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神经网络模型度量地形对实际行驶排放的影响

重庆大学学报 2024年第1期47卷 31-40页

作者：常虹吴冬梅张力龚香坤徐划龙付明明中国汽车工程研究院股份有限公司重庆401122 重庆大学机械与运载工程学院重庆400044

由于难以将行驶路线地形的影响从实际行驶排放(real driving emission,RDE)试验的其他试验边界的影响中独立出来,提出采用神经网络输入变量重要性算法以定量评估行驶路线地形试验边界对RDE试验的影响强度。以重庆地区RDE试验的37256个... 详细信息

由于难以将行驶路线地形的影响从实际行驶排放(real driving emission,RDE)试验的其他试验边界的影响中独立出来,提出采用神经网络输入变量重要性算法以定量评估行驶路线地形试验边界对RDE试验的影响强度。以重庆地区RDE试验的37256个数据窗口排放样本为基础,采用因子分析方法缩减数据并消除试验边界之间的信息重叠,建立神经网络模型预测污染物排放,并计算输入变量相对重要性占比。结果表明,行驶路线地形试验边界在二氧化碳(CO_(2))排放中起主导作用,它的相对重要性远大于行程动力学试验边界。对于一氧化碳(CO)、颗粒数量(particle number,PN)、氮氧化物(NO_(x))污染物排放,地形因素的影响力仍不可忽视,特别是在车辆高速行驶条件下,它对车辆行驶排放的影响与行程动力学因素大致相当。总体而言,在现有排放标准体系中,行驶路线地形试验边界对RDE试验的影响被严重低估。

关键词：实际行驶排放排放模型神经网络地形行程动力学

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考虑车-路交互作用的车辆轨迹预测算法研究

机械工程学报 2024年第10期60卷 76-85页

作者：李玖法邹博文任玥西南大学人工智能学院重庆400715 中国汽车工程研究院股份有限公司重庆401122 西南大学工程技术学院重庆400715

准确预测动态障碍轨迹是自动驾驶车辆正确决策和精准控制的关键。考虑复杂环境中车辆运动状态受车道信息和周围车辆共同影响,基于编-解码框架,提出一种聚合车辆-车道信息的车辆轨迹预测模型。首先采用有向图表征地图车道节点,然后通过... 详细信息

准确预测动态障碍轨迹是自动驾驶车辆正确决策和精准控制的关键。考虑复杂环境中车辆运动状态受车道信息和周围车辆共同影响,基于编-解码框架,提出一种聚合车辆-车道信息的车辆轨迹预测模型。首先采用有向图表征地图车道节点,然后通过门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)对目标车辆和周围障碍进行融合编码,同时引入人工势场模型,表征车-车相对交互作用。再将车道节点向量和斥力向量融合,并采用注意力机制进一步挖掘编码向量时空耦合机制。最后通过策略网络对车道节点进行评分和聚类,实现障碍物多模态轨迹预测。基于nuScene轨迹预测数据集进行训练和评估,测试结果表明,相较于现有基线模型,提出的预测模型具有更低的预测误差和更好的鲁棒性。另外,将斥力场引入注意力机制使得该模型具有更好的可解释性。

关键词：轨迹预测深度学习编码-解码框架人工势场注意力机制

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基于特征参数分析的中国MPDB工况特征波形获取与应用

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湖南大学学报(自然科学版) 2024年

作者：于潇杨笑婷费敬黎震王沛丰刘煜清华大学车辆与运载学院中国汽车工程研究院股份有限公司整车先进设计制造技术全国重点实验室(湖南大学)

汽车碰撞加速度波形反应碰撞剧烈程度，与乘员动态响应和损伤直接相关，同种工况不同被测车的碰撞加速度波形存在明显差别，为了表征碰撞工况下具有代表性的特征波形，明确相应的乘员损伤响应特征，基于正面50%重叠可渐近变形移动壁障(M... 详细信息

汽车碰撞加速度波形反应碰撞剧烈程度，与乘员动态响应和损伤直接相关，同种工况不同被测车的碰撞加速度波形存在明显差别，为了表征碰撞工况下具有代表性的特征波形，明确相应的乘员损伤响应特征，基于正面50%重叠可渐近变形移动壁障(Mobile Progressive Deformable Barrier，MPDB)碰撞工况4种车型的波形数据，提出一种可行的特征波形处理办法。首先归纳统计各车型波形的特征参数分布规律，针对样本进行时间归一化和加速度特征平均处理并进行时间缩放，保持波形形状特征和连续性，获得MPDB工况的特征波形。进而根据动量守恒原理，将特征波形等效为双梯形波，以满足台车试验和仿真的应用稳定性需求。最后通过MPDB特征波形和等效双梯形波作用下人体模型的仿真应用，对比分析乘员运动响应与损伤，乘员损伤参数结果相差最小可至1%。结果表明，采用归一化特征平均方法获得的波形时间和强度能够符合波形样本的特征参数规律，等效双梯形波能够很好地捕捉特征波形作用下的乘员运动损伤响应。

关键词：加速度波形特征参数双梯形波乘员损伤

融合时延和参数不确定性的智能汽车轨迹跟踪鲁棒协同控制

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北京理工大学学报 2024年

作者：赵文强魏洪乾艾强林晨郑楠王洪荣张幽彤莫纳什大学工程学院北京理工大学清洁与车辆实验室中国汽车工程研究院股份有限公司汽车测控与安全四川省重点实验室

针对参数不确定性和网络时滞效应引起的轨迹跟踪控制性能衰退问题，提出了基于状态误差快速收敛的输出反馈鲁棒模型预测控制策略.根据汽车参数的不确定性来源和网络信号的随机时延特性，构建了包含两类不确定项的多胞体控制模型，并通... 详细信息

针对参数不确定性和网络时滞效应引起的轨迹跟踪控制性能衰退问题，提出了基于状态误差快速收敛的输出反馈鲁棒模型预测控制策略.根据汽车参数的不确定性来源和网络信号的随机时延特性，构建了包含两类不确定项的多胞体控制模型，并通过鲁棒状态观测器实现对状态变量的精确观测，结合采用快速收敛约束设计的鲁棒模型预测控制器，有效提高了车辆的轨迹跟踪精度和横摆稳定性.测试结果表明，提出的策略可以有效消除两类不确定性对跟踪控制的影响；相对于传统的线性模型预测控制和鲁棒模型预测控制方法，其轨迹跟踪精度分别提高了83.70%和19.41%，横摆稳定性分别提高了72.88%和40.74%,实车试验表明其具备良好的实时性和可行性.

关键词：智能驾驶汽车轨迹跟踪时滞动力学参数不确定性

典型公路自行车赛事故场景中头盔损伤防护性能研究

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机械工程学报 2024年第8期60卷 256-270页

作者：王方胡盛辉胡林彭柯石亮亮武和全邹铁方 ZHOU Zhou 长沙理工大学汽车与机械工程学院长沙410114 工程车辆安全性设计与可靠性技术湖南省重点实验室长沙410114 中国汽车工程研究院股份有限公司汽车噪声振动和安全技术国家重点实验室重庆401122 瑞典皇家理工学院神经元工程系瑞典斯德哥尔摩14152

在激烈而快速的公路自行车比赛中,各种事故屡见不鲜,给运动员生命安全带来极大威胁。目前,对于公路自行车运动员的头盔性能和头部损伤缺乏深入的研究。所以在采集和归纳公路自行车比赛典型事故形态基础上,采用试验和仿真分析相结合的方... 详细信息

在激烈而快速的公路自行车比赛中,各种事故屡见不鲜,给运动员生命安全带来极大威胁。目前,对于公路自行车运动员的头盔性能和头部损伤缺乏深入的研究。所以在采集和归纳公路自行车比赛典型事故形态基础上,采用试验和仿真分析相结合的方法构建公路自行车、骑车人和头盔耦合模型,深入分析和评估典型事故场景中骑车人头部损伤响应和头盔的头部损伤防护性能。结果表明,头盔能对骑车人头部起到明显的损伤防护效果,但部分场景中骑车人仍可能发生严重的头部损伤;不同头盔对骑车人头部损伤防护性能差异明显,且与价格没有直接相关性。头盔对不同体型的骑车人头部损伤防护效果存在显著差异,其中50百分位男性的运动学响应峰值和损伤风险均为最低,5百分位女性的所有损伤准则预测值均为最高,且至少有55%的女性骑车人存在显著的颅骨骨折及严重颅脑损伤风险。本研究考察的事故边界参数(事故速度、摩擦因数和坡度)均对事故中骑车人头部损伤没有显著影响;国际自行车联盟规定在距离爬坡终点五公里处可以不佩戴头盔,本研究建议骑车人在公路自行车比赛中全程佩戴安全头盔。本研究将为公路自行车比赛安全头盔的设计提供参考,也为完善公路赛规则提供数据支撑。

关键词：公路自行车头盔事故场景头部损伤跌落试验数值模型

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行车风险量化新方法及其防控策略仿真研究

机械工程学报 2024年第10期60卷 207-221页

作者：郑讯佳蒋骏皓黄荷叶王建强许庆张强重庆文理学院智能制造工程学院重庆402160 中国汽车工程研究院股份有限公司重庆401122 清华大学车辆与运载工程学院北京100084

行车风险受人、车、路多类时变因素的耦合影响,如何对其进行准确量化一直是制约汽车智能安全技术发展的难题。提出考虑驾驶人行为特性的行车风险量化新方法并介绍对应的行车风险防控策略,将行车风险量化与等效力模型结合,设计行车风险... 详细信息

行车风险受人、车、路多类时变因素的耦合影响,如何对其进行准确量化一直是制约汽车智能安全技术发展的难题。提出考虑驾驶人行为特性的行车风险量化新方法并介绍对应的行车风险防控策略,将行车风险量化与等效力模型结合,设计行车风险的场模型框架。通过考虑车道线约束和车辆行驶路径的变化,在车辆行驶的纵向和横线上设置不同的风险梯度调整系数并采用Frenet坐标转换,使得行车风险在车辆行驶的纵向和横向上具有较大的差异。结合行车风险的防控指标,设计3种高速公路直行冲突场景和9种无信号灯交叉路口冲突仿真场景,并分别与纵向控制模型(Longitudinal control model,LCM)和预计时间(Time to intersection,TTI)阈值对比,仿真结果表明,所设计的车辆行驶决策模型能够识别各个方向上的风险并能主动执行风险防控,相比LCM模型在安全性上更优;另外,建立的左转风险防控算法在900次无信号交叉路口仿真中的碰撞事故发生率为0,相比TTI阈值算法具有更高的通行效率和安全性。

关键词：行车风险量化建模风险防控行车安全场

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极值服从广义Pareto分布的扭转载荷外推方法研究

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重庆理工大学学报（自然科学） 2024年第2期38卷 198-207页

作者：郑国峰陈柏先隗寒冰杨昊民严璐瑶重庆交通大学机电与车辆工程学院重庆400074 中国汽车工程研究院股份有限公司重庆401122

提出了一种极值样本服从广义Pareto分布(generalized pareto distribution,GPD)函数的扭转载荷时域外推方法,基于极值样本的均值超出函数,首先确定一个区间范围,并以形状参数最小的均方误差为目标,通过自抽样法确定最佳阈值,再采用极大... 详细信息

提出了一种极值样本服从广义Pareto分布(generalized pareto distribution,GPD)函数的扭转载荷时域外推方法,基于极值样本的均值超出函数,首先确定一个区间范围,并以形状参数最小的均方误差为目标,通过自抽样法确定最佳阈值,再采用极大似然估计法对GPD函数的形状参数和尺度参数进行估计,获取扭转随机载荷谱的极值样本,服从GPD分布规律。以商用车驾驶室的稳定杆为研究对象,介绍了扭转载荷采集的方法,基于所提出的扭转载荷时域外推方法进行外推研究,并分别从穿级计数、功率谱密度、雨流图和潜在伪损伤量等方面对外推前后的载荷谱进行了对比分析。结果表明:所构建的载荷外推算法对商用车驾驶室稳定杆扭转载荷外推有较好适应性。

关键词：扭转随机载荷时域外推广义Pareto分布驾驶室稳定杆

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基于脑电信号的不良驾驶状态识别研究综述

中国公路学报 2024年

作者：任立海聂珍龙于潇陈可欣蒋成约重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室中国汽车工程研究院股份有限公司

驾驶员作为“人-车-路-环境”交通系统的重要环节之一，驾驶员状态与自身的驾驶行为密切相关。脑电信号（Electroencephalogram， EEG）作为驾驶员大脑活动的直接体现，能够有效地表征驾驶员当前时刻的驾驶状态。基于现有文献研究成果... 详细信息

驾驶员作为“人-车-路-环境”交通系统的重要环节之一，驾驶员状态与自身的驾驶行为密切相关。脑电信号（Electroencephalogram， EEG）作为驾驶员大脑活动的直接体现，能够有效地表征驾驶员当前时刻的驾驶状态。基于现有文献研究成果，阐述了EEG与驾驶员分心、疲劳及情绪等不良驾驶状态之间的内在关联，并对EEG研究中涉及的试验环境、数据处理及分析方法进行重点归纳总结。讨论了EEG在相关状态识别领域研究中的局限性，介绍了基于多源信息融合方法在不良驾驶状态等场景中的研究。展示了EEG在现阶段驾驶状态识别系统中的运用。最后，结合当前研究现状对EEG在未来不良驾驶状态识别方面的研究前景进行展望。

关键词：脑电信号分心驾驶疲劳驾驶情绪驾驶多源信息融合

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混合动力系统偏好强化学习能量管理策略研究

车用发动机 2024年第3期 58-65页

作者：唐香蕉满兴家罗少华邵杰上汽通用五菱汽车股份有限公司广西柳州545000 中国汽车工程研究院股份有限公司重庆401122

为实现混合动力系统在电池荷电状态(state of charge,SOC)平衡以及动力性约束下的经济性提升,提出了基于偏好强化学习的混合动力能量管理策略,该策略将能量管理问题建模为马尔科夫决策过程,采用深度神经网络建立输入状态值到最优动作控... 详细信息

为实现混合动力系统在电池荷电状态(state of charge,SOC)平衡以及动力性约束下的经济性提升,提出了基于偏好强化学习的混合动力能量管理策略,该策略将能量管理问题建模为马尔科夫决策过程,采用深度神经网络建立输入状态值到最优动作控制输出的函数映射关系。与传统的强化学习控制算法相比,偏好强化学习算法无需设定回报函数,只需对多动作进行偏好判断即可实现网络训练收敛,克服了传统强化学习方法中回报函数加权归一化设计难题。通过仿真试验和硬件在环验证了所提出能量管理策略的有效性和可行性。结果表明,与传统强化学习能量管理策略相比,该策略能够在满足混合动力车辆SOC平衡和动力性约束下,提升经济性4.6%~10.6%。

关键词：混合动力汽车能量管理偏好强化学习优化控制电池荷电状态(SOC) 控制策略

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