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期刊信息/Journal information
汽车工程学报
中国汽车工程研究院股份有限公司
汽车工程学报

中国汽车工程研究院股份有限公司

郭正康

双月刊

2095-1469

aejournal@126.com

023-68851722

400039

中国重庆市高新区陈家坪朝田村101号

汽车工程学报/Journal CHINESE JOURNAL OF AUTOMOTIVE ENGINEERINGCSTPCD
查看更多>>《汽车工程学报》是学术性双月刊，向国内外公布发行。本刊优先发表学术水平高、研究方法新颖的论文，特别欢迎具有国际重大项目、国际自然科学基金项目及其他重要项目的研究成果的论文，中文和英文均可。同时，欢迎汽车领域知名专家和学者撰写本领域的技术发展综述和展望性文章。办刊宗旨是刊发汽车工程技术理论及试验成果，反映汽车设计制造领域的新材料、新技术和新趋势，推进汽车工程研究和汽车产业发展。
正式出版
收录年代

    自动驾驶汽车行驶风险评估方法综述

    熊璐吴建峰邢星宇吴新政...
    745-759页
    查看更多>>摘要：行驶风险评估对自动驾驶系统的安全运行至关重要。将现有行驶风险评估方法分为3类，包括面向单一目标物的、基于可达集的和基于势场论的评估方法。提出5个评价维度，包括计算实时性、结果时效性、应用可行性、内容充分性和场景泛用性，对评估方法进行了全面比较，揭示其特点和适用情况。对自动驾驶行驶风险评估面临的问题以及未来发展趋势进行了分析和展望。

    自动驾驶汽车风险评估行驶风险场景综述

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    自动驾驶目标检测不确定性估计方法综述

    赵洋王潇蔡柠泽程洪...
    760-771页
    查看更多>>摘要：随着自动驾驶技术的发展，目标检测的准确性和可靠性变得至关重要。深度学习作为自动驾驶系统中的核心组成部分，其预测结果的不确定性估计对于系统的安全性和稳定性具有显著影响。总结了深度学习不确定性估计理论在自动驾驶目标检测中的应用，并探讨了有效的不确定性评价体系的重要性。介绍了深度学习不确定性估计的基本理论，包括贝叶斯神经网络、蒙特卡洛方法以及集成学习方法等。这些方法通过不同的途径量化模型预测的不确定性，为自动驾驶系统提供了更丰富的信息。深入探讨了自动驾驶目标检测中不确定性估计的应用。通过案例分析，展示了如何利用不确定性信息来提高目标检测的准确性，特别是在面对复杂环境和极端条件时，不确定性估计可以作为决策支持，帮助系统避免潜在的风险。总结了自动驾驶目标检测不确定性估计评价指标，同时，考虑了模型的预测性能、不确定性估计的准确性。

    自动驾驶目标检测深度学习不确定性估计

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    面向自动驾驶感知的快速不确定性估计方法

    王潇赵洋程洪
    772-780页
    查看更多>>摘要：在自动驾驶的视觉感知任务中，准确且快速提取认知不确定性和偶然不确定性对有效解决自动驾驶的预期功能安全问题至关重要。传统方法中，如Monte-Carlo Dropout和Deep Ensembles，通过采样不同子模型的预测结果来估计不确定性，这使在模型推理阶段不确定性估计速度很慢且容易占用处理器大量内存。针对Monte-Carlo Dropout不确定性估计速度较慢及其后续检测结果选取的问题，提出了一种快速Monte-Carlo Dropout方法及后续检测结果校正的方法。此方法使用多头机制替换了Monte-Carlo Dropout传统的多次采样机制，节省了采样时间，进而节省了整个不确定性估计阶段的推理时间。

    自动驾驶不确定性估计目标检测预期功能安全

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    行为安全概念及基于其的自动驾驶能力认可方法

    陈龙高鲁涛徐晓庆曹建永...
    781-790页
    查看更多>>摘要：针对自动驾驶接受准则难以统一并量化的问题，通过综述现有相关法规、标准和评价方法最优实践，凝练5种安全概念及相互关联关系。着重阐释了以合理可预见且可避免为核心的行为安全概念及研究现状。结合场景数据统计和驾驶员紧急反应机制，提出了合理可预见和可避免的量化研究方法框架。结合事故和实践经验，给出了行为安全在自动驾驶评价中的使用方法，及基于其概念的覆盖事前事后的闭环认证认可流程。可为主管机构、行业第三方、研发企业围绕行为安全建立相关自动驾驶研发、测试流程提供参考。

    合理可预见驾驶员紧急反应模型自动驾驶认证认可行为安全

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    跟车工况下基于风险评估的人机共驾策略

    刘平沈跃杨明亮田云鹏...
    791-800页
    查看更多>>摘要：为了避免驾驶辅助系统对驾驶员造成不必要的干预，结合碰撞风险与驾驶操纵能力引出了纵向跟车工况下的风险评估区的概念，基于驾驶数据的正态分布特性确定了风险评估区边界，进而提出一种新的人机共驾纵向驾驶权分配策略，该策略以碰撞时间倒数(TTCi)为判断前提，如果TTCi超过其阈值，则以风险评估区上边界代表驾驶操纵能力的最大偏差值，根据驾驶员操纵能力的偏差程度分配辅助驾驶系统的控制权。结合Prescan、Matlab/Simulink与罗技G29驾驶模拟器搭建了驾驶员在环仿真平台，以分心驾驶模拟驾驶员操纵能力下降情况，对策略的有效性进行了验证。结果表明，在高速道路跟车工况下，所提出的人机共驾策略能有效避免由于驾驶员操纵能力下降导致的碰撞事件发生。

    碰撞风险驾驶操纵能力风险评估区正态分布驾驶权分配

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    基于深度矩阵分解的无人感知系统信号补全方法研究

    钟岳徐峰张纬华
    801-811页
    查看更多>>摘要：针对当前无人车行驶过程中存在的异常信号测试手段缺乏问题，以可靠性行驶试验中受到环境干扰等导致的信号异常为例，利用感知系统中多传感器感知信号在时域和空域上的相关性，建立多传感器采集数据信息间的交叉数学模型，提出将传感器采集信号和各传感器分别作为信号矩阵的行列元素，通过此数值化方式将原始多传感器信号转化为可参数化的信号矩阵模型。还提出了一种基于矩阵补全和深度矩阵分解融合(MC+DMF)的方法恢复由于环境干扰等导致的部分异常信号，根据神经网络前向传播特性，将原始矩阵中的行向量(单个传感器在i时刻的各采集数据)和列向量(传感器向量)进行降维，降低失真信号矩阵在特征提取过程中的计算量，利用Hadamard乘积对特征提取后的损失函数正则化避免出现过拟合，将该方法运用至SODA10M和KITTI公开数据集中，并与传统的单一矩阵分解(MF)、概率矩阵分解(PMF)、带偏置的奇异值分解(Bias-SVD)方法进行均方根误差(MAE)对比试验，可有效检测到行驶过程中出现的异常信号传感器。结果表明，深度矩阵分解方法能极大地降低数据恢复误差和时间，相较于概率矩阵分解方法，其误差率低1%，恢复时间少约20。65%。

    环境干扰异常信号矩阵补全多传感器融合深度矩阵分解

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    基于注意力机制与线锚信息传递的车道线检测

    姜俊昭彭彬杨文豪徐业凯...
    812-820页
    查看更多>>摘要：车道线检测是自动驾驶领域的关键技术，目前仍面临较多挑战。车道线监督信号的稀疏性以及复杂场景下的遮挡、阴影等因素会影响检测的准确率与实时性。基于此，提出了一种融合CBAM注意力机制与线锚特征聚合模块的车道线检测模型，提出的算法在Tusimple和CULane数据集分别达到96。19%的准确率和76。24%的综合F1得分，通过实车测试表明，该算法检测帧率为67 fps，可以在复杂交通场景下进行实时检测，较好地解决了车道线遮挡问题。

    车道线检测线锚注意力机制信息传递

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    基于改进YOLOv5的轻量级汽车挡风玻璃雨滴目标检测模型

    江炜张广冬陈锦华宋树权...
    821-828页
    查看更多>>摘要：在现有的基于视觉的智能雨刮系统中，雨滴目标检测模型的参数量多，计算规模大，不利于部署到车载嵌入式设备中。针对上述问题，提出一种改进的轻量级雨滴目标检测模型YOLOv5-RGA。使用轻量化网络RepVGG模块和GhostBottleneck模块替代主干网络的卷积模块和C3模块，改善网络的特征提取能力，降低网络的参数量和计算量。使用Adam优化器代替SGD优化器，加快收敛速度，提高网络模型的平均精度。通过试验验证，与YOLOv5s模型相比，基于YOLOv5-RGA的雨滴目标检测模型的平均精度提高了0。8%，同时模型参数量降低了48。5%，计算量降低了35。2%，模型大小降低了44。4%。轻量级雨滴目标检测模型的应用能大大降低硬件开销，同时也有利于模型的部署。

    轻量化改进YOLOv5雨滴目标检测RepVGG模块

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    智能网联汽车数据交互与综合应用公共服务平台研究与构建

    邱彬李广友薛晓卿谢荣琼...
    829-838页
    查看更多>>摘要：为加快推动智能网联汽车数据资源的集聚共享和开发利用，提出建立采用"国家-区域-企业"三级多中心架构的"智能网联汽车数据交互与综合应用公共服务平台"。该平台基于行业统一的数据采集与传输标准规范，广泛应用大数据、云计算、区块链等现代信息技术，能高效实现千万量级车辆数据的实时采集与分析处理，为促进行业数据的挖掘利用提供基础支撑平台。基于平台采集存储的数据资源，探索开展了车辆测试评价、安全运行监测、分析挖掘等多场景综合应用，验证了平台实际应用的先进性和可行性。

    智能网联汽车数据平台大数据技术多场景综合应用

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    串联式混合动力矿卡双模能量管理策略研究

    梁岩岩刘吉超陈正杨海...
    839-847页
    查看更多>>摘要：为充分发挥油电混动系统在矿卡上的节能减排性能，针对串联式混合动力矿卡提出一种双模能量管理策略(EMS)。利用反向传播神经网络(BPNN)构建了"发动机最优油耗模式"和"增程器效率最优模式"模型，在此基础上，设计了一种双模EMS来调整增程器与电池包的功率输出，实现了整车在复杂工况下的能耗实时调整，以实际工况数据对提出的策略进行了硬件在环仿真验证。结果表明，与规则策略和等效能耗最小策略相比，双模EMS的节油率分别提升了12。74%和7。4%，进一步提升了实时策略的节油性能。

    串联式混合动力矿卡双模能量管理策略反向传播神经网络

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