机械工程学报

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张彧, 檀祖冰, 曹东璞, 陈龙

机械工程学报. 2024, 60(10): 3-21. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.003

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环境感知与状态估计是智能网联车关键技术之一。同时定位与建图技术(Simultaneous location and mapping technology, SLAM)，旨在同时完成自身的状态估计与环境建模，被广泛应用于智能网联车领域。随着研究的深入，学者们发现通过融合多种传感器，可以实现传感之间的短板互补，提升和加强状态估计的实时性与稳定性。融合视觉和惯性导航仪(Inertial measurement unit, IMU)的实例——视觉惯性里程计(Visual-inertial odometry, VIO)，由于具有较高的性价比获得了许多研究人员的青睐。VIO在视觉里程计(Visual odometry，VO)的基础上引入IMU测量，很好地改善了尺度漂移的问题，同时也能极大缓解短期内图像过曝、特征缺失等问题导致的视觉定位失效问题。并且VIO在通过结合冗余传感器提升精度的同时，也通过滑动窗口和状态边缘化等方案保证系统实时性，是兼顾精度和运行效率的典范。细致介绍VIO系统的标准定义与基础模型，并对其关键模块，包括初始化、视觉信息提取与关联、求解与优化、标定，进行详尽的技术梳理与前沿工作回顾，对前沿工作的优点和局限进行详细分析，总结了常用的视觉惯性数据集，并对VIO当前存在的问题和未来发展方向进行了总结和展望。

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网联环境下驾驶人响应机制——一种交叉路口接近行为定性效应分析与定量驾驶模式提取案例

张海伦, 许庆, 高博麟, 王建强, 李克强

机械工程学报. 2024, 60(10): 22-47. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.022

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智能网联技术的发展为交通安全和效率的提升上提供巨大机遇。然而现有研究未能深入阐述网联环境下驾驶人对环境的认知响应机制，缺乏网联环境下驾驶模式定量分析。提出研究交叉路口接近行为过程和响应机制的方法，探索驾驶人在网联环境下的交通行为学机理。在驾驶模拟器中设计两种驾驶场景，分别为基准传统环境和对照网联环境，在对照网联环境组中，向驾驶人提供交通灯相位和当前相位状态剩余时间。采集34名驾驶人视觉交互信息、车辆运动学和驾驶人操作行为特征等参数。分析人机交互界面的交互频率和累积时间百分比、首次交互时间和响应时间，以及驾驶人接近交叉路口的行为特征。建立贝叶斯非参数方法结合文本聚类算法的驾驶模式提取模型，实现对驾驶模式定量描述。结果表明，在红灯和绿灯相位下的人机交互特性存在显著差异，首次交互时间和响应时间高度相关，网联环境可以显著提升交叉路口通行效率，改善驾驶行为。所提出的驾驶模型可以有效描述路口接近行为的6种驾驶模式，网联环境可以降低23.7%的加速行为，平稳驾驶概率提升25.0%。

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人车交互的行人过街方位概率动态预测模型

伍文广, 张斌, 胡林, 张志勇

机械工程学报. 2024, 60(10): 48-50. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.040

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行人的安全是道路交通的最重要指标之一，由于行人行走轨迹多变，增加了自动驾驶汽车主动避障和轨迹规划的难度，精准高效的行人轨迹预测方法将有助于提高驾驶辅助系统效率和避障成功率，从而提高行人和车辆的安全性。为此，提出一种人车交互的行人过街方位概率动态预测模型，实现考虑人与车之间相互作用下的行人过街方位动态高效精准预测。首先，基于车辆对过街行人的影响，建立人车交互风险场模型，确定车辆尺寸、速度以及与行人的距离等参数对风险场的影响；其次，构建行人与车辆距离、行人与目标点距离以及行人过街步数的行人过街效益函数，并提出基于巢式概率模型的行人动态过街方位概率模型方法；然后，分析不同车辆类型、速度等特征对行人过街参数的影响规律；最后，通过试验采集分析某路段行人过街与车辆行驶轨迹数据，分析行人过街的规律。经试验与仿真结果对比，表明提出的方法能准确高效对行人过街方位进行预测，相较于长短期记忆网络(Long short-term memory，LSTM)的预测方法，计算效率提高了93.4%，精度提高了31.8%。

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基于Bi-GLSTM网络的车辆驾驶意图分析与识别

李琳, 赵万忠, 王春燕

机械工程学报. 2024, 60(10): 51-63. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.051

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驾驶意图识别能有效提高自车对其他交通参与者的轨迹预测能力，是实现智能车自主决策和规划的基础。然而动态复杂交通环境下周围车辆的交互是实现准确可靠驾驶意图识别亟待解决的挑战之一。为提高在动态复杂交通场景下驾驶意图识别的准确率，提出基于双向图长短时记忆网络(Bidirectional graph long short term memory, Bi-GLSTM)网络的驾驶意图时序识别模型。首先基于局部加权回归散点平滑法对原始数据集中的位置、速度和加速度进行平滑处理，并联合纵横向运动参数为数据标注驾驶意图；然后建立图注意力神经网络，分析和提取周围车辆与目标车辆之间的交互特征，嵌入注意力机制，分析周围车辆对目标驾驶意图的重要性，增强模型对相关性较大的车辆运动状态关注程度；融合周围车辆交互特征和目标车辆历史运动特征，为提高模型在动态复杂交通环境下的鲁棒性和可靠性，基于双向长短时记忆网络提取特征之间的时序特征；最后在公开数据集HighD上训练并验证模型的有效性，结果表明相比于图神经网络、循环神经网络等模型，识别准确率分别提高了11.33%、55.31%；通过可视化注意力权重，说明所提出的模型也一定程度上解决了可解释性问题。

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多级参数融合网络的驾驶场景目标检测方法研究

林晨, 何智成, 黄怡菲, 林智桂, 付广, 黄晋

机械工程学报. 2024, 60(10): 64-75. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.064

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基于深度学习的目标检测方法在智能车载控制器应用时很难同时满足检测精度与速度的要求。因此，提出一种多级参数融合的驾驶场景目标检测方法，实现检测速度和精度的同步提升。首先，设计出一种多级分支结构用于构建模型，同时，为提高模型的推理速度，引入一种多级参数融合的方法，即将多级结构层等效为单一的卷积-批标准化层，在保证模型泛化能力不变的条件下，大幅度减小模型的参数量。其次，为增加模型的检测精度，提出一种SSIoU(Soft scaled intersection of union)边界框损失计算方法以及一种联合半锚框的标签关联算法，提高模型对驾驶场景的适应能力。最后，开展基于DAIR-V2X-V数据集的试验验证，结果表明，所提出的多级参数融合模型，相比于目前先进的YOLO(You only look once)算法，检测精度(Mean average precision, mAP)提高了9.89%，推理速度(Frames per second, FPS)提高了51.89%。

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考虑车-路交互作用的车辆轨迹预测算法研究

李玖法, 邹博文, 任玥

机械工程学报. 2024, 60(10): 76-85. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.076

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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。

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基于博弈论的右转无信号交叉口行人行为模拟

李文礼, 张祎楠, 石晓辉, 王梦昕

机械工程学报. 2024, 60(10): 86-101. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.086

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为逼真模拟行人-车辆交互的真实交通场景，融合博弈理论和数据驱动的思想，在逆强化学习和博弈论的基础上提出博弈—深度最大熵逆强化学习算法(Game-deep max entropy inverse reinforcement learning，G-DMIRL)。将行人建模为智能体，通过真实的行人-车辆交互轨迹获取不同博弈决策下的行人的奖励函数，并推断行人-车辆交互的博弈机制，利用获取的奖励函数和动作策略开发出行人行为模拟模型。仿真结果表明，开发的模型在有限状态下能够准确地模拟出不同决策下行人的行为动作，建立的行人-车辆交通场景能够为自动驾驶汽车的识别、预测与路径规划算法的开发验证提供支撑。

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分体式飞行汽车立体环境感知系统设计及试验研究

李颖, 王荣煊, 万成麟, 王伟达, 杨超, 徐彬

机械工程学报. 2024, 60(10): 102-111. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.102

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飞行汽车能够根据道路与天气情况在地面行驶和空中飞行两种模式之间进行切换，对提升交通效率、适应复杂地形及降低交通设施成本具有重要意义。分体式飞行汽车由电动垂直起降飞行器、智能操控座舱和自动驾驶底盘三个独立模块构成，具备地面无人行驶与空中自主飞行两种模式。首先，基于分体式飞行汽车自动驾驶、多模块自主对接引导等功能任务需求，提出立体环境感知系统传感器配置与部署方案并标定了传感器。其次，设计多传感器融合环境感知算法，实现目标检测、可行驶区域分割及多模块自主对接定位。最后，在分体式飞行汽车高性能边缘计算设备进行实车验证。试验表明该感知系统能取得高效的环境感知效果，为分体式飞行汽车的自动驾驶及自主对接引导提供新思路。

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考虑社会性行为的自动驾驶运动规划研究综述

高镇海, 于桐, 孙天骏

机械工程学报. 2024, 60(10): 112-128. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.112

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目前自动驾驶技术正处于从园区内示范运营向开放场景的大规模市场应用过渡的关键阶段。自动驾驶车辆若想应用于人们的日常生活，必将与人类驾驶的车辆在道路上长期共存，这势必会产生大量的交互场景，而如何恰当地与人类驾驶的车辆进行交互，则成为提升驾乘人员体验感及其对自动驾驶接受度的关键。人类的交互基于其社会属性，自动驾驶也应如此。但目前尚未有相关领域的完善综述。鉴于此，梳理其来龙去脉与最新进展。依次探讨传统方法所面临的驾驶困境、驾驶员社会性行为机理的相关研究和考虑社会属性的运动规划方法的最新进展与应用案例。在此基础上，总结现有方法的不足并对未来的研究方向进行展望。分析表明，结合社会学等领域的理论工具，分析驾驶员在复杂交通流中的社会性行为机理，并基于此构建符合大众预期的驾驶行为自动化决策体系，是未来自动驾驶社会性运动规划的主要研究方向。此外，进一步建立健全自动驾驶社会性行为的评价体系，同样对智能汽车的社会性人性化设计具有重要意义。

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多智能网联汽车轨迹规划：现状与展望

戢杨杰, 张馨雨, 杨紫茹, 周上航, 黄岩军, 曹建永, 熊璐, 余卓平

机械工程学报. 2024, 60(10): 129-146. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.129

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轨迹规划是自动驾驶汽车的基本功能。随着车用无线通信技术(Vehicle to everything，V2X)技术的发展，自动驾驶汽车具备智能网联功能，这些汽车被称为智能网联汽车。智能网联技术可以为自动驾驶汽车带来大量信息，增强不同自动驾驶汽车之间的合作，并为轨迹规划提供额外的优化空间，以减少驾驶时间，提高驾驶舒适性和安全性。与传统的单车轨迹规划相比，多车轨迹规划可以充分利用智能网联汽车的技术优势，为多个自动驾驶汽车规划合适的轨迹。以结构化场景和非结构化场景的分类综述典型的多车轨迹规划应用场景，总结不同的多车轨迹规划合作规划策略和特点。总结用于多车轨迹规划的各种方法，包括传统的流水线规划方法和端到端方法，并对多车轨迹规划的试验进行归纳。基于当前研究现状，提出多车轨迹规划面临的挑战和未来的研究方向，为智能交通系统领域的研究人员提供启发和参考。

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面向无信号灯十字路口场景的自动驾驶安全决策方法研究

杨凯, 唐小林, 钟桂川, 王明, 李国法, 胡晓松

机械工程学报. 2024, 60(10): 147-159. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.147

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针对环境遮挡与交通参与者行为随机导致的驾驶风险，提出一种面向无信号灯十字路口场景的安全决策方法。首先，建立一种基于值分布式强化学习-全参数化分位数网络(Fully parameterized quantile network，FPQN)的基础决策策略。其次，融合FPQN建模的累积回报分布与条件风险价值函数(Conditional value at risk，CVaR)，进而构建具有驾驶风险意识的安全决策策略。再次，引入集成学习理论(Ensemble)，建立基于集成FPQN的决策不确定性估计框架EFPQN，能够实时量化决策风险。同时，为应对决策不确定性较高带来的驾驶风险，设计基于模型预测控制的备选策略以提升安全性。最后，采用SUMO仿真平台搭建无信号灯十字路口场景，对提出的安全决策方法进行验证。试验结果表明，与基准方法相比，所提出的方法能够有效降低遮挡与交通参与者行为随机导致的驾驶风险。

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预见性驾驶风险场模型

褚端峰, 彭赛骞, 胡海洋, 皮大伟

机械工程学报. 2024, 60(10): 160-170. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.160

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为真实反映车辆在行驶过程中的风险，并准确预测未来潜在的驾驶风险，提出一种考虑目标车辆预测轨迹的预见性驾驶风险场模型。首先，根据场景中的地图信息和所有车辆的历史轨迹信息，来预测目标车辆的未来轨迹；然后，根据预测的目标车辆未来轨迹，以及规划的自车未来轨迹，计算自车与目标车辆之间的相对位置，以及它们之间靠近或远离的趋势；最后，通过构建的驾驶风险场模型计算自车在当前和未来时刻的驾驶风险。试验表明相比于传统的碰撞时间(Time to collision，TTC)方法，建立的预见性驾驶风险场模型能更真实地反映驾驶风险；相比于不考虑目标车辆轨迹预测的驾驶风险建模方法，建立的预见性驾驶风险场模型能判断自车与目标车辆之间靠近或远离的趋势，预测风险与真实风险的偏差约为5%，能够准确预测未来时刻的潜在驾驶风险。

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基于DQP-LMPC的智能车超车换道动态路径规划

胡林, 杨冬兆, 张新, 章杰, 廖家才

机械工程学报. 2024, 60(10): 171-181. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.171

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为实现智能汽车安全舒适且高效的超车换道路径，针对双向双车道，提出一种基于双五次多项式和线性时变模型预测控制(Double quintic polynomial-linear time-varying model predictive control, DQP-LMPC) 结合的超车换道动态路径规划模型。首先，基于五次多项式进行初次规划并进行改进研究，考虑对向车道来车，建立双五次多项式进行超车换道路径规划；其次，基于车网联的条件下，获取本车道前车和对向车道前车的位置和速度等信息，分析计算换道决策安全区间，保证整个超车换道过程的安全性；最后，基于二自由度车辆模型建立线性时变模型预测控制器对模型进行路径跟踪控制。仿真结果表明，在前方静止障碍物及无对向来车、前方动态障碍物及无对向来车和前方动态障碍物及有对向车道来车三个工况下，使用横向加速度、横摆角速度、侧倾角加速度以及横向纵向间距等为指标进行评价，最终得到的规划算法可以成功地规划出安全高效及舒适的超车换道路径，表明创建的模型具有一定的应用价值。

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智能网联汽车预期功能安全风险评估3σ接受准则

白先旭, 潘宇翔, 陈浩, 李维汉, 石琴

机械工程学报. 2024, 60(10): 182-191. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.182

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预期功能安全(Safety of the Intended functionality, SOTIF)问题是智能网联汽车商业化推广的最大难题之一。在对智能网联汽车进行SOTIF分析的过程中，建立合适的风险接受准则能为危害识别和风险评估提供更准确的判别标准，有助于降低开发成本、提高整车的SOTIF信心度和开发效率。为建立合适的风险接受准则，对自然驾驶数据中部分驾驶人交通特性关键参数进行提取以验证驾驶人行为的“极值特性”和参数的正态分布，并分析建立安全接受准则需要遵循的三类基本原则。在结合6标准差(6sigma, 6σ)理论在工科领域中的实际应用的基础上，提出将6σ理论用于建立SOTIF风险评估的3σ接受准则，并基于该接受准则重新定义行车安全场(Driving safety field, DSF)中驾驶安全系数(Driving safety index, DSI)标准值的计算方法。利用TrafficNet数据库计算不同基础场景下的DSI的标准值(DSI^*)，量化基础场景下的SOTIF风险接受准则。研究结果完善智能网联汽车的SOTIF评价体系，有利于从源头提升智能网联汽车安全水平，对避免无止境地推高累积测试里程具有指导意义。

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基于动态运动基元的车辆高速公路换道轨迹规划

梁凯冲, 赵治国, 颜丹姝, 赵坤

机械工程学报. 2024, 60(10): 192-206. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.192

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为提高驾乘人员对自动驾驶车辆换道轨迹的接受度，解决轨迹规划中路径与速度解耦的问题，以高速公路自然驾驶数据集为依托，提出一种基于动态运动基元(Dynamic movement primitives，DMPs)的车辆高速公路换道轨迹规划方法。首先，利用极大似然估计对车辆高速公路历史换道轨迹信息进行分析与处理，得到能够表征自然驾驶员换道特性的换道示教轨迹；其次，采用DMPs算法对换道示教轨迹进行学习，完成对示教轨迹的复现并构建运动基元库；之后，基于运动基元库及换道需求，可泛化出多条适应高速公路驾驶场景的换道轨迹；最后，基于Prescan/Matlab/Carsim联合仿真和实车试验对规划轨迹的实时性和可跟踪性进行验证。结果表明，所提出的换道轨迹规划算法具有计算效率高、泛化能力强、驾乘人员接受度好的优点，并实现了换道路径与速度的协同规划。

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行车风险量化新方法及其防控策略仿真研究

郑讯佳, 蒋骏皓, 黄荷叶, 王建强, 许庆, 张强

机械工程学报. 2024, 60(10): 207-221. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.207

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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。

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面向动态不确定场景的自动驾驶车辆时空耦合分层轨迹规划研究

周洪龙, 裴晓飞, 刘一平, 赵柯帆

机械工程学报. 2024, 60(10): 222-234. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.222

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针对智能车辆在结构化道路上，处理动态复杂场景能力较弱以及实时性差的问题，基于可达集的方法设计一种分层式时空耦合的轨迹规划方法，完成车辆在动态不确定场景下的轨迹规划。首先，根据自车与周围的障碍物状态信息，预测障碍物在未来一段时间内的位置分布概率，基于可达集的方法计算各时刻的可达区域，得到最优行驶走廊及一条初始轨迹。其次，利用二次规划的方法在最优行驶走廊内根据初始轨迹进行优化，求解出一条平滑轨迹，并对该轨迹进行跟踪行驶。最后，利用PreScan、CarSim和Matlab软件搭建仿真平台，在动态复杂交通场景下进行仿真分析，并在实车平台上进行避障测试。结果表明，所设计的规划方法能够有效处理动态不确定场景，在保证安全性的前提下能够规划出高效的通行轨迹，同时也能兼顾预测准确度与实时性。

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面向分体式飞行汽车自主对接的自动驾驶底盘运动规划方法研究

郄天琪, 王伟达, 杨超, 李颖, 项昌乐

机械工程学报. 2024, 60(10): 235-244. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.235

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飞行汽车是引领汽车行业未来技术发展的战略新兴方向，分体式飞行汽车作为飞行汽车的主流构型之一，由自动驾驶底盘、智能操控座舱和垂直起降飞行器三部分组成，为完成各部分的自主对接和组合，自动驾驶底盘需要沿规划的路径精确行驶至起飞行器正下方。当前运动规划方法缺乏对来自传感器、控制器和执行器等诸多不确定因素的考虑，导致路径跟踪过程中底盘行驶轨迹偏离规划轨迹，难以精确行驶至预定位置，完成对接。为解决这一问题，提出一种基于长短期记忆网络(Long short-term memory, LSTM)车辆模型的自动驾驶底盘轨迹规划方法。采用LSTM网络表征自动驾驶底盘的运动学特性，在此基础上建立车辆运动学模型。基于该模型，构建模型预测控制架构下的滚动时域优化问题。进而采用基于向量加权平均值的优化方法求解该非线性优化问题，得到符合底盘运动学特性的行驶轨迹。基于团队研制的分体式飞行汽车样机，将提出的规划方法进行试验验证。在转弯场景中，采用提出的方法的底盘平均纵向位置偏差、最大纵向位置偏差与传统模型预测控制(Model predictive control, MPC)方法相比分别下降了78.89%、79.64%和86.67%。

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自动驾驶奖励函数贝叶斯逆强化学习方法

曾迪, 郑玲, 李以农, 杨显通

机械工程学报. 2024, 60(10): 245-260. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.245

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研究具有广泛场景适应性的自动驾驶汽车的驾驶策略，对实现安全、舒适、和谐的自动驾驶至关重要。深度强化学习以其优异的函数逼近和表示能力，在驾驶策略学习方面展示了巨大潜力。但设计适用于各种复杂驾驶场景的奖励函数极具挑战性，驾驶策略的场景泛化能力亟待提升。针对复杂驾驶场景下的奖励函数难以设计问题，考虑人类驾驶行为偏好，建立人类驾驶策略的近似似然函数模型，通过基于曲线插值的动作空间稀疏采样和近似变分推理方法，学习奖励函数的近似后验分布，建立基于贝叶斯神经网络的奖励函数模型。针对神经网络奖励函数不确定性产生的错误奖励，采用蒙特卡洛方法，对贝叶斯神经网络奖励函数不确定性进行度量，在最大化奖励函数的同时，对认知不确定性进行适当惩罚，提出基于奖励函数后验分布的不确定性认知型类人驾驶策略训练方法。采用NGSIM US-101高速公路数据集和nuPlan城市道路数据集，对所提出方法的有效性进行测试和验证。研究结果表明，基于贝叶斯逆强化学习的近似变分奖励学习方法，克服基于人工构造状态特征线性组合的奖励函数性能不佳的问题，实现奖励函数不确定性的度量，提升奖励函数对高维非线性问题的泛化能力，其学习的奖励函数及训练稳定性明显优于主流逆强化学习方法。在奖励函数中适当引入不确定性的惩罚，有利于提升驾驶策略的类人性、安全性及其训练的稳定性，提出的不确定性认知型类人驾驶策略显著优于行为克隆学习的策略和基于最大熵逆强化学习的策略。

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考虑复杂地形的越野环境无人车辆路径规划研究

聂士达, 刘辉, 廖志昊, 谢雨佳, 项昌乐, 韩立金, 林思豪

机械工程学报. 2024, 60(10): 261-272. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.261

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无人驾驶车辆在越野环境中行驶时，往往面临着复杂的地形和多变的路面。为进行可靠且高效的路径规划，保证车辆安全机动行驶，提出一种考虑复杂地形的越野环境无人车辆路径规划方法。该方法包括全局路径规划与轨迹规划，针对全局路径规划，提出一种基于崎岖地形人工势场的改进Theta*算法，该算法综合考虑坡度、地面类型、地面高程等因素，使车辆尽量远离崎岖地形，通过减少途经路径的坡度和起伏地形，来提高车辆在越野环境中的通行效率、稳定性及安全性。针对局部轨迹规划，提出面向多变行驶场景的自适应概率路线图算法(Adaptive probabilistic roadmap method, APRM)，通过设计不同的采样策略来适应车辆在越野环境中行驶场景以及障碍物的变化，从而提高复杂越野环境局部轨迹规划算法构建路径网络图的效率。通过试验验证，改进Theta*算法输出的全局路径平均坡度减少35.63%，地表起伏程度降低33.56%，APRM算法在非结构化道路与开阔场景下进行局部轨迹规划所用时间分别减少79.68%和54.74%。

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基于半空间约束理论的自动泊车高性能轨迹优化方法

陈晓明, 李柏, 范丽丽, 王涯舟, 张坦探, 张友民, 曹东璞

机械工程学报. 2024, 60(10): 273-288. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.273

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轨迹规划是车载自动泊车系统中的重要功能，而现有的泊车轨迹规划算法无法兼顾算法泛化性、计算精度、求解时效性以及结果最优性。现采用基于数值优化的轨迹规划技术路线，首先将泊车轨迹规划任务表述为一则通用的最优控制问题；随后提出半空间约束理论，结合概略轨迹先验信息将原本具有高维度、强非凸非线性特点的名义避障约束简化为线性不等式约束，继而利用信任域约束进一步降低线性不等式约束的规模；最后调用非线性规划求解器对简化后的最优控制问题进行数值求解，可在极短时间内生成高精度数值最优泊车轨迹：将上述泊车轨迹规划方法命名为预设空间快速优化法。大量仿真试验表明，在同样使用混合A*搜索算法提供先验的概略轨迹的前提下，预设空间快速优化法的求解成功率、计算耗时以及结果最优性均优于OBCA(Optimization-based collision avoidance)、LIOM(Lightweight iteratwe optimization method)等主流泊车轨迹优化算法。

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基于前车轨迹预测的智能车辆高速主动避撞方法

赵林峰, 丰肖, 方婷, 王宁, 陈无畏, 王慧然

机械工程学报. 2024, 60(10): 289-301. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.289

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对于智能车辆高速主动避撞，目前的研究大多没有着重考虑车辆动力学模型，这直接限制了避撞算法在实际应用的安全性。为此基于前方相邻车辆的预测轨迹和自车动力学稳定性，提出一种基于前车轨迹预测的智能车辆高速主动避撞改进方法。基于下一代交通仿真(Next generation simulation，NGSIM)数据集进行数据处理与特征提取；搭建长短期记忆循环神经网络(Long short-term memory-recurrent neural network，LSTM-RNN)预测模型并进行训练、预测和验证，得到前车多时域预测轨迹；根据前车预测轨迹和自车动力学稳定性，设计合理的主动换道避撞策略。基于优劣解距离(Technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS)算法规划出具备安全性的主动避撞路径；搭建Prescan-Simulink-Carsim硬件在环试验平台，对提出的主动避撞方法进行试验验证，结果表明该方法可有效解决高速场景下的避撞安全性问题。

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汽车功能安全：面向敏感指令攻击场景的自主驾驶车辆路径规划风险缓解控制

林晨, 魏洪乾, 荆威, 张幽彤

机械工程学报. 2024, 60(10): 302-316. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.302

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为解决敏感动作指令攻击诱导的路径规划失效与跟踪控制失稳问题，提出一种基于状态解耦与实时模型预测控制相结合的自主驾驶车辆路径规划风险缓释控制方法。首先，从汽车的横向、纵向及航向等三个自由度进行风险解耦判断，并引入了网络风险因子和阻断风险因子对汽车可能遭受的敏感指令攻击风险进行量化评估；然后，将风险因子引入模型预测控制中的局部路径规划模块，对其惩罚函数进行实时修正，规划出考虑动态网络攻击风险的局部最优参考路径；此外，还在轨迹跟踪层加入基于阈值驱动的主备冗余总线切换机制，缓解敏感动作指令攻击对汽车操控能力的恶性破坏；最后，引入三种常见的敏感动作集攻击场景进行有效性验证。测试结果表明，在加速动作指令攻击场景和制动动作指令攻击场景下，与没有缓解控制的方案相比，所提方案能够缓解约31%的速度急剧变化，有效地规避汽车的纵向驾驶风险和横向失稳问题；此外，面向转向动作指令攻击时，所提方案可以制止错误的转向过程，阻止汽车发生碰撞事故。

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基于轨迹预测安全边界的智能汽车换道避撞系统

谈东奎, 胡港君, 朱波, 胡旭东, 姚明尧

机械工程学报. 2024, 60(10): 317-328. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.317

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轨迹预测的不确定性会引发汽车换道避撞系统的预期功能安全(Safety of the intended functionality，SOTIF)风险，为此提出一种基于轨迹预测安全边界的智能汽车换道避撞控制方法。针对前方车辆紧急切入工况，首先利用切比雪夫区间分析方法量化前车切入轨迹的不确定性，推导轨迹预测安全边界的计算公式。然后据此进行自车换道碰撞危险分析，决策出换道避撞过程中自车的换道安全边界。接着以换道安全边界为约束，应用基于Tube的鲁棒模型预测控制(Tube-based robust model predictive control，Tube-RMPC)方法设计换道控制器，实现自车主动换道避撞控制。最后在Carsim与Simulink联合平台上开展仿真试验，比较此系统与没有考虑预测不确定性的换道避撞系统的安全性，并在硬件在环仿真台架上进行验证。结果表明，求解出的轨迹预测安全边界能有效包络前车切入轨迹的不确定性，基于轨迹预测安全边界的控制方法显著提升换道避撞系统的预期功能安全性能。

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基于时序差分学习模型预测控制的一体化自动驾驶换道策略

杨硕, 李时珍, 赵中原, 黄小鹏, 黄岩军

机械工程学报. 2024, 60(10): 329-338. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.329

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具有自进化能力的自动驾驶换道策略有望在复杂开放的交通环境中提升性能，以应对更多的未知场景。时序差分学习模型预测控制(Temporal difference learning for model predictive control, TD-MPC)结合有模型和无模型强化学习方法的优势，具有学习效率高、性能优异的特点。基于此，为了提高自动驾驶换道策略的整体性能，提出基于TD-MPC的自动驾驶一体化换道策略。具体来说，针对自动换道问题，提出基于驾驶倾向网络的一体化自动驾驶换道策略架构，构建强化学习问题并设计完备的奖励函数，对决策规划优化问题进行统一求解。应用TD-MPC算法设计内部模型来预测未来状态和奖励，实现短时域内的局部轨迹优化，同时使用时序差分学习实现对长期汇报的估计，以得到驾驶倾向网络参数。所提出方法在高保真仿真环境中被验证，结果表明，所提出方法相比规则方案保证行驶效率，并且提高安全性和舒适性。同时与软演员-评论家算法(Soft actor critic, SAC)相比，实现了7～9倍的学习效率提升。

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智能电动汽车线控制动关键技术与研究进展

张奇祥, 王金湘, 张伊晗, 张荣林, 靳立强, 殷国栋

机械工程学报. 2024, 60(10): 339-365. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.339

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智能电动汽车要求制动系统能够实现主动制动和制动能量回收等功能，传统制动系统不能满足上述需求。线控制动系统具有结构紧凑、响应迅速、控制精确、兼容性强等优势，是实现自动驾驶的理想执行机构，已成为当前的研究热点。为系统、及时地掌握该领域的发展态势，综述智能电动汽车线控制动系统的关键技术与研究进展。介绍线控制动系统的类型及其特点，明确线控制动系统结构方案的发展趋势和研究重点，归纳线控制动系统的典型产品及其特性，提出智能电动汽车线控制动系统的总体控制架构。在此基础上，对线控制动系统的测试与建模、动力缸压力控制、轮缸压力控制、轮缸压力估算、电磁阀控制、夹紧力控制、踏板感模拟控制、传感器故障诊断和个性化控制等关键技术进行梳理。概述基于线控制动系统的制动防抱死、自适应巡航及自动紧急制动等车辆纵向运动控制方法。最后，对智能电动汽车线控制动系统研究所面临的问题及未来的发展趋势进行分析和展望。

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智能网联汽车人机交互信任研究现状与展望

谭征宇, 张瑞佛, 刘芝孜, 金奕, 贺刚

机械工程学报. 2024, 60(10): 366-383. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.366

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信任是智能网联汽车(Intelligent connected vehicle，ICV)人机交互的关键问题之一，是影响ICV社会接受度、安全使用和良好用户体验的重要因素。首先从信任研究发展和ICV人机交互内容阐述ICV人机交互信任内涵和相关概念，构建ICV人机交互信任研究内容框架。基于研究内容框架分析国内外相关文献，从ICV自动驾驶交互信任、ICV网联应用交互信任两个方面总结当前研究、应用现状。人机交互信任研究最终旨在实现信任校准，因此探讨ICV人机交互信任校准方法：构建不同角色的交互信任影响机制、面向信息输入的动态信任测量、面向信息输出的ICV-HMI信任校准设计。根据信任校准方法，总结实现信任校准所需的关键技术：信任影响因素的提取和表征技术、信任动态测量技术、信任校准设计技术、信任校准评价技术。最后针对ICV人机交互信任校准，提出ICV人机交互信任未来研究趋势并进行展望。

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面向预期功能安全的汽车队列主动容错控制

王博, 罗禹贡, 赵超, 王永胜

机械工程学报. 2024, 60(10): 384-398. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.384

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针对智能网联汽车队列预期功能安全挑战，以同时存在感知、控制执行与通信系统性能局限的智能网联汽车为研究对象，提出面向预期功能安全的汽车队列主动容错控制。首先，提出适应不同间歇车间通信拓扑构型的队列容错控制方法，分别设计分布式增广综合干扰估计器、容错跟踪控制器和安全控制器，用于提供估计信息、应对理想或部分连接的和应对完全中断车间通信拓扑构型；此外，提出了时变车间通信条件下的控制器平稳切换充分条件及其在线参数自适应更新方法，应对时变的间歇通信与控制器切换。基于Matlab/Simulink建立7车队列模型和控制策略，基于dSpace和真实通信硬件搭建队列容错控制硬件在环试验平台，对比验证了所提控制策略的有效性和优越性。仿真和试验结果表明，所提方法在多种工况下均可保障队列在同时存在感知、控制执行和通信性能局限条件下的安全稳定运行，且良好的鲁棒性和切换平顺性。

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基于学习型滑模预测控制的无人驾驶车辆非结构化环境轨迹跟踪及稳定性控制

刘聪, 刘辉, 韩立金, 聂士达

机械工程学报. 2024, 60(10): 399-412. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.399

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针对高速无人驾驶车辆在复杂非结构化环境下轨迹跟踪精度和横摆稳定性之间难以协调平衡的难题，提出一种基于学习型滑模预测控制的轨迹跟踪及稳定性协调控制方法。首先，基于高斯过程回归方法构建数据学习型预测模型，以解决复杂非结构化环境下无人驾驶车辆的剩余模型不确定性和环境噪声干扰问题。其次，提出一种基于高斯-滑模预测控制的轨迹跟踪及稳定性协调控制方法，将基础模型与高斯不确定性预测相结合作为控制模型，设计基于滚动预测优化的滑模控制方法，满足多约束下控制器的实时性和鲁棒性要求。此外，构建车辆未来时刻行驶风险预测模型，利用基于预测时域内相对残差的递归贝叶斯定理提前决策多目标融合型函数的权重系数，满足全局性能最优。仿真结果表明，所提方法有效提高了存在路面噪声干扰的非结构道路下高速无人驾驶车辆轨迹跟踪精度和动力学稳定性。

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冗余转向系统电流传感器故障诊断及容错策略

朱冰, 吕恬, 赵健, 陈志成, 吴坚

机械工程学报. 2024, 60(10): 413-424. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.413

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对装配有双绕组电机的冗余转向系统，提出一种基于数据和机理混合驱动的电流传感器故障诊断及容错策略。进行冗余转向系统架构分析，分别建立电流传感器故障模型和双绕组永磁同步电机(Dual-winding permanent magnet synchronous motor, DW-PMSM)模型。在此基础上，设计电流传感器故障诊断及容错策略。采用坐标变换估计电机相电流，并以此作为非线性自回归(Nonlinear autoregressive with exogenous inputs，NARX)神经网络的外部输入，改变NARX网络结构实现DW-PMSM相电流的单步和多步预测，由此设计电流传感器的故障检测、定位和分类策略，提取传感器故障严重程度，通过电流传感器补偿或切换手段实现故障容错控制。基于Matlab/Simulink和dSPACE分别搭建了转向系统仿真平台和硬件在环平台，进行算法测试验证。结果表明，提出的算法能够在多种工况下迅速检测电流传感器故障并完成容错控制，提高冗余转向系统工作的可靠性和安全性。

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四轮分布式线控转向系统稳定与协调控制研究

张寒, 刘开华, 王春燕, 赵万忠, 栾众楷

机械工程学报. 2024, 60(10): 425-438. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.425

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四轮分布式线控转向车辆拥有四个独立控制的车轮，在行驶过程中受到外界干扰时容易导致四个车轮转角响应不同步，从而影响车辆行驶稳定性。提出一种分层式四轮分布式线控转向系统稳定与协调控制策略，上层采用模型预测控制算法计算参考四轮转角对理想的横摆角速度和质心侧偏角进行跟踪从而实现车辆的稳定性控制，下层采用超扭转二阶滑模控制算法跟踪上层计算出的参考车轮转角，提高执行机构响应速度和精度，消除干扰影响。通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真对提出的稳定与协调控制策略进行不同工况下的仿真验证。结果表明，在受到外界干扰时，所提出的稳定与协调控制策略能够大幅降低转向执行机构的跟踪时延，提高横摆角速度和质心侧偏角的跟踪效果，有效提升四轮分布式线控转向车辆的稳定性。

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基于转向/横摆纳什博弈的智能车辆路径跟踪协调控制

汪洪波, 周俊涛, 陈无畏, 郑文杰, 谢有浩

机械工程学报. 2024, 60(10): 439-452. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.439

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针对仅采用转向控制对车辆路径跟踪性能改善有限的问题，提出一种基于转向/横摆纳什博弈的智能车辆路径跟踪协调控制策略。首先，利用容积卡尔曼滤波算法进行轮胎侧向受力实时估计以实现侧偏刚度自修正；基于车辆单轨动力学模型，采用纳什博弈算法系统建模，以描述转向与横摆力矩同时施加于被控车辆时的交互关系，并分别赋予两者以跟踪精度和横向稳定性为各自的控制目标；通过建立预测模型、设定代价函数以及求解纳什均衡等步骤，得到前轮转角和横摆力矩最优控制量。为合理应对不同的工况需求，基于β-ω相平面获取考虑纵向车速与路面附着系数影响的动态稳定包络边界，定义稳定裕度指标划分车辆状态稳定类别，并设计不同的控制模式；控制模式的选择及控制量大小的调节通过控制权重R自适应调整实现，横摆力矩控制则采用单轮差动制动完成。进行联合仿真和硬件在环试验，结果表明，纳什博弈较模型预测控制具有更佳的路径跟踪综合协调控制性能；控制策略中稳定性判别的考虑提升了差动制动的介入精准度；权重R的自适应调整则加强了控制量输出对工况变化的适应能力。

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基于自学习型MPC的网联电动汽车生态驾驶控制策略研究

李兵兵, 庄伟超, 刘昊吉, 张昊, 殷国栋, 张建润

机械工程学报. 2024, 60(10): 453-462. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.453

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生态驾驶是实现可持续出行和可持续城市交通发展的重要途径。为提升网联电动汽车的能量效率，针对复杂多变的城市信号灯路口场景，充分考虑真实交通的信号灯配时以及车辆对未来信息的有限预测能力等约束条件，提出一种结合学习型模型预测控制(Learning-based model predictive control, Learning-MPC)与快速内点法(Fast internal point method，FIPM)的两阶段非保守生态驾驶控制策略(Non-conservative ecological driving control, NCEDC)。车辆出发前，根据乘客目的地以及道路限速信息，构建能效最优控制问题，同时为提高计算效率引入带阻函数将速度约束转化为目标函数一部分，内点法粗规划车辆能效最优参考速度轨迹；出发时，车辆预测信号灯动态相位，Learning-MPC策略通过高斯过程(Gaussian process，GP)在线学习车辆状态预测模型，实现车辆能效最优参考速度轨迹的跟踪控制。通过仿真对比，相对于经典的“加速—匀速—减速”策略，所提方法可实现9.7%的能量节省，并随着预测视域的长度增加表现出更好的节能潜力。进一步验证通过机器学习解决传统MPC非柔性保守系统状态预测模型因离散化造成的误差累积问题，更高程度提升了车辆生态驾驶控制的最优效果。

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基于线控制动的分布式驱动电动汽车制动俯仰角舒适控制研究

张雷, 王祺, 王震坡, 丁晓林, 孙逢春

机械工程学报. 2024, 60(10): 463-475. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.463

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车辆制动时车身俯仰角变化，尤其是停车前的“制动点头”现象，是造成制动舒适性下降的主要原因之一，显著影响车辆乘坐舒适性。以配备线控制动系统的分布式驱动电动汽车为研究对象，提出一种基于线控制动系统的制动俯仰角舒适控制策略。首先根据驾驶员输入与车速参数判断制动意图。然后根据制动意图与车辆参数，设计制动模式切换流程；然后，在舒适制动模式下，设计基于模型预测控制的前后轴制动力控制算法；另外，设计双闭环反馈电液复合制动力平顺切换控制算法；最后，通过Simulink-Carsim联合仿真平台在轻度制动、正弦信号制动等多种工况下进行仿真验证。结果表明，所提出的控制策略能够在保证制动性能的前提下，明显减小制动过程中的车身俯仰角、角速度、角加加速度，且制动距离增加不超过20 cm，显著改善了制动舒适性。

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汽车信息安全：面向总线网络的伪造攻击检测技术

魏洪乾, 时培成, 张幽彤

机械工程学报. 2024, 60(10): 476-486. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.476

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当前的智能网联汽车正面临着潜在的信息安全挑战。比如，汽车CAN总线(Controller aera network，CAN)采用明文方式传输消息，缺少发送源电子控制单元(Electronic control unit，ECU)的身份认证和信息加密机制。因此，如何定位异常报文的发送源对于保证网联汽车的信息安全具有重要的研究意义。基于此，提出基于总线信号特征的ECU身份识别技术用于定位报文发送源，并检测ECU伪造攻击：首先根据CAN总线的电平信号提取关键的身份特征参数，包括边沿跳变时间、平台时间、高电平电压众数等；然后，利用轻量化的Softmax分类器对提取的身份特征进行离线训练并建立在线的学习模型。实车测试结果表明，与传统方法相比，提出的方法能够提高将近10%的ECU识别精度，而且该方法可以有效地检测到潜在的ECU伪造攻击和报文篡改攻击等。此外，进一步评估ECU工作温度对相关特征参数的影响，间接地验证了所提方法的强鲁棒特性。综上，提出的方法有效地解决了传统CAN网络缺乏身份认证的缺陷，保证了智能网联汽车的信息安全。

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基于分层控制的线控制动系统压力控制策略

魏凌涛, 刘轶材, 王翔宇, 刘子俊, 李亮

机械工程学报. 2024, 60(10): 487-496. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.487

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线控制动系统作为自动驾驶车辆的关键执行部件，其安全性和响应精度直接影响车辆的运行安全。为满足系统安全性要求，线控制动系统通常具备两套独立的建压单元以满足单点失效下的建压能力。柱塞泵式建压单元具备结构简单、成本低的特点，成为线控制动系统中广泛采用的构型。为保证柱塞泵式建压单元在温度干扰影响下的压力控制稳定性和精度，提出一种考虑线圈温度估计的分层式压力控制策略。首先，建立柱塞泵式建压单元传热模型和液压模型；其次，在系统压力状态可观和不可观状态下分别采用递归最小二乘法和开环方法估计线圈温度；最后，设计基于滑模控制器的系统压力分层控制策略。台架试验结果表明，所提出的温度估计器在不同测试工况下估计误差小于8 ℃，在相同控制策略下引入温度估计器将有效提升压力控制精度，所提出的分层式压力控制策略在正弦、脉冲和三角目标压力时均可实现压力跟随。

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基于反步滑模法的无人驾驶车辆横向稳定性控制

林棻, 郝明彪, 王天成, 王骁侠

机械工程学报. 2024, 60(10): 497-506. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.497

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针对无人驾驶车辆在复杂工况下的横向稳定性问题，提出一种基于反步滑模法的横向稳定性分层控制策略。首先，建立准确描述车辆运动的七自由度模型，选用Dugoff轮胎模型来描述轮胎与路面之间的动力学特性；然后，在运动控制层提出一种反步滑模控制算法，分别对纵向速度、侧向速度以及横摆角速度进行单独控制，得到它们在李雅普诺夫稳定条件下的控制率；在力矩分配层基于轮胎负荷率对轮胎的纵向力和侧向力进行重新分配；在执行层基于Dugoff轮胎逆模型和车轮模型计算得到前轮转角和车轮转矩；最后，构建出Matlab/Simulink-Carsim联合仿真平台，并在正弦留驻工况和连续正弦工况下对所提出的横向稳定性分层控制策略进行验证。仿真结果表明提出的控制策略能够有效地对无人驾驶车辆的横摆角速度、质心侧偏角进行控制；并且，相较于纯滑模控制器，反步滑模控制策略下的横摆角速度和质心侧偏角的平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)和方均根误差(Root mean squared error, RMSE)较小，无人驾驶车辆的横向稳定性得到进一步提升。

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四轮独立转向分布式驱动电动汽车单轮转向失效行驶稳定性控制

赵明慧, 郭浩然, 张利鹏, 刘欣

机械工程学报. 2024, 60(10): 507-522. https://doi.org/10.3901/JME.2024.10.507

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四轮独立转向分布式驱动电动汽车具备常规车辆无法比拟的机动性、通过性和操纵稳定性，但其复杂的结构特点以及执行器的高度冗余加大了转向系统驱动电机失效的风险。针对单轮转向失效行驶稳定性问题，通过分析后轮主动转向对于车身稳定性的影响，采用附加后轮转向的单轨模型作为稳态参考模型，提出一种轮胎力可分配重构的分层控制方法。首先，根据轮胎侧偏状态确定各轮转向控制方式，考虑转向失效冲击和横摆角误差累积，设计基于参数自适应的递归非奇异终端滑模控制器即上层控制器；然后，以最小化轮胎负荷率作为优化目标，根据车辆状态动态调整执行机构的介入和退出，重新分配车轮转角和驱动/制动力矩来设计下层控制器；最后，通过离线仿真和控制器在环仿真对所提控制方法进行验证。结果表明，在单轮转向失效的工况下，所设计的控制器相比于普通滑模控制器使最大横向位置误差分别降低了85.2%和88.1%，使最大横摆角误差分别降低了81.8%和81.5%，可以使四轮独立转向分布式驱动电动汽车保持良好的行驶稳定性。

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2024年, 第60卷, 第10期　
刊出日期：2024-05-20

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