面向智能网联汽车的车联网技术应用研究

随着汽车电子化、智能化和网联化的发展,智能网联汽车逐渐成为车联网技术应用的重要载体。基于此,分析了智能网联汽车发展的现状,探讨了面向智能网联汽车的三大车联网技术,即智能驾驶辅助、车载资源管理和智能交通管理等方面的应用。在此基础上,提出面向智能网联汽车的车联网技术发展策略和建议。     

国内外智能网联汽车试验场的发展现状

随着智能网联汽车发展,迫切需要安全可靠的测试场进行试验。首先分析国内外传统汽车试验场的现状,发现影响建设的主要因素是场地选址和道路设计,然后针对国内外智能网联汽车试验场的发展现状,从场地规划、通讯建设和运营管理3个方面提出合理建议,最后总结出建设思路:其一,基于传统汽车试验场升级改建;其二,建设全新专用型智能网联汽车试验场。前者会受原有场地的限制影响后期发展的可扩展性。     

车联网在智能网联汽车应用中的挑战

车联网是实现自动驾驶的必要手段,本文针对智能网联汽车(ICV)在网络架构、信息安全、智能决策以及标准融合等方面面临的挑战进行论述。     

智能网联交通系统碳减排效益评估与实证研究

作为缓解城市交通拥堵与碳排放问题的重要技术手段,智能网联系统在提升城市路网通行能力与交通出行效率、减少车辆出行能耗与碳排放等方面具有重要作用。为了定量评估智能网联交通系统的实际碳减排效益,文中通过分析智能网联交通系统的基本特征与碳减排基本原理,分别对信号交叉口与道路路段两个城市路网重要组成场景建立碳排放测算模型;根据北京市高级别自动驾驶示范区的实际交通运行状况数据,对智能网联交通系统实施前后碳减排效益进行定量测算与对比分析。     

试论智能网联与未来汽车的技术变革

随着互联网技术的迅猛发展,其与物联网技术的结合逐渐融入到各行各业中,尤其是在汽车制造领域尤为突出。汽车制造行业与物联网、互联网技术相结合,形成全新的汽车制造技术和应用范围。本文通过对智能网联汽车技术的研究背景和发展现状的研究,指出智能网联技术未来所面临的挑战和发展方向。     

智能网联汽车网络架构方案研究

对传统汽车网络总线类型及网络架构特点进行分析,结合智能网联汽车特点智能化和网联化、以及智能网联汽车对传统汽车网络架构的挑战,提出基于以太网的汽车网络架构解决方法、并阐述了应用以太网网络架构的应用推进过程、介绍了汽车以太网应用协议的分类,解决了汽车大数据传输问题。     

智能交通系统浅析

简述了智能交通系统产生的历史背景，并分析了智能交通系统的构成及其由它所带来的巨大社会效益，最后分析了它在中国的发展情况。     

面向智能网联汽车人才需求的车辆工程专业学位研究生培养模式研究

本文分析了当前车辆工程专业学位研究生的培养模式的现状以及存在的问题,根据我国目前的汽车产业发展要求,以满足我国新智能网联能源汽车产业发展的高水平应用性专业技术人员的培养为目标,进行了高校与企业深度融合的一体化教育改革探索。通过多课程、跨专业融合改革课程,联合企业注重工程应用实践及多导师协同指导研究生学位论文课题与研究方向等方面,积极探索出了车辆工程专业学位研究生培养的新模式。     

汽车智能网联系统中的信息安全问题探究

汽车智能网联系统是当前智能化汽车发展的核心方向,对于汽车性能提升以及汽车使用安全都有非常重要的作用,本文笔者主要针对汽车智能网联系统进行了分析研究,文章中简要阐述了汽车智能网联系统及技术,并提出了汽车智能网联系统中存在的信息安全问题,并针对问题提出汽车智能网联系统的信息安全建设策略。     

智能网联环境下的交通信息与安全——第4届交通信息与安全国际学术会议综述

交通信息是交通运输发展的基础,交通安全是交通运输的重要目标,智能网联环境下的交通信息与安全越来越受到学术界的重视.第4届交通信息与安全国际学术会议(ICTIS 2017)在此背景下隆重召开.围绕交通信息与交通安全的核心内容,分别从道路、水路的信息与安全角度出发,研讨了水路信息多元化应用、海上事故分析与船舶避碰、道路基础设施信息交互、公共交通优化等热点问题,展示了最新的研究成果.综述了会议报告的热点,分析了交通安全趋势以及存在的问题,并指出新能源动力船舶系统安全与防控、多种类多模式交通流动态预测、无人船开发与应用、道路安全建模等是交通安全与信息未来的研究方向.     

城市智能交通系统发展规划研究

以广州市亚洲运动会ITS（“十一五”）发展规划为背景，提出了既满足亚运交通，又满足广州未来交通发展要求的ITS发展规划方案。在分析广州城市和交通发展对ITS的要求．广州市交通迫切需要解决的问题以及广州市ITS的需求体系的基础上，确定了“便捷亚运，畅通广州”的总体发展目标和相应的发展框架。提出重点建设ITS共用信息平台等8个ITS子系统项目，并对各个项目进行了具体规划。     

基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法与实践

搭载自动驾驶功能的智能网联汽车因可在其设计运行条件内承担全部动态驾驶任务,面临安全验证与评估挑战。基于场景的智能网联汽车安全测试评估方法已成为广泛的行业共识,模拟仿真测试是其重要手段之一。从第三方视角,针对自动驾驶安全性、高场景覆盖度、逻辑完备性等测试验证目标,搭建基于软件在环的模拟仿真测试环境框架,在此基础上研究基于设计运行条件覆盖的测试场景集构建方法,探索形成一套高可信智能网联汽车模拟仿真测试评估方法,并在特定应用场景进行初步实践。研究成果为模拟仿真测试在智能网联汽车安全测试与评估中的落地应用提供了参考。     

搭载自动驾驶功能的智能网联汽车安全测试与评估方法研究

目前,针对搭载自动驾驶功能的智能网联汽车,国内外正在广泛开展特定设计运行条件下的道路测试、示范应用等工作,其安全测试与评估方法已经成为当前行业研究的热点和难点。从第三方视角出发,重点针对汽车智能化、网联化面临的主要安全风险,将智能网联汽车的安全测试与评估分为基础测评和监测调整两个阶段。在基础测评阶段,综合评估产品对过程保障及测试要求的符合情况;在监测调整阶段,基于对车辆实际安全状态的监测,适时调整安全评估结果。在此基础上,重点梳理了基于场景的测试、安全评估、监测等测评方法的内在逻辑及原则要求。分别阐述了功能安全、预期功能安全、网络安全和数据安全等过程保障方法及主要要求,以及模拟仿真、封闭场地、实际道路、网络安全和数据安全、软件升级、数据记录等测试方法及主要要求。提出的方法为特定设计运行条件下,具有自动驾驶功能的智能网联汽车综合安全评估提供了参考。     

智能网联汽车节能优化关键问题与研究进展

汽车保有量的增加和能耗排放法规日益严格的限制给车辆节能减排提出了巨大挑战,网联化、智能化和电气化是提高未来交通效率和减少公路能源消耗的三大支柱。为了全面了解智能网联汽车节能减排的前沿问题与研究进展,对当前经济驾驶领域的重点问题进行了总体概述。首先,从广义的能量转换角度总结了智能车辆节能优化技术的本质和3个过程,其中Wheels to Distance环节的车辆系统优化是挖掘汽车节能潜力的重要一环,针对其介绍了智能网联汽车节能优化问题的基本数学原理;其次,从智能运输系统的各类非同源异构数据出发,分别从人-车交互、车-车通信、车-路感知三方面阐述来源于人-车-路交互体系的智能信息与数据;然后,针对单车智能网联环境下的多维度信息与先进控制技术相结合的关键问题,从考虑道路坡度预测巡航控制、跟车工况预测巡航控制、智能辅助驾驶和车道变换等应用场景进行具体介绍;针对人-车-路-云多源异构环境下车辆行为协同节能关键科学问题,从经济驾驶、多车协同节能、道路交叉口车路协同节能和车云协同节能等方面详细介绍研究现状;并进一步介绍电气化公路系统的前瞻性研究,说明融合智能化信息的E-highway节能潜力和智能重型商用车协同节能的未来发展趋势。最后,总结并梳理智能化信息对于提升车辆节能的重要影响,并展望了其在理论与实际层面遇到的挑战。     

智能运输系统建设机制分析

本文在分析智能运输系统建设特点和主体关系的基础上 ,分别从政府部门之间、政府和企业之间等角度论述了智能运输系统建设的策略及运行机制。     

通信时延与丢包下智能网联汽车控制性能分析

网联协同控制是智能网联汽车的重要应用场景,而车联网的通信时延与丢包可能导致控制性能下降,甚至影响行车安全。为了分析时延与丢包对网联车辆控制的稳态与瞬态性能的影响,设计了网联控制器,并开展了仿真与实车试验。基于车辆动力学特性,将通信时延与丢包下的网联车辆控制分解为纵向控制与横向控制,进行了统一建模,并设计了控制器进行试验分析;搭建了网联自动驾驶的CarSim-Simulink联合仿真平台,及集成可模拟时延与丢包的LTE-V原理样机的智能网联汽车试验平台;开展了不同时延与丢包率下网联跟车控制与网联路径跟踪控制的仿真试验与实车试验。试验结果显示：时延与丢包对控制误差的影响形态有相似性;时延或丢包率取系统及工况参数有关的小值时,如试验中时延小于200 ms或丢包率小于20%,工况随机因素对控制误差的影响可能超过时延与丢包的影响;在更大的时延或丢包率下,时延与丢包的出现方式（如出现时机等）对控制误差影响更大。研究结果表明：能实现针对网联车辆控制系统通信特性的控制器优化设计,使得当时延与丢包在工况相关阈值内时,系统控制误差有界。所揭露的规律一方面可用于对造成危险控制误差的时延与丢包工况进行预警,另一方面也可用于基于给定的稳态或瞬态控制误差边界,判定对应工况允许的时延与丢包率边界。     

面向智能网联汽车定位的协同地图匹配算法

为实现智能网联环境下低成本、高精度的车辆定位, 研究了基于自适应遗传Rao-Blackwellized粒子滤波的协同地图匹配算法。利用联网车辆的定位信息和道路约束条件消除公共偏差, 提高车辆定位精度。将自适应遗传算法引入到粒子滤波的重采样过程中, 增加粒子的多样性, 解决传统粒子滤波算法中容易出现的“粒子退化”和“粒子耗尽”问题。通过仿真实验与传统粒子滤波以及卡尔曼平滑粒子滤波下的定位结果进行了对比, 同时分析了不同联网车辆数目对定位精度的影响。通过实际测试验证了算法在实际应用中的定位效果。实测结果表明: 以典型十字路口为例, 在联网车辆数目为4的情况下, 协同地图匹配算法的定位误差范围为1.67 m, 分别为原始GNSS定位以及单车地图匹配定位结果的41.03%和56.80%。同时, 该算法的统计定位精度(CEP)达到1.06 m, 比GNSS原始定位精度提高了2.52 m, 具有较好的定位效果。     

智能网联汽车全生命周期节能减排绩效评价研究

为进一步研究不同级别智能网联汽车全生命周期节能减排绩效,基于生命周期评价方法(LCA),以某国产合资紧凑型纯电动乘用车为评价对象,搭建智能网联汽车生命周期评价模型,研究分析其全生命周期的矿产资源消耗、化石能源消耗及环境排放影响;进而基于不同级别智能网联汽车采用智能装备的差异,对L0~L5级别智能网联汽车全生命周期各阶段能源消耗和环境影响进行评估预测与对比分析。研究结果表明：在智能网联汽车全生命周期矿产资源消耗方面,原材料获取阶段占比最高;在化石能源消耗方面,运行使用阶段占比最高;在综合环境影响方面,受中国电力结构影响,运行使用阶段环境影响综合值最大;随着智能化程度的不断提高,智能网联汽车相邻级别间全生命周期化石能源消耗可降低3.5%~6.3%,GWP、AP、EP、POCP环境排放最高可分别降低约13.9%、13.3%、13.7%、11.7%,其中使用阶段环境排放降低程度最为明显;综上,通过进一步加强汽车轻量化研究,拓展新型材料在智能网联汽车领域的应用,合理优化我国电力结构布局,提升车辆自主决策水平,加快云平台与大数据等关键技术在智能网联汽车上的应用等途径,可有效提升智能网联汽车节能减排效果。     

智能网联汽车开放测试道路建设研究

基于智慧交通领域的探索及智能网联汽车测试道路项目的实践,对智能网联汽车开放测试道路建设的基本设计原则、设计标准、技术路线、场景设计进行了介绍,提炼了建设方案。对国家和行业相关规范、规程所明确的检测项目及场景要求进行了解析,并明确了道路的4条选线原则,强调智能化改造整体架构应整体遵循“端-边-云”的车路协同体系。针对车联网领域重要的落地场景,具体介绍了6个重点场景的必测项目和选测项目场景设计。对项目在满足智能网联汽车测试需求的同时所产生的显著的社会效益和预期经济效益进行了分析总结。