智能座舱用户偏好研究

通过专家访谈法、定量测试、随车深访、小组座谈会等用户研究手段,从使用场景、用户感知维度出发建立用户主观测试方案,测试方案的核心为指标体系、评价方法、测试用例建设,其中指标体系包含座舱硬件、人机交互、系统生态、创新功能四大模块,指标层级为三层,实现对于现有功能和创新功能两个类别的评价测试.研究结合对市场主流智能座舱标杆车...     

与延锋XiM23s共赴一场智能座舱豪华体验

<正>人们对于智能座舱的理解和思想在进化，汽车智能座舱的定义也因此而改变。而今，智能座舱不仅是硬件和软件的集成，更要覆盖到整个智能座舱的使用场景，不断满足驾乘者对于情感方面、安全方面、舒适方面、交互方面的需求，它的定义已越来越广泛。     

基于V2X和自动驾驶HIL联调的仿真系统开发

随着智能网联汽车的快速发展,车用无线通信（V2X）技术在智能交通领域发挥着越来越重要的作用,因此行业内对 V2X 和自动驾驶相关的硬件在环（HIL）融合测试需求也越来越高。由于 V2X HIL 系统与自动驾驶 HIL 系统两者相互独立,在实际应用中尚缺少对两者相关应用场景及功能进行全链路的闭环仿真测试系统。基于 dSPACE 平台 HIL 仿真系统及V2X HIL 系统的联调过程,搭建了一套能够同时验证蜂窝车联网（C-V2X）通信功能和单车智能感知功能的 HIL 联调仿真测试系统。测试结果表明：通过对 V2X 应用场景的仿真,该系统能够正确实现对单车智能驾驶功能测试、V2X 被测算法的验证及预警功能显示,由此验证了联合仿真平台的有效性。     

塑造移动出行新时代——博世全面展示软件定义汽车及电气化创新解决方案

<正>多款首发创新品展示博世在硬件、软件和服务领域的全栈能力。本土创新：智能座舱技术互动体验4.0、车辆动态控制系统2.0及190k W氢动力模块。凭借在软件及汽车领域的积累，博世提供定制化软件解决方案，涉及软件定义汽车各个层级。博世积极推进动力总成系统电动化，提供多元化技术满足不同车型需求。     

关于智能座舱自动化测试系统的开发研究

为了缩短整车开发周期,进一步实现座舱系统的智能化和网联化,适应软件定义汽车、敏捷开发、快速迭代的时代召唤,本文提出了一种基于HIL的智能座舱测试系统。该测试系统主要集成了自动化测试机柜、机器人测试箱和工控机。其中机器人测试箱主要有机械臂、定制化触手、人工嘴、拾音器、高帧摄像头、高清摄像头、通用夹具等,用于代替人工操作和识别判定,可完成信息娱乐的功能和性能自动化测试,例如UI的功能逻辑验证、画面流转、多屏同步、语音交互、总线监控仿真、响应时间、流畅度等。该智能座舱测试系统的设计大大提高了测试效率,缩短了整车开发周期,为智能座舱软件系统的快速开发、快速迭代提供了解决方案。     

智能座舱的主要领域及未来发展趋势

<正>智能座舱已具备巨大的市场潜力，未来，智能座舱是汽车迈向智能化和网联化路径中关键的人机接口，消费者对于汽车座舱的需求已经越来越多样化。1智能座舱的主要领域汽车智能座舱的变化主要体现在中控屏、仪表盘、后视镜、芯片、氛围灯、音响系统、座椅系统等部件的升级和座舱域控制器、智能语音、平视显示器（HUD）、数字钥匙等部件的新增两个方面。     

MAN Lion''''s City新型低地板公交车

“Lion’s City”作为MAN低地板公交车“族”的命名，在60th IAA上首次发布，它包含有单层、双层；单车、单铰接、双铰接，二轴、三轴、四轴等不同类型。并对基本车型进行了明确的定义，如M表示为中型（Minibus）；DD表示为双层型（Double Decker）；T表示为低人口型（Low—Entry）；L表示为13．8m型（13．8m Variant）；LL表示为15m型（15m Variant）；G表示为铰接型（Articulated Bus）；ti表示为城间型（Intercity Variant）等，在传承MAN品牌特征的同时，叉传递出车辆的基本信息，使用户一目了然。     

智能座舱极限空间下的仪表板前除霜性能优化

随着新能源汽车的发展，传统座舱向智能座舱转变，相应的电气功能件也越来越多。5G天线、HUD等占据了较大的仪表板内空间，对前除霜格栅的性能提出了较大的挑战。目前常规的前除霜格栅的Y向尺寸基本大于600 mm，但是一方面为了增强造型的可观性，另一方面由于智能化座舱的普及，前除霜格栅Y向尺寸受到很大限制。基于此，本文采用计算流体动力学（CFD）分析方法，研究在智能座舱极限空间下的仪表板前除霜性能，并提出优化方案以实现高性能除霜的效果。改进后的仪表板前除霜性能得到显著提升，超过了国际标准要求。     

对话EB UX/UI设计负责人Frank Uhlig:软件供应商如何打造未来汽车用户体验?

正在智能与互联的驱动下,汽车座舱逐渐从驾乘空间转变成一种新的生活空间,消费者的关注重点已不仅仅在于动力性、操控性等传统硬件技术,而是更多聚焦于人机交互层面,并希望获得与智能手机相同的使用体验。从手机到汽车,"软件定义"这一趋势将在智能座舱内先行。在汽车软件行业,总部位于德国的Elektrobit(EB)拥有全面的UX/HMI(用户体验/人机交互)解决方案,在30多年的发展     

江淮汽车与华为合作布局智能驾驶

<正>江淮汽车日前与华为在深圳正式签署全面合作框架协议暨MDC平台项目合作协议,将在智能汽车解决方案、企业信息化、智慧园区、智能工厂等领域展开深入合作,推动智能汽车快速发展。据悉,双方还将利用江淮汽车在汽车行业的积累,华为在5G、AI、云等核心技术和产品方面优势,在智能驾驶、智能座舱、智能电动、智能网联和云服务等方面进行深入合作,携手加快相关产品与方案     

内河搜救区域环境感知系统研究

内河搜救区域环境感知系统的研究开发为全面获取救助水域气象水文信息,实现内河水上船舶交通事故的全天候应急和救助提供技术支撑。在分析内河搜救区域环境感知系统功能需求的基础上,提出了系统的三层框架,即信息采集层、信息解析层与信息显示层,设计了环境感知系统硬件的整体架构,包括气象水文信息的采集模块、信息传输模块、监测控制模块等。     

智能感知道路专栏导语

随着互联网、云计算、大数据等信息技术的发展，人们对交通基础设施智能化的需求更加迫切。以服务未来智慧交通为目标的智能道路基础设施成为了当代交通领域发展的重要方向，其中，智能感知是智能道路基础设施研究方向的基础和前沿。智能感知道路是通过特定的感应通讯、数据网络和材料结构系统设计，实现具有主动感应、自动辨析、自主调节和动态指示等服务功能的道路基础设施。智能感知道路对路面环境、力学、交通等状态的感知研究，可为评价道路服役状态,降低安全风险提供保障；对路面诊断修复的研究，可为延长道路使用寿命，降低养护成本提供依据；对路域能量转换与采集的研究，可为交通能源融合发展，实现节能减排的战略目标提供借鉴。智能感知道路研究对于我国道路基础设施服务水平的本质提升和交通强国建设与发展具有重大而深远的意义。
近年来，众多学者在道路基础设施感知信息解析，多源数据处理，感知材料设计和智能铺装结构设计等方面取得了丰富的成果，为提高我国道路基础设施智能感知水平和加快交通基础设施智能化发展提供了重要的理论指导和技术支持。为充分展示智能感知道路领域的最新研究成果，引领该领域的发展方向，推动理论与技术创新，《中国公路学报》编辑部邀请长安大学蒋玮教授、哈尔滨工业大学徐慧宁教授、北京航空航天大学李峰教授、东南大学马涛教授、同济大学朱兴一教授、武汉理工大学刘全涛教授作为组稿负责人，共同向该领域的知名专家、学者约稿，出版本期“智能感知道路”专栏，回顾、总结和推广我国智能感知道路领域的最新成果，展望该方向的发展趋势。本专栏共收到相关理论、技术、方法、试验研究及综述等论文40余篇，最终录用9篇。研究内容集中于以下几个方面：
（1）综述。梳理总结了感应充电路面技术、融合感知特性的道路铺装结构设计体系、冰雪路面摩擦特性与运营风险管控等方面的最新研究成果和发展趋势。
（2）自感知道路及其配套的感知系统技术。主要内容包括：路面低温变色复配物的制备及热色特性研究、环氧树脂基自发光路面材料设计与性能研究、基于分布式光纤的混凝土路面振动场感知与解析等。
（3）自修复路面及其诊断系统技术。主要内容包括：石墨烯微胶囊沥青双机制愈合机理研究等。
（4）自俘能路面及其能量转换系统技术。主要内容包括：基于应用环境的路用压电俘能单元尺寸优化与性能评价、智能道路无线充电系统耦合线圈互操作性分析等。
智能感知道路相关理论、材料、结构的研究，将有力地推动我国以智能为重要特征的新型交通基础设施的理论研究与工程实践，为加快交通强国建设提供有力支撑。《中国公路学报》将持续关注该领域的国内外最新研究进展，以期为广大专家、学者及工程技术人员提拱学习、交流的平台，促进我国智能道路基础设施领域的高质量与可持续快速发展。     

算法战争,车用芯片的下一道“地平线”

模式改变,从卖车到卖“迭代”2020年,全球汽车产业首次爆发芯片“断供”危机,一家名为地平线的中国芯片企业却迎来首次“上车”,成为继Mobileye和Nvidia后,第三个实现汽车智能芯片前装量产的AI芯片公司,也成为首个经过量产验证的中国车规级智能芯片供应商。如今,地平线已与包括长安汽车、上汽集团、奥迪等传统车企巨头,以及理想汽车等新造车势力,达成在智能座舱与自动驾驶等领域的多层次深入合作,包括芯片供应、软件算法协同、联合开发等。首个量产汽车AI芯片征程2截至2020年底,出货量已达16万片,AI算力高达96 TOPS的征程5将于2021年发布,支持L4+自动驾驶的征程6也已经在定义过程中。     

智电车同质化严重，如何才能成功破局？

<正>中国汽车市场已经超越以智能车机作为智能化代表的阶段。车机功能趋于同质化，智能化作为自主品牌的竞争抓手，在智能座舱、智能驾驶甚至全车身进行竞赛。在智能化方面，场景化服务将成为绝大多数车企的突破口。为了实现场景服务，智能汽车需要引入更多新的配置和配件。     

智能停车服务机器人停车库建筑设计指标研究

随着智能停车设施应用越来越多，智能停车服务机器人停车场（库）已成为未来发展智能停车场（库）、无人值守停车场（库）技术的主要方向之一。而当前尚无针对智能停车服务机器人停车场（库）的相关设计规范，实践中急需相关规范指导。结合编制完成的《智能停车服务机器人场（库）工程设计规程》（简称《规程》），以及智能停车服务机器人场（库）相关工程建设实践经验，提出了智能停车服务机器人场（库）及其主要组成部分的概念和类型。在此基础上，总结建立了包含4个一级建设指标，13个二级建设指标，50个三级建设指标的面向智能停车服务机器人停车场（库）工程设计关键技术指标体系，详细介绍了每个建设指标的基本概念和《规程》基本规定。本文研究内容有助于相关工程技术人员准确理解和应用本《规程》，有助于指导智能停车场（库）的设计和建设，有助于推进停车场（库）的智能化建设和发展。     

汽车电子电气架构的“前世、今生和未来”(四)

<正>(接2023年第9期)(3)基础软件层基础软件层主要与硬件相关,主要包括操作系统(operating system)和中间件(middleware)等。通过对基础软件层进行标准化,汽车厂商可专注于开发有竞争力的上层应用软件,而无须过多关注底层基础软件与硬件。根据功能的不同,基础软件层进一步可划分为服务层、ECU抽象层、微控制器抽象层和复杂驱动层,如图30所示。     

面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性研究综述

为了总结面向智能车辆的现役道路设施行驶适应性，即现役道路基础设施承载智能车辆行驶的适宜程度，阐述自主智能驾驶定义与驾驶自动化等级分类，在此基础上剖析不同等级间的人机功能差异，并分别从感知层、感知-决策层、决策-控制层探讨与道路设计要素相关联的人机功能差异，通过归纳总结智能车辆与道路几何要素、路面性能及其他道路要素(如道路标线)的相互作用机制研究，从道路工程角度及其他道路要素方面回顾该领域的研究现状，指出存在的问题和未来发展方向。研究结果表明：相比传统车辆，配置高等级自动驾驶系统的智能车辆对现役道路设施行驶适应性最高，主动安全系统次之，而驾驶辅助及有条件自动驾驶系统适应性不足。而目前研究主要问题包括：难以归纳、标定不同驾驶自动化等级间的人机功能差异及其对于道路设计参数的需求设计值；测试道路场景条件过于理想，考虑的驾驶自动化等级单一，试验规模和样本有限；道路几何、路面性能以及道路标志、标线等道路要素与智能车辆间的相互作用机制研究不足，缺乏与不同道路场景相匹配的智能车辆驾驶特征数据的获取手段。因此建议：重视并推动与道路设计要素相关联的关键人机功能差异指标信息共享；联合高保真且可交互的道路场景、高精度感知传感器物理模型、车辆动力学模型及微观交通流模型，利用测试场景自动化生成、极限工况场景搜寻与泛化等技术开展智能驾驶虚拟测试，突破现有研究的深度和广度；探索反映不同等级智能车辆的道路行驶适应性特征指标与评价标准，精准、有效地评估预测复杂道路场景及不利道路条件下的行驶适应性。     

基于嗅觉刺激的驾驶员负向情绪正向调控方法研究

针对驾驶员在异常情绪下更容易导致交通事故发生的问题，研究一种用于智能座舱的驾驶员异常情绪正向调控方法。招募 30 名被试者进行试验，利用视频素材诱发驾驶员愤怒等负向情绪，利用 E-prime 软件控制的嗅觉体验测试仪释放薰衣草、甜橙、沉香木气味对驾驶员负向情绪进行正向调节，采用 ErgoLab 多通道生理仪检测记录在气味刺激下被试者的心电信号 （ECG）、光电容积脉搏波信号 （PPG）、呼吸信号 （RESP） 等生理特征信号；采用问卷调查获取被试者的主观感受；使用面部表情识别软件对驾驶员情绪进行分析，联合主客观数据分析驾驶员的情绪调节效果，通过 30组对照试验研究3种嗅觉刺激气体对负向情绪的调节效果，结果表明，沉香木调节效果最好，甜橙其次，薰衣草最差。     

主成分分析下数字汽车供应链关键点的识别研究

数字化是汽车产业发展的重要战略方向，数字化背景下汽车供应链关键环节是影响数字汽车发展的核心点，本文从环境感知、智能决策、执行、智能座舱、信息通信、车用芯片等领域入手开展相关情况调研分析，构建主成分分析模型，明确影响数字汽车供应链发展的因素和未来布局的关键领域，研提相关政策建议。     

基于PREEvision的AP数据模型设计

为了解决自适应AUTOSAR平台（AP）产品数据模型的一致性和兼容性问题,论文介绍了如何基于德国Vector公司的架构开发工具PREEvision进行AP数据模型的设计方法,包括基于服务的架构（SOA）服务及服务接口设计、AP系统C++语言的数据类型设计、软件模块设计、进程的设计、Manifest和ARXML文件的导出等,基于该方法创建的AP数据模型,可以无差错导入多种下游开发测试工具,对汽车AP系统软件的开发具有一定指导意义。