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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》智能驾驶相关的3篇文章 2. China SAE近期动态： · ISC 2023将于7月10-12日在重庆召开 · 第七届国际汽车关键技术论坛将于4月19-20日在上海举办 · 《智能网联汽车蓝皮书（2022）》正式发布 |
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人机混合交通流中基于CAR-ToC模型接管控制下的驾驶员反应时间研究 论文作者：Yucheng Zhao, Haoran Geng, Jun Liang, Yafei Wang, Long Chen, Linhao Xu, Wanjia Wang |
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| 本研究旨在探讨人机交互中接管控制（ToC）对驾驶员反应时间和混合交通流的影响。采用基于自适应控制思维-理性认知架构（CAR-ToC）的反应ToC模型，并提出一种量化驾驶员情景认知不确定性的方法。试验结果表明，在ToC中，当驾驶员响应时间为4.2 s时，交通状态最佳，而响应时间越长，交通流的波动性越明显。此外，手动驾驶车辆在ToC中更容易发生撞车事故。本研究旨在验证动态接管策略的有效性，提高道路效率和安全性，并对提升自动驾驶车辆的安全与效率提出了建议。 | |||
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关键词：接管控制,CAR-ToC模型,司机反应时间,混合交通流特征 本文是江苏大学梁军教授团队开展的研究，引用词条如下： Zhao, Y., Geng, H., Liang, J. et al.: Effects of driver response time under take-over control based on CAR-ToC model in human–machine mixed traffic flow. Automot. Innov. 6(1), 3–19 (2023) |
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驾驶员对不同驾驶分心任务的EEG反应 论文作者：Guofa Li, Xiaojian Wu, Arno Eichberger, Paul Green, Cristina Olaverri-Monreal, Weiquan Yan, Yechen Qin, Yuezhi Li |
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| 驾驶员分心是交通事故的主要原因之一，但是驾驶员对不同类型分心任务的大脑反应仍然有待进一步研究。本研究旨在通过观察驾驶员脑电图（EEG）活动，评估不同类型分心任务对驾驶员大脑反应的影响。研究招募了24名参与者，在时钟任务、2-back任务和导航任务的引导下，模拟测试驾驶员在分心情况下的大脑活动。结果表明，综合分心任务对大脑活动的影响比单一认知分心任务更为显著。通过Friedman检验和事后双尾Nemenyi检验，发现各大脑区的带状活动存在显著差异。额叶的θ能量明显高于其他脑区，而颞叶的α能量在分心时明显下降。这些结果为基于EEG信号的分心检测系统的开发提供了理论上的参考。研究结果揭示了不同类型分心任务对驾驶员大脑活动的影响，有望为提高驾驶员安全性提供参考。 | |||
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关键词：驾驶安全,驾驶员分心,EEG,自动驾驶车辆 本文是重庆大学李国法及密歇根大学Paul Green团队研究成果，引用词条如下： Li, G., Wu, X., Eichberger, A. et al.: Drivers’ EEG responses to different distraction tasks. Automot. Innov. 6(1), 20–31 (2023) |
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面向人车交互——不同驾驶员警觉状态下的驾驶风险分析及检测 论文作者：Yingzhang Wu, Jie Zhang, Wenbo Li, Yujing Liu, Chengmou Li, Bangbei Tang, Gang Guo |
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| 驾驶员行为在交通安全中起着至关重要的作用，驾驶员的警觉状态是导致交通事故的主要因素。然而，驾驶员警觉状态对驾驶风险的量化影响还有待充分探讨。本研究旨在研究驾驶员警觉状态与驾驶风险之间的关系，使用了28名驾驶员在高速公路上保持80 km/h的速度2 h后记录的数据。采用k-means和线性拟合方法分析了不同驾驶员警觉状态下的驾驶风险分布。此外，本研究提出了一个分析驾驶风险的研究框架，并建立了3种分类模型（KNN、SVM和DNN）来检测驾驶风险状态。结果显示，低风险事故的发生频率与驾驶员的警觉状态水平呈负相关，而中度风险和高度风险事故的发生频率与驾驶员的警觉状态水平呈正相关。与KNN和SVM相比，DNN模型表现最好，达到了0.972的准确率、0.972的召回率、0.973的精确度和0.972的f1分数。这项研究可以为驾驶员预警系统和智能车辆的设计提供参考。 | |||
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关键词：驾驶风险，驾驶员警惕性，驾驶风险检测，人机互动，深度神经网络 本文是重庆大学郭钢教授团队研究成果，引用词条如下： Wu, Y., Zhang, J., Li, W. et al.: Towards human-vehicle interaction: driving risk analysis under different driver vigilance states and driving risk detection method. Automot. Innov. 6(1), 32–47 (2023) |
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| ISC 2023将于7月10-12日在重庆召开 | |||
 第五届FISITA世界智能安全大会（FISITA Intelligent Safety Conference, ISC 2023）将于2023年7月10-12日在重庆举办。世界智能安全大会是由世界汽车工程师学会联合会（FISITA）与中国汽车工程学会联合打造的国际交流平台，聚焦自动驾驶安全。ISC 2023将邀请全球领先的高校、研究机构、整车/零部件/科技公司从事自动驾驶研究的知名学者、技术领袖、资深专家分享最新研究进展，内容涉及预期功能安全、信息安全、人因安全、安全测试评价、人工智能和智能防护。 请持续关注会议官网 www.fisita.com/isc ,跟进会议日程更新。 |
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| 第七届国际汽车关键技术论坛将于4月19-20日在上海举办 | |||
 第七届国际汽车关键技术论坛将于2023年4月19-20日在国家会展中心-上海洲际酒店举办，论坛由中国汽车工程学会、上海市国际展览（集团）有限公司共同主办，于“第二十届上海国际汽车工业展览会”期间召开。论坛设立“节能与新能源汽车技术”、“氢能与燃料电池技术”、“智能与网联汽车技术” 3个主题分论坛，对现阶段热点技术和工程实践展开交流。 我们诚邀各有关单位积极报名参会，报名截止时间4月19日。 更多会议信息请点击这里查看。 |
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| 《智能网联汽车蓝皮书（2022）》正式发布 | |||
 近日，由中国汽车工程学会、国家智能网联汽车创新中心、中国智能网联汽车产业创新联盟联合组织90余家智能网联汽车产业相关单位、近200位行业专家，历时一年时间共同编制的《智能网联汽车蓝皮书（2022）》正式发布。 智能网联汽车蓝皮书是我国首部专门论述智能网联汽车产业发展的年度研究报告，2018年首次出版，本书为第五册。2022蓝皮书以前四年研究经验为基，以紧贴行业热点为本，以集智创新为要，设置总报告、产业篇、法规标准篇、技术篇、专题热点篇、应用篇及智能网联汽车标准进展附录等7个篇章，共32篇报告，系统全面的论述了2022年中国智能网联汽车产业技术现状与发展趋势。 具体内容，请点击这里查看。 |
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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32,000次。期刊已被ESCI、EI、Scopus（CiteScore=5.5）等国际数据库收录。 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终身名誉主席，清华大学教授，汽车产业与技术战略研究院院长 创刊荣誉执行主编 马芳武 执行副主编 章新杰，吉林大学教授，汽车仿真与控制国家重点实验室副主任 |
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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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