质。

基于新能源汽车差速系统考核现状，结合差速系统搭载在越野/轿跑车型上开展越野场景/赛道工况场景路试过程中出现的差速系统失效问题，分析研究了新能源汽车差速系统搭载在越野车型上的应用场景、工作原理、损伤机理和失效形式，采用了Archard损伤模型进行损伤校核。基于聚类分析对路试车辆采集的海量实车数据进行筛选提取，并在此基础上转化为动力总成台架验证测试工况，复现了路试车辆差速系统故障，形成了新能源汽车沙地越野场景下的差速系统可靠性考核能力，为差速系统选型和优化、新车型开发提供了支持。同时，本文对如何提高差速系统的性能和可靠性，也具有一定的参考价值。

当前面向行人的碰撞保护研究主要针对成人开展，未对成人和儿童实施分类保护。本文根据Euro-NCAP相关碰撞条款，建立了人-车碰撞数值仿真模型。仿真分析表明，通用气囊无法同时有效降低成人和儿童头部损伤。为此，根据安全气囊的特点及成人和儿童生理上的差异研究了成人和儿童分类保护气囊式吸能装置，并提出了一种改进的YOLOv5行人目标检测模型以实现对成人和儿童的分类识别。根据分类结果，汽车控制模块动态调整气囊式吸能装置参数，使该装置能够针对成人和儿童分别展开到不同状态，实现对行人的分类保护。结果表明，所设计的目标检测模型能够实现行人的分类识别，与初始模型相比，其在成人和儿童类别检测精确度方面分别提高了3.11%和4.32%。安装分类保护气囊装置后，成人头部HIC值能够最大降低63.4%，峰值加速度能够最大降低61.7%；儿童头部HIC值能够最大降低31.4%，峰值加速度能够最大降低53.2%。研究成果能够为行人主被动安全保护装置设计提供科学理论支撑。

针对智能座舱驾驶员表情识别深度学习模型准确率和实时性难以兼顾的问题，提出一种基于注意力融合与特征增强网络的表情识别模型EmotionNet。模型以GhostNet为基础，在特征提取模块内利用两个检测分支融合坐标注意力和通道注意力机制，实现注意力机制互补与对重要特征的全方位关注；建立特征增强颈部网络以融合不同尺度特征信息；最终通过头部网络实现不同尺度特征信息决策级融合。在训练中则引入迁移学习思想和中心损失函数以进一步提高模型的识别准确性。在RAF-DB和KMU-FED数据集实验中，模型分别取得85.23%和99.95%识别准确率，并达到59.89 FPS的识别速度。EmotionNet平衡了识别准确率和实时性，达到了较为先进的水平并具备一定的智能座舱表情识别任务的适用性。

空调作为整车系统中环境调控的关键子系统，其全生命周期的碳排放对于电动汽车的环保和排放要求至关重要。本文结合汽车空调系统全生命周期气候性能LCCP模型及相关数据，对全国各省份电动汽车空调系统的LCCP情况进行分析，同时对两种不同制热方案以及不同电力碳强度下的LCCP进行了比较分析。结果表明，RE170/R134a低GWP混合工质（二甲醚与R134a质量分数比90∶10）替换后电动汽车空调LCCP值降低了11.2%～28.1%，而采用热泵替换PTC电加热器后电动汽车空调LCCP值降低了0～33.1%，此外，随着未来我国电力碳强度与电动汽车保有量的变化，至2035年单辆车的LCCP值将会下降31.7%～39.3%，而全国整体电动汽车LCCP值将大幅上升。

为解决某车型在粗糙沥青路面30 km/h时速下产生的35-40 Hz频段路噪问题，通过仿真与测试的方法进行分析。基于结构噪声传递路径分析（TPA）理论与节点贡献量分析，确定问题频率噪声主要由车身钣金件的低频振动导致。为此，根据局部共振原理，设计了一种可根据钣金形状及钣金局部空间进行工业化设计的局部共振结构，该结构由金属支架与金属块组成。将该结构添加至贡献较大的钣金处，通过仿真得到，该结构降低了钣金的振动，从而优化了车内噪声，前排与后排噪声峰值分别降低了8.6和6.4 dB。同时，实车试验结果表明车内噪声前排与后排噪声峰值分别改善了7.0和5.8 dB。为控制钣金部件振动和辐射的低频噪声提供了一种新的研究方法和优化方案。