专辑导读
发展智能网联汽车不仅是我国从汽车大国迈向汽车强国的历史机遇，也是我国的国家战略。党的二十大报告强调，要加快建设交通强国和制造强国。国家发展改革委联合科技部、工业和信息化部等11个部门印发的《智能汽车创新发展战略》指出，发展智能汽车对我国具有重要的战略意义，并强调要加快推进智能汽车的创新发展。智能网联汽车融合智能交通与网联技术，实现车与人、路、云等智能信息交换共享，实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的汽车。在新一轮科技革命与产业变革的推动下，紧抓智能网联汽车发展的重大历史机遇，将助力解决汽车社会面临的交通安全、道路拥堵、能源消耗、环境污染等问题，也可以处理更复杂的场景，使得智能网联汽车更好地为人类乘客服务，最终为实现最高级别的自动驾驶提供可靠的保障。《机械工程学报》编辑部特邀清华大学李克强院士担任客座主编、东南大学殷国栋教授、清华大学曹东璞研究员、同济大学熊璐教授、重庆大学胡晓松教授、南京航空航天大学赵万忠教授、吉林大学朱冰教授、清华大学高博麟副研究员、同济大学黄岩军教授、南京理工大学皮大伟教授、武汉理工大学褚端峰教授、北京理工大学张雷特别研究员和重庆大学唐小林教授担任客座编辑，共同策划出版“智能网联汽车”专辑，广邀本领域专家学者结合自身科研实践，介绍最新研究进展、总结学科发展脉络及面临的挑战，集中展示智能网联汽车科学问题与物理机制、关键技术及推广应用，促进学术交流，推动相关领域纵深发展。专辑共收录论文38篇，本期推送14篇。专辑已于《机械工程学报》2024年10期正式出版。
客座专家团队
李克强，清华大学车辆与运载学院教授，中国工程院院士，智能绿色车辆与交通全国重点实验室主任、国家智能网联汽车创新中心首席科学家。曾获国家技术发明二等奖2项、国家科技进步二等奖1项、中国汽车工业科学技术进步特等奖1项。
殷国栋，东南大学首席教授，江苏特聘教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，教务处处长，机械工程学院教授，网络空间安全学院智能网联汽车信息安全研究中心主任，江苏省智能电动运载装备工程研究中心主任。现兼任教育部高等学校工程训练教学指导委员会委员、江苏省智能网联汽车标准化技术委员会副主任委员、江苏省汽车工程学会副理事长等。近五年主要从事车辆动力学与控制、电动汽车与智能网联汽车、车联网与车路协同、高端机械装备等研究。
曹东璞，国家级海外高层次人才，清华大学智能绿色车辆与交通全国重点实验室首席研究员。在智能网联汽车领域发表期刊论文150余篇、2本英文专著及40余项专利，已培养人才80余人。获国际期刊/会议最佳论文奖10余项，SAE Arch T. Colwell Merit Award，IEEE ITSS Outstanding Application Award。担任IEEE ITSS HMI-CAV技术委员会共同主席，IEEE IV 2018和IEEE ITSC 2022程序共同主席等。
熊璐，同济大学教授，国家杰出青年科学基金获得者，同济大学汽车学院副院长。主持国家重点研发计划项目、973 计划等多项国家和省部级重大项目，主持获得中国汽车工业技术发明一等奖、上海市科技进步一等奖。发表 SCI/EI 论文 250余篇，授权发明专利100余项,专著3部，参撰英文著作2 部，牵头制订国家标准3项。
胡晓松，重庆大学教授，入选国家青年人才计划、重庆市杰青、重庆英才创新领军人才，现为英国工程与技术学会IET会士、SAE新能源汽车技术委员会共同主席、中国青年科技工作者协会理事等，Renew. Sust. Energ. Rev.等10余个新能源及车辆领域权威期刊的副编辑/编委/客座编辑。牵头获得重庆市自然科学一等奖、中国仿真学会科学技术一等奖、川渝产学研创新成果一等奖等多项科技奖励。
赵万忠，南京航空航天大学车辆工程系教授，江苏省车辆分布式驱动与智能线控工程研究中心主任；在智能网联汽车决策与控制、线控底盘技术、分布式驱动与混合动力技术等领域，主持国家重点研发计划1项、国家自然科学基金4项（面上项目3项）、主持省部级项目及企业合作项目60余项，专利转化项目10余项；以第一完成人获得中国机械工业科学技术一等奖、江苏省科学技术一等奖等多项奖项；近五年，以唯一通讯作者发表SCI论文100余篇，授权发明专利200余件。
朱冰，吉林大学汽车工程学院教授，博士生导师，青年长江学者，吉林省拔尖创新人才，吉林大学汽车工程学院副院长，中国汽车工程学会青年工作委员会主任委员，中国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会委员，中国人工智能学会智能驾驶专业委员会副秘书长。先后主持国家自然科学基金项目、国家重点研发计划课题等省部级以上项目20余项；以第一责任作者身份发表SCI/EI检索学术论文90余篇；以第一发明人身份获授权发明专利45项、美国专利1项；先后荣获中国汽车工业科技进步奖一等奖、中国生产力促进奖（创新发展）一等奖、吉林省技术发明奖二等奖、吉林省青年科技奖、中国汽车工业优秀青年科技人才奖等。
高博麟，清华大学车辆与运载学院副研究员。中国汽车工程学会青年工作委员会秘书长。长期从事车路云一体化融合系统动态设计与控制领域的研究工作，围绕车路云一体化系统控制架构、多目标预测性行驶控制等瓶颈问题开展研究。
黄岩军，同济大学教授、博士生导师，国家自然科学基金优秀青年基金（海外）获得者，教育部科技领军人才团队负责人，上海市海外高层次人才特聘专家。博士毕业于滑铁卢大学，曾获英国女王大学永久教职邀请。获得汽车领域顶级期刊IEEE Trans. Veh. Tech. 2019年度最佳论文（Best Land Transportation Paper Award），中国汽车工程学会英文会刊Automotive Innovation评为2018年度最佳论文，《汽车技术》评为2018 年度十大最受关注论文；近三年获多个ESI高被引文章/热点文章，谷歌学术引用4000余次。受邀担任IEEE Trans. ITS, Proc IMechE, Part D、中国汽车工程学会英文会刊Automotive Innovation等若干汽车领域期刊编委；受邀担任FISITA第一届“人工智能和自动驾驶”全球青年论坛主席；以主编身份编辑智能网联汽车丛书并在Springer出版；担任多个高水平期刊审稿人且获得多个顶级期刊杰出审稿人奖；担任中国汽车工程学会青年委员会副主任委员，汽车智能交通分会副秘书长等学术职位。
皮大伟，南京理工大学教授，博导，国家青年人才获得者，江苏省“333工程”第三层次，江苏省“六大人才高峰”高层次人才和创新人才团队。现任中国机械工业教育协会第四届车辆工程专业教学委员会委员，中国汽车工程学会青年委员会委员。长期从事车辆动力学与智能控制、特种车辆底盘设计与主动安全技术等研究工作，获得教育部科技进步一等奖一项，其他省部级科技奖励多项。
褚端峰，武汉理工大学教授、博士生导师，长期致力于智能驾驶、机器学习等研究。主持了国家重点研发计划、国家自然科学基金、湖北省自然科学基金等国家及省部级项目10多项；以第一或通讯作者，发表了IEEE TSMC、IEEET T.ITS、IEEE TVT、机械工程学报、中国公路学报、自动化学报等学术期刊论文50余篇；以第一发明人，获得了授权发明专利13项；获省部级科技奖励4项；入选了中国智能交通协会优秀科技创新领军人才、湖北省杰出青年基金、湖北省青年拔尖人才等项目和人才计划。
张雷，北京理工大学特别研究员、博士生导师，北京市科技新星。主要研究方向为智能电动汽车安全控制理论与关键技术。主持国家重点研发计划、国家自然科学基金等国家与省部级项目多项；发表第一或通讯作者SCI论文70余篇；授权国家发明专利40余项；担任《IEEE Open Journal of Vehicular Technology》等期刊副主编，《Chinese Journal of Mechanical Engineering》期刊青年编委。获北京市科学技术进步奖一等奖、中国汽车工程学会技术发明一等奖。
唐小林，重庆大学机械与运载工程学院教授，博士生导师。主要研究方向为混合动力汽车优化设计与节能控制，智能汽车环境感知、路径规划与决策，传动控制。担任重庆市产学研合作促进会常务理事，中国汽车工程学会青年委员会委员，中国自动化学会车辆控制与智能化专委会委员，IEEE Senior Member。担任IEEE Transactions on Vehicular Technology, IEEE Transactions on Transportation Electrification, Chinese Journal of Mechanical Engineering等领域权威期刊编委。
01
面向无信号灯十字路口场景的自动驾驶安全决策方法研究
引用格式:杨凯, 唐小林, 钟桂川, 王明, 李国法, 胡晓松. 面向无信号灯十字路口场景的自动驾驶安全决策方法研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 147-159.
论文亮点：
基于值分布式强化学习的安全决策策略：提出了一种结合值分布式强化学习（FPQN）与条件风险价值函数（CVaR）的决策策略，专注于提高无信号灯十字路口场景下的驾驶安全性；
决策不确定性估计框架的创新：引入集成学习理论，构建了基于集成FPQN的决策不确定性估计框架（EFPQN），能够实时量化决策风险，提高了系统应对驾驶风险的能力；
SUMO仿真验证：通过SUMO仿真平台验证，结果显示所提出的方法在降低因环境遮挡和交通参与者行为随机性导致的驾驶风险方面效果显著。
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02
预见性驾驶风险场模型
引用格式:褚端峰, 彭赛骞, 胡海洋, 皮大伟. 预见性驾驶风险场模型[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 160-170.
论文亮点：
预见性驾驶风险场模型：提出了一种新颖的预见性驾驶风险场模型，通过考虑目标车辆的预测轨迹，更真实地反映了行驶过程中的驾驶风险；
轨迹预测与风险评估结合：模型将目标车辆的未来轨迹与自车的规划轨迹结合，计算车辆间的相对位置和趋势，提高了驾驶风险评估的精确度；
显著的性能提升：试验结果表明，相较于传统的碰撞时间(TTC)方法和不考虑目标车辆轨迹预测的风险模型，提出的方法能更准确地预测未来驾驶风险，预测误差约为5%。
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03
基于DQP-LMPC的智能车超车换道动态路径规划
引用格式:胡林, 杨冬兆, 张新, 章杰, 廖家才. 基于DQP-LMPC的智能车超车换道动态路径规划[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 171-181.
论文亮点：
创新性路径规划模型：提出了一种基于双五次多项式和线性时变模型预测控制（DQP-LMPC）结合的动态路径规划模型，专门用于双向双车道的超车换道场景，提高了路径规划的安全性和有效性；
考虑车网联条件的安全性分析：模型结合车网联技术，实时获取并分析前方车辆和对向车道车辆的信息，确保换道过程中的安全性，特别是对于复杂的动态交通环境；
高效路径规划与仿真验证：通过仿真验证，在多种复杂交通工况下，该模型能够成功规划出安全、舒适且高效的超车换道路径，展示了模型的实际应用潜力。
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04
智能网联汽车预期功能安全风险评估3σ接受准则
引用格式:白先旭, 潘宇翔, 陈浩, 李维汉, 石琴. 智能网联汽车预期功能安全风险评估3σ接受准则[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 182-191.
论文亮点：
风险接受准则的创新建立：提出了基于6σ理论的3σ接受准则，用于SOTIF（预期功能安全）的风险评估。这一创新性方法帮助建立更准确的风险接受标准，降低开发成本，提高整车的安全信心度和开发效率；
驾驶安全系数的重新定义：通过引入3σ接受准则，重新定义了行车安全场中的驾驶安全系数（DSI）标准值的计算方法，从而量化基础场景下的SOTIF风险接受准则，提升了智能网联汽车的安全评价体系；
自然驾驶数据的验证与应用：利用TrafficNet数据库提取和分析自然驾驶数据，验证了驾驶人行为的“极值特性”和参数的正态分布，为建立科学的SOTIF风险接受准则提供了数据支持，有助于提高智能网联汽车的整体安全水平。
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05
基于动态运动基元的车辆高速公路换道轨迹规划
引用格式:梁凯冲, 赵治国, 颜丹姝, 赵坤. 基于动态运动基元的车辆高速公路换道轨迹规划[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 192-206.
论文亮点：
动态运动基元（DMPs）算法的应用：提出了基于DMPs的车辆高速公路换道轨迹规划方法，通过学习自然驾驶员的换道示教轨迹，构建了运动基元库，实现了轨迹的高效复现和泛化，提升了换道轨迹的自然性和适应性；
路径与速度的协同规划：解决了传统轨迹规划中路径与速度解耦的问题，实现了高速公路换道过程中路径与速度的协同规划，提高了轨迹规划的整体性和合理性;
驾乘人员接受度的提升：通过Prescan/Matlab/Carsim联合仿真和实车试验验证，证明了该方法在轨迹规划的实时性和可跟踪性上具有优异表现，并提高了驾乘人员对自动驾驶车辆换道轨迹的接受度。
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06
行车风险量化新方法及其防控策略仿真研究
引用格式:郑讯佳, 蒋骏皓, 黄荷叶, 王建强, 许庆, 张强. 行车风险量化新方法及其防控策略仿真研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 207-221.
论文亮点：
考虑驾驶人行为特性的行车风险量化新方法：提出了一种创新的行车风险量化方法，将驾驶人行为特性纳入风险评估，提升了行车风险量化的准确性；
风险梯度调整与Frenet坐标转换结合：通过在车辆纵向和横向设置风险梯度调整系数，并引入Frenet坐标转换，使得行车风险在不同方向上的表现更加精细化和差异化；
高效的风险防控策略：设计并验证了多个高速公路和无信号灯交叉路口场景的行车风险防控策略，实验结果表明，与传统模型相比，该策略在安全性和通行效率上表现更优，尤其在无信号灯交叉路口仿真中显示出极高的防控效果。
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07
面向动态不确定场景的自动驾驶车辆时空耦合分层轨迹规划研究
引用格式:周洪龙, 裴晓飞, 刘一平, 赵柯帆. 面向动态不确定场景的自动驾驶车辆时空耦合分层轨迹规划研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 222-234.
论文亮点：
基于可达集的分层式时空耦合轨迹规划：提出了一种创新的分层式轨迹规划方法，通过可达集计算各时刻的可达区域，实现了在动态不确定场景下的最优行驶走廊和初始轨迹规划；
平滑轨迹优化与跟踪：利用二次规划在最优行驶走廊内优化初始轨迹，确保规划出的轨迹不仅平滑，而且可以高效跟踪，提升了智能车辆在复杂场景下的通行能力；
仿真与实车测试验证：通过PreScan、CarSim、Matlab等仿真平台，以及实车避障测试，验证了所设计方法在动态复杂交通场景中的有效性，能够在保证安全的前提下，兼顾预测准确度与实时性。
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08
面向分体式飞行汽车自主对接的自动驾驶底盘运动规划方法研究
引用格式:郄天琪, 王伟达, 杨超, 李颖, 项昌乐. 面向分体式飞行汽车自主对接的自动驾驶底盘运动规划方法研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 235-244.
论文亮点：
创新的LSTM车辆模型应用：提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的自动驾驶底盘轨迹规划方法，通过LSTM网络表征自动驾驶底盘的运动学特性，显著提升了轨迹规划的精度；
高效的滚动时域优化与求解策略：在模型预测控制架构下，构建了滚动时域优化问题，并采用向量加权平均值优化方法求解非线性优化问题，实现了精确的行驶轨迹规划；
实车验证与显著性能提升：通过分体式飞行汽车样机的实验验证，提出的方法在转弯场景中显著减少了底盘行驶轨迹偏差，与传统MPC方法相比，平均纵向位置偏差下降了78.89%，最大纵向位置偏差下降了86.67%。
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09
自动驾驶奖励函数贝叶斯逆强化学习方法
引用格式:曾迪, 郑玲, 李以农, 杨显通. 自动驾驶奖励函数贝叶斯逆强化学习方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 245-260.
论文亮点：
基于贝叶斯逆强化学习的奖励函数建模：提出了一种基于贝叶斯神经网络的奖励函数模型，通过近似变分推理和蒙特卡洛方法，克服了人工构造奖励函数的局限性，提高了对复杂驾驶场景的泛化能力；
不确定性认知型类人驾驶策略：引入奖励函数的不确定性度量与惩罚机制，提出了不确定性认知型类人驾驶策略，显著提升了驾驶策略的安全性、类人性和训练稳定性；
实验证明的优越性能：在NGSIM US-101和nuPlan数据集上的实验验证表明，所提出的方法在奖励函数的学习和训练稳定性方面，明显优于主流逆强化学习方法和行为克隆学习策略。
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10
考虑复杂地形的越野环境无人车辆路径规划研究
引用格式:聂士达, 刘辉, 廖志昊, 谢雨佳, 项昌乐, 韩立金, 林思豪. 考虑复杂地形的越野环境无人车辆路径规划研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 261-272.
论文亮点：
改进Theta*算法：提出了一种基于崎岖地形人工势场的改进Theta*算法，通过综合考虑坡度、地面类型和地面高程，显著提高了越野环境中全局路径规划的通行效率和安全性；
自适应概率路线图算法 (APRM)：引入了自适应采样策略的APRM算法，提高了复杂越野环境下局部轨迹规划的效率，特别是在处理非结构化道路和开阔场景时表现突出；
实验证明的性能提升：改进Theta*算法和APRM算法在试验中分别实现了全局路径坡度减少35.63%、地表起伏程度降低33.56%，以及局部轨迹规划时间减少79.68%和54.74%，验证了方法的高效性和可靠性。
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11
基于半空间约束理论的自动泊车高性能轨迹优化方法
引用格式:陈晓明, 李柏, 范丽丽, 王涯舟, 张坦探, 张友民, 曹东璞. 基于半空间约束理论的自动泊车高性能轨迹优化方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 273-288.
论文亮点：
预设空间快速优化法：提出了一种基于数值优化的轨迹规划方法，通过将泊车轨迹规划问题表述为最优控制问题，并利用半空间约束理论和信任域约束简化高维度非线性约束，从而在极短时间内生成高精度数值最优泊车轨迹；
线性不等式约束简化：通过将复杂的避障约束简化为线性不等式约束，并进一步减少约束规模，提高了优化过程的计算效率和精度；
性能优越的仿真验证：大量仿真试验表明，预设空间快速优化法在求解成功率、计算耗时和结果最优性方面均优于现有主流泊车轨迹优化算法，如OBCA和LIOM。
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12
基于前车轨迹预测的智能车辆高速主动避撞方法
引用格式:赵林峰, 丰肖, 方婷, 王宁, 陈无畏, 王慧然. 基于前车轨迹预测的智能车辆高速主动避撞方法[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 289-301.
论文亮点：
前车轨迹预测与自车动力学结合：提出了一种结合前车预测轨迹和自车动力学稳定性的主动避撞方法，增强了高速场景下避撞的安全性和实际应用能力；
LSTM-RNN预测模型：利用LSTM-RNN模型进行前车轨迹的多时域预测，提高了避撞策略的预测准确性，为后续的避撞决策提供了更可靠的数据支持；
综合性主动避撞策略：设计了基于TOPSIS算法的主动避撞路径规划方法，并通过Prescan-Simulink-Carsim硬件在环试验平台验证了该方法的有效性，表明该方法能有效解决高速场景中的避撞问题。
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13
汽车功能安全：面向敏感指令攻击场景的自主驾驶车辆路径规划风险缓解控制
引用格式:林晨, 魏洪乾, 荆威, 张幽彤. 汽车功能安全：面向敏感指令攻击场景的自主驾驶车辆路径规划风险缓解控制[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 302-316.
论文亮点：
敏感动作指令攻击的风险解耦与量化：提出从汽车的横向、纵向及航向三个自由度进行风险解耦，并引入网络风险因子和阻断风险因子进行攻击风险的量化评估，增强了对敏感动作指令攻击的识别和处理能力；
动态风险调整的模型预测控制：在模型预测控制中引入风险因子的惩罚函数实时修正，规划出考虑动态网络攻击风险的局部最优参考路径，提高了路径规划的安全性；
主备冗余总线切换机制：在轨迹跟踪层加入基于阈值驱动的主备冗余总线切换机制，显著提高了系统对敏感动作指令攻击的鲁棒性，有效缓解了速度急剧变化和转向失稳问题，提升了车辆的整体安全性。
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14
基于轨迹预测安全边界的智能汽车换道避撞系统
引用格式:谈东奎, 胡港君, 朱波, 胡旭东, 姚明尧. 基于轨迹预测安全边界的智能汽车换道避撞系统[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 317-328.
论文亮点：
轨迹预测不确定性量化：利用切比雪夫区间分析方法量化前车切入轨迹的不确定性，并推导轨迹预测安全边界的计算公式，为换道避撞系统提供了可靠的不确定性评估工具；
换道安全边界决策：基于轨迹预测安全边界进行自车换道碰撞危险分析，并决策出换道安全边界，以此为约束设计换道控制器，显著提升了换道避撞系统的安全性；
鲁棒模型预测控制应用：采用基于Tube的鲁棒模型预测控制方法实现主动换道避撞控制，通过仿真和硬件在环测试验证了所提方法的有效性，显著提高了系统的预期功能安全性能。
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责任编辑：杜蔚杰
责任校对：张 强
审 核：张 强
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