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《Automotive Innovation》是中国汽车工程学会主办，与施普林格联合出版并全球发行、反映汽车工程高学术水平和技术进展的国际性期刊。 本期《Automotive Innovation》通讯，内容包括两个方面： 1. 好文推荐：《Automotive Innovation》智能汽车相关3篇文章 2. China SAE近期动态： · Automotive Innovation Best Paper Award 2020发布 · 2022年度中国汽车十大技术趋势发布 · FISITA World Mobility Summit 将于10.20 & 11. 10举行 |
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基于支持向量机的自动车辆控制器故障检测、识别和预测方法研究 论文作者：Liam Biddle，Saber Fallah |
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| 随着自动驾驶技术的不断发展，对复杂车辆控制器准确、高效的自动故障诊断和健康监测变得尤为关键。论文围绕多传感器系统中多种故障混合的现象，提出了一种故障检测、隔离和识别体系，实现对复杂系统的实时故障诊断。首先，搭建了由检测、隔离、识别和预测模块组成的FDII系统。重点研究了复杂多传感器系统中Drift Fault、Hardover Fault、Erratic Fault、Spike Fault和Stuck Fault5种故障。针对每个信号样本设计了特征提取算法，从而实现对故障信号的特征提取。随后，采用支持向量机(SVM)技术识别自主车辆控制系统的传感器故障，并通过为每个传感器配备独立的SVM实现对多传感器系统的故障定位。最后，通过MATLAB/CarMaker联合仿真验证该策略的检测、识别和预测性能。结果表明，检所提方法检测和识别准确率分别为94.94%和97.01%，预测准确率为75.35%。 | |||
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关键词：故障检测 · 故障识别 · 故障预测 · 支持向量机 本文是英国萨里大学Saber Fallah团队开展的研究，引用词条如下： Biddle, L., Fallah, S. A Novel Fault Detection, Identification and Prediction Approach for Autonomous Vehicle Controllers Using SVM. Automot. Innov. 4, 301–314 (2021) |
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基于Dueling Double Deep Q-Network算法的端到端自动驾驶 论文作者：Baiyu Peng, Qi Sun, Shengbo Eben Li, Dongsuk Kum, Yuming Yin, Junqing Wei, Tianyu Gu |
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| 提出了一种基于深度强化学习算法Dueling Double Deep Q-Network的端到端自动驾驶方法。不同于现有研究普遍只将摄像头图像作为神经网络输入，本文将易于获得的车辆运动信息和图像同时作为输入，设计对应的对偶神经网络结构，为车辆提供更多的信息，提高了训练速度和收敛性能。针对车道保持任务设计了对应的状态、动作空间及奖励函数。利用所提方法在The Open Racing Car Simulator (TORCS)仿真平台上训练，性能表现超越人类驾驶员。最后，为提高方法的可解释性，对训练得到的神经网络进行可视化，结果表明该网络主要通过观测车道线来驾驶车辆。 | |||
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关键词：端到端自动驾驶 · 强化学习 · Dueling Q-Network · 神经网络 本文是清华大学李升波教授团队开展的研究，引用词条如下： Peng, B., Sun, Q., Li, S.E. et al. End-to-End Autonomous Driving Through Dueling Double Deep Q-Network. Automot. Innov. 4, 328–337 (2021) |
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基于计算机图形学的行人三维姿态估计开发方法研究 论文作者：唐吉思，周青 |
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| 本文介绍了一种融合参数化人体外几何模型与计算机图形学方法，合成拟真、具备姿态标注行人图像的技术路线，并基于该合成图像数据集初步探索了面向行人三维姿态估计的网络架构。文章证实该研究框架可以有效实现从姿态参数到行人图像，最终回到姿态参数的数据闭环，服务于姿态估计算法开发。未来通过与虚拟现实及动作捕捉技术联动，有望建立临碰撞险态场景下更加真实的多样化行人姿态数据集，为面向未来的一体化行人安全设计奠定基础，结合个性化行人人体有限元建模方法，推动主、被动行人安全技术的融合，进一步降低事故中行人损伤风险。 | |||
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关键词：姿态估计 · 行人安全 · 计算机图形学 · 卷积神经网络 本文是清华大学周青教授团队开展的研究，引用词条如下： Tang, J., Zhou, Q. A Computer Graphics-Based Framework for 3D Pose Estimation of Pedestrians. Automot. Innov. 4, 338–349 (2021) |
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| Automotive Innovation Best Paper Award 2020发布 | |||
 为加大优秀科研成果的传播力度，表彰优秀的论文作者，鼓励汽车科技工作者将优秀科研成果发表在《Automotive Innovation》上，中国汽车工程学会期刊与传媒中心组织了《Automotive Innovation》Best Paper Award 2020的评选，并于10月19日在上海2021中国汽车工程学会年会暨展览会上举行了隆重的颁奖仪式。 评审委员会从选题的重要性、内容的创新性、研究的科学性、成果的应用性、文章的可读性等方面，考虑论文的下载和引用指标，经过三轮严格评审，最终从《Automotive Innovation》2020年刊出的34篇文章中评选出2篇优秀论文，它们分别是： 南安普顿大学Jediah Richard Clark团队： Automated Vehicle Handover Interface Design Focus Groups with Learner, Intermediate and Advanced Drivers 深圳大学李国法团队： Deep Reinforcement Learning Enabled Decision-Making for Autonomous Driving at Intersections 更多信息，请点击此处查看。 |
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| 2022年度中国汽车十大技术趋势发布 | |||
 10月19日，由中国汽车工程学会组织开展的节能与新能源汽车技术路线图年度评估工作研究成果—2022年度中国汽车十大技术趋势（以下简称“汽车十大技术趋势”）在上海发布。 本次发布的汽车十大技术趋势是节能与新能源汽车技术路线图2021年度评估工作的一项重要研究成果之一。本研究重点围绕节能与新能源汽车技术路线图“九大领域”，聚焦2022年度“实现重大突破的技术”、“实现新量产的技术”、“应用规模显著提升的技术”等三类技术趋势，面向企业CTO、专家学者、技术骨干等开展了多轮调查与研究，形成了行业共识的年度十大技术趋势报告。 2022年度中国汽车十大技术趋势： 1. 100TOPS以上车规级计算芯片即将实现量产装车 2. 第三代半导体电机控制器将实现多车企量产应用 3. 安全性技术提升推动300Wh/kg高比能动力电池实现装车应用 4. 长寿命燃料电池系统将实现商用车多场景应用 5. 基于专用平台的纯电动乘用车市场占有率将超过65% 6. 国产高性能纯电动乘用车将更多采用800V电压平台 7. 智能热管理技术大幅提升新能源汽车低温适应性 8. 域控制器将实现由单域控制向跨域融合形态过渡技术突破 9. 整车信息安全防护技术将实现从边界防御向主动纵深防御体系跃升 10. DHT混合动力系统装车规模将实现倍增 更多信息，请点击这里。 |
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| FISITA World Mobility Summit 将于10.20 & 11. 10举行 | |||
 FISITA World Mobility Summit FISITA（FISITA世界出行峰会）将于10月20日到11月10日采取线上方式举办。本届峰会将聚集世界出行领域技术领袖，会议主题聚焦“工作场所的演变”。在疫情的影响下，世界各地的企业领导人都在探索远程工作的战略，会议将探讨如何在远程工作策略下，促进业务的稳定可持续运营。 更多信息，请点击这里。 |
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Automotive Innovation 《Automotive Innovation》作为由国家新闻出版署批准的中国汽车行业首个英文科技期刊，也是中国汽车工程学会（China SAE）为行业打造的重要国际交流平台和窗口，旨在进一步推动国际合作与交流，加速中国汽车创新成果走向国际，提升中国在国际汽车界的话语权。 自创刊以来，期刊就以建设世界一流期刊为目标，邀请全球15个国家和地区极具影响力的汽车领域专家担任编委，并与著名出版集团施普林格（Springer Nature）合作，以国际高标准确保论文水平和出版质量。期刊每季度出版1期，读者已涉及72个国家和地区，目前最高单篇下载次数超过18,000次。期刊已得到业内众多知名专家学者认可。 期刊主要刊登汽车及出行领域范围内具有创新性的理论、方法研究,产品开发和工程技术应用等相关创新成果，涵盖智能网联汽车技术、新能源汽车技术、未来出行技术等领域。 主编 李骏，中国工程院院士，中国汽车工程学会理事长，清华大学教授 赵福全，世界汽车工程师学会联合会2018-2020主席，清华大学汽车产业与技术战略研究院院长 执行主编 马芳武，吉林大学教授，FISITA副主席 |
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免费投稿及阅读 www.ChinaSAEJournal.com.cn www.springer.com/42154 联系方式： 中国汽车工程学会 陆丽俐女士 Tel: +86-10-50950101 Email: jai@sae-china.org |
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