Automotive Innovation

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《Automotive Innovation》是中国汽车工程学会主办，与斯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，内容包括以下两方面：
1. 好文推荐：《Automotive Innovation》智能网联汽车技术相关的3篇文章
2. China SAE近期动向：
   · Automotive Innovation智能交通系统专题征稿延期至2024年12月31日
   · Automotive Innovation 2023 Best Paper Award 颁布
   · 《2025年度中国汽车十大技术趋势》正式发布

		MFE-SSNet: 基于多模态融合的端到端方向盘转角与车速预测网络论文作者：Yi Huang, Wenzhuo Liu, Yaoyu Li, Lei Yang, Hanqi Jiang, Zhiwei Li, Jun Li

		在自动驾驶汽车领域，准确预测方向盘转角和车速是一项关键任务。这一任务影响着自动驾驶汽车最终决策的精准性，是确保自动驾驶汽车安全、高效运行的基础。以往的研究往往仅依赖一种或两种模态的数据来预测方向盘转角和车速，这一方式具有一定的不足。本文作者提出了一种基于多模态融合的端到端方向盘转角与车速预测网络（MFE-SSNet）。该网络创新性地将单流和双流结构扩展为三流结构，并巧妙地利用HRNet和LSTM层提取图像、方向盘转角和车速的特征。此外，为了充分融合不同模态数据的特征信息，本文还提出了一种基于局部注意力的特征融合模块。该模块通过捕捉局部通道中的相互依赖关系，改善了不同模态特征向量的融合效果。实验结果表明，在公开的Udacity数据集上，MFE-SSNet的性能优于当前的模型。

		关键词：自动驾驶汽车，深度学习，多模态融合，智能交通本文是清华大学李骏院士团队研究成果，引用词条如下: Huang, Y., Liu, W., Li, Y. et al.: MFE-SSNet: Multi-Modal Fusion-Based End-to-End Steering Angle and Vehicle Speed Prediction Network. Automot. Innov. (2024). https://doi.org/10.1007/s42154-024-00296-x

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		线控转向系统角度跟踪的模型预测反步法控制方法论文作者：Lin He, Ziang Xu, Chaolu Guo, Chunrong Huang, Xinxin Zheng, Qin Shi

		本文提出了一种混合控制方法，即模型预测反步法控制，用于操纵转向角度。在反步法控制中，设计步进流形时融入了李雅普诺夫函数，这为确定每个流形的最优步进参数带来了挑战。与现有研究中主要关注恒定步进系数不同，本研究探索了较少研究的变量方法。将步进参数作为可调变量引入，并将其纳入反步法控制律中，该控制律使用模型预测控制进行计算，其中反步法控制律以可调变量作为系统输入。该混合控制算法利用控制系统的先验知识来确定步进参数的最优值。本文全面探讨了模型预测反步法控制在线控转向系统中的应用，特别是通过代价函数解决变量步进参数的问题。所开发的算法被应用于转向控制单元，并在实际转向测试车辆中进行了验证。结果表明，在工程实践背景下，线控转向系统成功实现了角度跟踪。

		关键词：混合控制算法，李雅普诺夫函数，步进流形，变量步进参数，转向测试车辆本文是合肥工业大学汽车与交通工程学院研究成果，引用词条如下: He, L., Xu, Z., Guo, C. et al.: A Model Predictive Backstepping Control Approach for Angle Tracking of Steer-by-Wire System. Automot. Innov. (2024). https://doi.org/10.1007/s42154-024-00291-2

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		基于双车道高速公路汇入区系统延迟预测的双离合器智能网联车辆协同控制研究论文作者：Yangyang Wang, Tianyi Wang

		高速公路汇入区易发生交通拥堵和事故。随着当前汽车技术的轨迹和发展，基于网联自动驾驶车辆（CAVs）的智能网联车辆协同控制是解决这一问题的根本途径。虽然现有的大量研究仅关注单车道高速公路场景下的汇入控制，但实际高速公路环境中存在不止一条主车道。因此，本文受双离合器变速器原理的启发，针对这一差距，提出了双离合器纵向-横向协同规划模型。此外，考虑到车辆互联网中通信延迟对控制效果的影响，本文提出了一种系统延迟预测模型。该模型融合了自适应卡尔曼滤波算法、基于模仿学习的精英非支配排序遗传算法以及径向基函数神经网络。应用于双车道高速公路网联自动驾驶车辆的双离合器预测延迟汇入控制模型（DPDM）正是由上述两个模型构成。本文通过仿真分析了DPDM在不同交通密度下的双车道高速公路上的性能。研究结果表明，DPDM在提升群体车辆安全性、加快和稳定汇入过程、优化交通流速度以及节约燃油消耗方面展现出明显的综合优势。

		关键词：双离合器协同规划，汇入控制，系统延迟预测，网联自动驾驶车辆，多目标优化，径向基函数神经网络本文是同济大学汽车学院研究成果，引用词条如下： Wang, Y., Wang, T.: Research on Dual-Clutch Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Control Based on System Delay Prediction of Two-Lane Highway On-Ramp Merging Area. Automot. Innov. (2024). https://doi.org/10.1007/s42154-024-00283-2

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		Automotive Innovation智能交通系统专题征稿延期至2024年12月31日
		Automotive Innovation专题征稿：Feature Topic on A Intelligent Transportation Systems。专栏旨在交流探讨智能交通系统（ITS）的多元化领域，涵盖了基础理论、创新方法和关键技术。希望本专题能为推进可靠、高效的ITS发展提供方向和解决方案。征稿包括但不限于以下主题：征稿包括但不限于以下主题： Traffic collaborative perception and prediction methodologies and techniques End-edge-cloud communication techniques considering spectrum resources constraints Mixed traffic modelling methodologies under complex environments Decision-making strategies amidst human behavior uncertainty and/or unforeseen disturbances Traffic control methodologies based on human-vehicle-road coordination Artificial intelligence approaches for enhancing traffic efficiency and safety Sustainable transportation solutions leveraging ITS technologies Interoperability for seamless integration of ITS components ITS innovations to support public transportation systems 截止日期: 2024年12月31日更多信息，请点击这里。


		Automotive Innovation 2023 Best Paper Award 颁布
		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，中国汽车工程学会学术期刊部组织了Automotive Innovation 2023 Best Paper Award评选。评审委员会从选题重要性、内容创新性、研究科学性、成果应用性、文章可读性，及论文的下载和引用指标等方面综合考虑，经同行评议广泛评审及严格审查，最终从《Automotive Innovation》2023年刊出的文章中评选出3篇优秀论文： Safe, Efficient and Socially-Compatible Decision of Automated Vehicles: A Case Study of Unsignalized Intersection Driving（Authors：Daofei Li, Ao Liu, Hao Pan, Wentao Chen） A Bayesian Approach with Prior Mixed Strategy Nash Equilibrium for Vehicle Intention Prediction（Authors: Giovanni Lucente, Reza Dariani, Julian Schindler, Michael Ortgiese） Fault Diagnosis of Proton Exchange Membrane Fuel Cell Based on Nonlinear Impedance Spectrum（Authors: Hao Yuan, Shaozhe Zhang, Xuezhe Wei, Haifeng Dai）更多信息，请点击这里查看。


		《2025年度中国汽车十大技术趋势》正式发布
		11月12日，中国汽车工程学会名誉理事长、中国工程院院士、清华大学教授李骏代表中国汽车工程学会正式发布《2025年度中国汽车十大技术趋势》。 “2025年度中国汽车十大技术趋势”主要围绕《节能与新能源汽车技术路线图3.0》“5大技术群+26个专题”，聚焦下一年度即将实现重大技术突破、新量产和应用规模显著提升的“三类”技术，面向全行业开展四轮调查与研究，来自113家单位的405位企业CTO、专家学者、技术骨干等参与此次研究，最终形成凝聚行业共识的年度技术趋势研究成果。趋势一：新能源A级乘用车百公里行驶电耗将降至10kwh以下趋势二：车载智能计算平台降本提质助力NOA等智能驾驶技术快速发展趋势三：智驾与智能底盘融合将显著提升L3以上车辆运动控制性能趋势四：安全可靠的整车全域操作系统将迎来量产元年趋势五：AI赋能的合成数据将成为自动驾驶研发的重要数据资源趋势六：智能高效混合动力控制策略将持续优化并日益普及趋势七：EMB技术日趋成熟即将迎来量产应用趋势八：多模态大模型有望推动自动驾驶感知决策能力实现创新突破趋势九：智能电池将实现感知器件、自修复新材料的重大突破趋势十：自动驾驶运行安全风险管控系统将逐步上车部署与应用具体内容，请点击这里查看。

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64,000次。期刊已被ESCI、EI、Scopus（IF₂₀₂₃=4.8; CiteScore₂₀₂₃=8.5）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，中国汽车工程学会名誉理事长，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
免费投稿及阅读 www.ChinaSAEJournal.com.cn www.springer.com/42154 联系方式：中国汽车工程学会李冬女士 Tel: +86-10-5092-3792 Email: lidong@sae-china.org
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