车载终端T-BOX技术分析及发展趋势研究

随着汽车产业智能化、网联化进程的不断发展,车载终端T-BOX作为汽车网联化关键零部件,其重要性日益凸显。通过对T-BOX的系统架构梳理、T-BOX主要功能的分析,展现了T-BOX当前技术现状,并结合车路协同技术路线,对T-BOX技术发展趋势进行研究。     

动车组MR-139型接地电阻的阻抗特性

动车组采用的MR-139型接地电阻在常温直流下为0．5欧姆纯阻型器件，能够保障动车组的良好接地，但在列车升降弓、主断路器动作等情况下，会产生高频高电压信号，对动车组车体形成电磁骚扰．本文针对MR139型接地电阻的高频特性展开研究，讨论了由于电阻器机械结构所引入的高频寄生参数，建立了该元件的高频等效电路模型，并简化出适合设计过程中预测计算的简化模型，设计了操作简单的测量方法，实现了在现场进行在线测试接地电阻的动态特性．     

“智能时代”应用型汽车专业人才培养

国内汽车产业指的是新能源汽车和汽车智能化的生产,它将焦点放在智能制造开发和现代汽车服务上,对汽车行业智能制造领域的人才培养体系建设的完善和专业教育的改革带来了良好的效果。对于汽车产业的新发展来看,在智能制造背景下,分析汽车产业的人才需求,同时要结合当前我国各高校在培养汽车专业人才方面存在的问题,以此来提出针对性和具有一定可行性的教育优化对策。     

人机混驾环境下混行车辆雾模型研究

目前搭载高级驾驶辅助系统和车联网（Vehicular Ad Hoc Network，VANET）技术的智能网联车（Intelligent Connected Vehicles，ICV）正大量涌入人工驾驶车（Manual Vehicle，MV）流之中，ICV与MV共存的异构车辆混行交通态势逐步形成，异构车辆之间的交互产生壁垒。混行之下单个ICV虽可依托单车硬件传感与单车计算单元实现与MV的交互意图识别，但其受有限算力与有限传感的影响，资源负载增大，时效性与安全性方面存在一定的误差与风险，而混行之下的VANET技术也不能够提供全局性车路资源用以高度匹配ICV与MV的交互场景，而且越来越多的ICV计算需求也在激增VANET的负载压力。对此，结合边缘计算概念中的雾计算理论，提出混行车辆雾模型（Mixed Vehicle Fog，MVF），充分发挥车联网络边缘节点能力，通过合理整合调度ICV资源的方法，解决对MV正常交互意图计算的时效性与安全性问题。该模型首先通过各感知单元响应混行交通环境下ICV与MV的正常交互事件，然后利用基于容错节点分簇的资源调度算法（Fault-tolerant Node Clustering Resource Scheduling Algorithm，FNC-RSA），动态划分局部路段内对交互事件具有相关意图感知与计算需求的ICV为一组"协同雾群"，再评估雾内ICV节点自身资源与路由代价，定向定量调度资源，最终实现雾群内部MV交互信息共享与驾驶意图协同计算。试验借助Prescan和MATLAB搭建联合仿真平台，与低能耗自适应分簇型路由算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy，LEACH）模型对比，验证MVF模型的运行效率与模型鲁棒性。研究结果表明：MVF模型通过交互事件细分协同雾群，保证了计算负载均衡，提高了ICV定向资源计算与传输效率，比LEACH模型降低了55.17%的平均跳数，缩短了45.40%的平均任务完成时间，抗时延干扰能力强，鲁棒性能优异。该模型对于打破混行环境异构车辆交互壁垒，提高混行道路交通行车安全，创造车联网络良性发展空间具有积极作用。     

动车组客室座椅蒙面用布研究

以动车组座椅蒙面布为研究对象,以实践应用为基础,从蒙面布的各项性能指标出发,分析动车组座椅蒙面布的综合性能要求,明确动车组座椅蒙面布今后的研究与开发方向。     

基于深度学习网络模型的车辆类型识别方法研究

为了将有效地识别车辆类型用于智慧交通系统,本文在分析Inception V3模型的基础上,提出了一种基于迁移学习理论的车型分类深度学习模型。该模型首先在Inception V3模型的基础上去除最后的全连接层,并加入参数优化层,然后采用Dropout和全局平均池化层。理论分析和试验结果表明,该模型的性能优于基于VGG-16的车型分类模型、基于Xception的车型分类模型和基于Resnet50的车型分类模型,其训练精度优于96.48%、测试精度优于83.86%。     

基于预期偏移距离的人机权值分配策略研究

针对智能车辆横向运动控制中驾驶员和辅助系统的控制权限冲突问题,本文中提出一种人机权值分配策略。采用车辆在预瞄点处的预期偏移距离(PDLC)衡量车道偏离危险度,预期偏移距离通过对预瞄偏差修正获取。权值分配函数设计时以PDLC为自变量,以保证驾驶员的权值为优先控制目标,以一定的横向运动控制精度为先决条件。在CarSim/Simulink联合仿真平台和CarSim/Labview RT硬件在环实验台上对提出的控制策略进行了实验验证和数据分析。结果表明,采用权值分配策略协调驾驶员和辅助系统的控制,可在有效跟踪理想道路中心线的前提下保证驾驶员的控制权值,降低其工作负荷以及纠正驾驶员的误操作行为。     

人机协作系统中车辆轨迹规划与轨迹跟踪控制研究

自动驾驶系统需具备响应驾驶人意图且有效执行驾驶人意图的能力，以解决人机协作系统中存在的人机冲突、人机优势融合等问题。提出决策层“以人为主”、执行层“以机为首”的人机协作关系，构建包含驾驶人意图识别模块、基于意图识别的轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块的人机协作一体化控制系统框架，并重点对轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块开展研究。首先，结合双向长短期记忆神经网络（Bi-directional Long Short Term Memory，Bi-LSTM）与注意力机制模型建立换道轨迹规划模型；在改进人工势场算法中引入模型预测控制并建立避险轨迹规划模型。其次，通过开展驾驶模拟器试验建立换道与避险驾驶行为数据集，为拟人化模型训练和模型参数确定提供支撑。然后，综合考虑车辆状态变量、控制输入与输出以及道路结构参数等约束条件，构建基于最优转向前轮输入的线性时变模型预测轨迹跟踪控制器，实现对规划轨迹的精准跟踪。最后，基于驾驶模拟器搭建人机协作系统硬件在环测试平台，对轨迹规划模块与轨迹跟踪控制模块开展硬件在环测试与验证。结果表明：换道与避险规划轨迹光滑且平稳，轨迹跟踪控制过程中，车辆航向角与前轮转角变化平稳；所构建的轨迹规划与轨迹跟踪控制模块在确保安全性前提下可实现不同场景中的车辆运动控制需求。     

车载远程智能管理系统在汽车上应用的必然性分析

随着汽车电子技术的发展，智能化信息技术在汽车产业中的应用已成为大势所趋。它能合理、有效地对运营车辆进行监控、管理，规范驾驶员正常驾驶行为，减少因车辆管控不当或驾驶员非规范性行为造成的意外事故，并能降低车辆油耗和改善汽车尾气排放，是汽车产业变革发展所需。     

Development and evaluation of bus lanes with intermittent and dynamic priority in connected vehicle environment

Exclusive bus lanes provide a very high level of priority for transit operations, especially for Bus Rapid Transit and Express service, but these lanes could be underutilized and be a source of extra capacity if they could be shared in an intelligent way. This article explores the benefits of providing intermittent priority, called bus lane with intermittent and dynamic priority, of these exclusive bus lanes. Intermittent and dynamic priority can be implemented by allowing vehicles to use the lane when Bus Rapid Transit or Express bus is not present. Drivers can be alerted when a bus is in the lane using either infrastructure-based signs, or in the future using infrastructure-to-vehicle, or connected vehicle communications. Some critical operating parameters for implementing bus lane with intermittent and dynamic priority system including clear distance, degree of saturation (volume-to-capacity ratio), connected vehicle penetration, and bus departure/headway frequency have been investigated in this paper.