基于关键场景的预期功能安全双闭环测试验证方法

预期功能安全作为道路运行安全的重要组成，是智能网联汽车的核心挑战。全面高效的预期功能安全测试验证方法能够有效支撑系统安全开发流程。本文提出一种以关键场景为载体、由封闭验证和开放论证双闭环构建的测试验证框架，并综合论述关键场景构建技术，进一步建立接受准则的量化方法。最后，本文展望在预期功能安全测试验证领域亟待推进的关键研究。本文旨在为智能网联汽车预期功能安全测试验证的工程实践提供兼具可操作性和理论充分性的参考依据。     

京张高铁地下站隧智能展示技术的探索与实践

北京—张家口高速铁路（简称：京张高铁）地下站隧—八达岭长城站是一个大跨度洞群集中的地下暗挖车站，具有埋深大、防灾疏散救援难度大等特点。为实现地下站隧智能展示管理，通过突破面向运营管理的站隧信息模型一致性表达、站内特定设备三维重建、深埋复杂空间虚拟场景构建及地下候车空间隐蔽工程的可视化表达技术，实现了京张高铁地下站隧虚拟现实（VR,Virtual Reality）智能展示与基于增强现实（AR,Augmented Reality）的隐蔽工程展示，构建了与站内实景空间一致的虚拟仿真场景，为旅客提供虚实交融、感知交互的出行体验服务，同时为现场工作人员在站内开展可视化综合维修提供支撑。     

基于数字孪生技术的智能汽车测试方法研究

为加快自动驾驶功能的开发与验证，提出了一种基于数字孪生的智能汽车测试与评价方法。通过数字孪生测试技术，即真实车辆行驶在真实测试场地中，同时与虚拟的测试环境进行有效映射与结合，从而大大丰富智能汽车的测试验证环境、提高测试效率和减小测试成本。本文将真实测试车辆和仿真测试工具相结合，搭建起数字孪生自动驾驶测试平台，实现算法的验证测试与评价，并给出了相应的案例分析。智能汽车数字孪生测试与评价技术的快速应用，对于加快自动驾驶车辆开发和推广有着积极的推动作用。     

基于危险性的汽车ACC切车场景设计研究

针对汽车自适应巡航控制系统功能测试需求，基于曝光度及危险性分析设计ACC切车场景。基于自然驾驶数据，通过对切车工况数据特征进行分析，提取切车工况，并基于先验的智能驾驶模型、最优化方法和扫描线种子填充算法设计了关键切车场景。基于场景仿真软件完成了关键切车场景的构建及对ACC功能模块的仿真验证，并进行了危险切车场景仿真分析。结果表明基于考量场景曝光度及危险性的自然驾驶关键切车场景提取与设计方法，可有效设计开发汽车自适应巡航控制系统典型测试场景。     

典型场景下重型载货车换电站运营经济性研究

换电重型载货车是近年来新能源重型载货车推广的主要车型。重型载货车换电站为用户车辆提供换电服务，其运营经济性直接关系到未来换电重型载货车能否规模化发展。建立了重型载货车换电站运营经济性测算模型，针对5种典型应用场景下的重型载货车换电站的盈亏水平及盈利平衡点进行了分析。研究发现，重型载货车换电站运营经济性与换电站年换电量密切相关，换电运营企业为保证运营收益，应重点考察目标应用场景下换电重型载货车车队规模以及月行驶里程。     

FAO试验线系统设计及关键场景实施

FAO试验线的建设对FAO技术的发展及工程项目建设有着重要意义。阐述了天津FAO试验线的系统设计方案；以FAO关键场景“自动唤醒”为例，对场景实施过程中的技术方案和现场测试进行了详细说明。天津FAO试验线已成功应用于天津FAO技术的科研及工程项目中，可为后续FAO试验线的建设提供指导和借鉴。     

浅析基于工作场景的汽车维修国赛成果转化——以发动机检修为例

基于工作场景的汽修教学改革对学生的职业发展具有积极的影响；汽车维修国赛成果的转化需要考虑的几个方面及能够期望到达的效果。     

一种面向ADS的模型驱动式逻辑场景建模及仿真方法

汽车自动驾驶的场景建模及仿真分析是确保自动驾驶系统安全性的关键，对于提高整个系统的安全性至关重要，已经引起工业界和学术界的广泛关注。场景建模是场景仿真、测试、验证分析的基础，能够有效帮助发现场景中存在的危险，是自动驾驶系统设计开发面临的挑战性问题之一。然而，现有的场景模型生成方法，主要采用数据驱动式，结合路采数据和数字孪生技术构建具体场景，无法有效应对ADS场景复杂、类型多样、测试效率不高的问题。同时，为了提高场景的覆盖率，迫切需要从逻辑场景的层次设计一种可视化的场景建模语言，可用于构建逻辑场景，并具有丰富的语义模型，能够支持逻辑场景的测试及验证分析。针对以上问题，我们提出一种模型驱动式场景建模方法用于构建逻辑场景模型，并结合ADS领域知识及ISO 26262功能安全标准，提出了一种逻辑场景建模语言SML4ADS，给出了其相应的语法及语义模型。此外，设计并实现了一种可扩展的、灵活的场景模型仿真方法，能够支持多种场景仿真工具。结合实际案例分析，展现了本文所提出的模型驱动式场景建模及仿真方法的有效性，为后续场景模型的测试、验证与分析奠定基础。     

基于非合作博弈威胁度的智能驾驶策略研究

本文基于非合作博弈竞争威胁风险度（CTRD），提出了在风险驾驶场景中的智能驾驶决策及执行算法系统。基于实时采集的博弈双方直接和间接信息，进行浅层和深层分析，计算每次竞争行为的CTRD，并在持续高频的连续博弈场景中对博弈威胁风险水平（CTRL）综合度量分类，以此建立驾驶员行为风险评估模型并标签化处理。此方法可描述具备较强相关性和行为逻辑的交互竞争，通过理性妥协以避免攻击性鲁莽驾驶行为造成的碰撞事故，在保障系统对危险驾驶场景及行为做出安全决策基础上提高通行效率。实验采用3 000多组实际道路的切入数据，对其中涉及博弈竞争行为进行比较分析。结果显示，在连续交互非合作博弈回合中，面对竞争威胁挑战，基于CTRD的驾驶策略预测与驾驶员实际行动呈相关性分布，标签化的CTRL对实际博弈行为预测符合度为94%。     

快递物流空铁联运场站布局研究

快递物流空铁联运是快递物流发展的新模式、新业态，研究其作业场景、功能区设置及场站布局具有一定的理论指导意义和实践应用价值。借鉴快递物流多式联运发展经验及典型实例，归纳分析其衔接模式、作业流程、功能构成，围绕高铁物流场站与航空货区一体布局，构建无缝衔接式空铁联运作业场景，提出功能区设置要求。在此基础上，根据高铁物流区、航空物流区位置关系和联运作业流线的不同，重点研究横列式、纵列式、相交式3种布局模式及适用条件，提出适应不同联运场景及作业规模的典型平面布局，并从作业模式及流程、功能布局两方面对空铁联运接驳区空间利用进行探讨，为空铁联运场站规划设计、推进空铁联运高质量发展提供借鉴。