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2025年03期

《汽车技术》是国内外公开发行的汽车前瞻与应用技术类月刊。《汽车技术》以报道汽车整车及其零部件设计、研究、试验等方面的前瞻与应用技术为主，并兼有理论研究内容，特别欢迎传统内燃机汽车高效动力系统、轻量化、低阻力领域以及新能源汽车和互联智能汽车技术领域的来稿，反映国家重点扶持项目、自然科学基金项目和其他重点项目等研究成果的稿件将被优先选择发表。

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智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于脑电特征的虚拟现实诱发自动驾驶晕动症识别

智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于脑电特征的虚拟现实诱发自动驾驶晕动症识别

【摘要】针对自动驾驶与虚拟现实技术融合中，因视觉信息与操作信息不匹配引发的晕动症问题，通过模拟驾驶平台的主动驾驶与自动驾驶双任务范式，同步采集受试者的脑电信号，并结合Go/No-go行为范式和标准化晕动症问卷，探究不同驾驶模式对大脑认知资源分配的影响。结果表明：自动驾驶场景显著加剧视觉-前庭冲突引发的晕动症症状；基于虚拟现实的自动驾驶容易引起晕动症，其神经机制表现为Pz、Cz、Fz通道功率谱密度升
智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 转弯和直行场景下驾驶员认知分心识别的研究

智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 转弯和直行场景下驾驶员认知分心识别的研究

【摘要】为了探寻转弯和直行场景下驾驶员分心驾驶的内在机理，通过驾驶模拟器搭建直行与转弯虚拟场景，采集驾驶员不同驾驶状态的驾驶绩效和眼动信息数据，并使用KNNImputer算法对设备在采集过程中缺失的数据进行插补处理；通过配对样本T检验对时间长度为1 s、重叠率为75%的时间窗口提取的样本数据进行显著性差异分析并提取特征指标；基于该特征指标集合，采用XGBoost分类器构建不同场景下的认知分心识别模
智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于改进YOLOv8n的环卫车辆驾驶员疲劳检测方法

智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于改进YOLOv8n的环卫车辆驾驶员疲劳检测方法

【摘要】针对环卫车驾驶员的驾驶环境和驾驶安全，提出了一种基于改进YOLOv8n算法的驾驶员疲劳检测方法。使用FasterNet替换YOLOv8n目标检测算法的主干网络，并设计FasterNet-YOLO的轻量级网络模型；在主干网络和颈部中分别加入压缩和激励（SE）模块与卷积注意力机制（CBAM）模块，保留输入的重要特征信息；引入Zero-DCE++算法对摄像头输入的视频流进行亮度增强，处理因驾驶员
智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于集成学习和脉搏多维特征融合的驾驶疲劳检测方法

智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于集成学习和脉搏多维特征融合的驾驶疲劳检测方法

【摘要】为了提升驾驶疲劳检测准确性，以驾驶员的生理信号脉搏波为数据源，在提取心率变异性特征的基础上，引入基于血液动力学的脉搏波波形特征进行多维特征融合，构建可以有效表征驾驶疲劳的特征数据集，并基于集成学习构建驾驶员疲劳状态三分类模型，在数据预处理阶段引入重采样方法，并对比不同采样方式对模型检测性能的影响。试验结果表明：脉搏信号多维特征融合可以显著提高对驾驶疲劳的检测精度，相对于仅采用心率变异性特征
智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于图时空注意力的多车交互轨迹预测模型

智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于图时空注意力的多车交互轨迹预测模型

【摘要】为有效提取高速交通场景下车辆间的交互特征，从而准确预测动态障碍轨迹，基于编-解码框架，提出基于图时空注意力的多车交互轨迹预测模型。结合斥力场和图模型建立车-车图交互场，利用节点和邻接特征矩阵表征车辆之间的动态交互，通过图空间注意力和时间多头注意力提取深层时空交互，获取图时空融合编码；将车辆横纵向行为意图独热编码与其拼接，实现目标车辆多模态轨迹预测。利用NGSIM数据集进行验证，相较于其他6
智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于IHHO-Stacking集成模型的车辆驾驶性评估

智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于IHHO-Stacking集成模型的车辆驾驶性评估

【摘要】为解决车辆驾驶性主观评价一致性差及客观评价无法反映主观感受的问题，提出了一种基于堆叠（Stacking）集成学习方法的评价模型，首先研究了车辆加速工况特性，定义了工况驾驶性客观评价指标，使用评价指标作为输入特征训练Stacking集成模型，并且使用改进的哈里斯鹰优化（IHHO）算法优化了Stacking集成模型，提高了预测性能。最后通过道路试验表明，IHHO-Stacking集成模型的性能
智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 分布式电驱动承载平台的动力学建模与模型预测控制

智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 分布式电驱动承载平台的动力学建模与模型预测控制

【摘要】针对分布式电驱动承载平台轨迹跟踪控制存在高速跟踪精度低、鲁棒性弱等问题，设计了基于期望前轮转角跟踪的分层式横向运动控制策略。以分布式电驱动承载平台为研究对象，基于各子系统的动力学分析和轮地作用关系分析，构建了完整的胶轮、车体、电驱等模块的一体化动力学模型。通过构建上层模型预测控制（MPC）轨迹跟踪和下层转向电机转角控制的分层式运动控制策略，可实现承载平台横向位置的高精度控制。基于Simul
智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于双离合变速器的起步控制优化研究

智能驾驶中人因状态多模态信息监测与识别技术专题 | 基于双离合变速器的起步控制优化研究

【摘要】针对某双离合变速器（DCT）车型在极限工况下前进挡（Drive）D1挡起步的离合器过热问题，提出用双离合起步的控制方法来提升车辆的爬坡和脱困性能。通过分析硬件结构条件、离合器片温度模型和DCT起步具体过程，在起步稳速阶段使用D2挡离合器来承担无用滑摩功，当发动机扭矩增加且超过阈值时，切换D1挡离合器，并详细阐述该控制方法的激活条件和具体实施过程。实车验证结果表明：双离合起步策略对于离合器温

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