《Automotive Innovation》2022年第4期上线：聚焦智能驾驶与电池技术前沿

本期集结9篇高水平研究成果，涵盖车辆编队控制、电池建模、路面识别、传动损耗评估等热点方向

《Automotive Innovation》2022年第4期已正式上线，汇集国内外9项汽车领域最新科研成果，内容覆盖协同驾驶、电池多尺度建模、智能网联汽车能源管理等前沿课题。所有论文均提供创新点解读，助力行业技术交流与发展。

文章目录

考虑通信丢包的车辆编队混合自适应触发控制

- 吉林大学研究成果

- Jiawei Wang, Fangwu Ma, Liang Wu, Guanpu Wu

提出一种新型混合自适应事件触发控制策略，有效应对通信丢包问题，提升车辆编队的通信效率、跟车稳定性与交通整体效率。

锂离子电池自适应拟合容量预测方法

- 哈尔滨工业大学（威海）研究成果

- Xiao Chu, Fangyu Xue, Tao Liu, Junya Shao, Junfu Li

提出高精度电池容量预测方法，预测误差低于2.2%，可有效识别容量跳水拐点，为电池健康管理提供技术支持。

基于自车航迹推算的路面类型鲁棒识别方法

- 同济大学研究成果

- Cheng Tian, Bo Leng, Xinchen Hou, Yuyao Huang, Wenrui Zhao, Da Jin, Lu Xiong, Junqiao Zhao

针对复杂环境干扰下的识别难题，提出融合航迹推算的路面识别方法，显著提升识别准确性、鲁棒性与实时性。

新能源汽车传动损耗评估

- 德国布伦瑞克工业大学研究成果

- Johannes Hengst, Matthias Werra, Ferit Küçükay

构建三种高精度传动损耗评估模型：基于能耗图、模块化及三维仿真模型，为电动车变速器低成本开发提供理论支撑。

用于故障诊断的电池多尺度建模方法综述

- 北京航空航天大学研究成果

- Shichun Yang, Hanchao Cheng, Mingyue Wang, Meng Lyu, Xinlei Gao, Zhengjie Zhang, Rui Cao, Shen Li, Jiayuan Lin, Yang Hua, Xiaoyu Yan, Xinhua Liu

系统综述从微观到宏观的电池故障诊断建模方法，展望电池云控与智能网络在提升诊断性能中的应用前景。

融合Actor-Critic强化学习的车辆系统近似最优滤波器设计

- 清华大学与浙江工业大学研究成果

- Yuming Yin, Shengbo Eben Li, Kaiming Tang, Wenhan Cao, Wei Wu & Hongbo Li

将最小方差滤波问题转化为最优控制问题，利用Actor-Critic强化学习迭代求解滤波增益，实现近似最优状态估计。

充电策略对动力电池材料结构影响的比对研究

- 中汽中心研究成果

- Mengyang Gao, Liduo Chen, Tianyi Ma, Weijian Hao, Zhipeng Sun, Yuhan Sun, Shiqiang Liu

对比恒流、恒流恒压、多阶恒流、间歇及脉冲充电策略对电池循环寿命与材料结构的影响，为优化充电策略提供材料层面依据。

智能混合动力汽车网联分层级多尺度综合能源管理

- 山东交通学院研究成果

- Yanfei Gao, Shichun Yang, Xibo Wang, Wei Li, Qinggao Hou, Qin Cheng

提出网联环境下适用于智能混动汽车的分层级能源管理方法，支持多尺度建模与实时目标跟踪，提升系统响应速度与稳定性。

极限工况下无人电动车辆路径跟随与稳定性实时预测控制研究

- 北京理工大学研究成果

- Ningyuan Guo, Xudong Zhang, Yuan Zou

提出面向极端驾驶条件的路径跟随与稳定性联合控制策略，显著提升分布式驱动电动车的路径收敛性、稳定性和实时控制性能。

关于《Automotive Innovation》

《Automotive Innovation》是中国汽车行业首个经国家新闻出版署批准的英文科技期刊，由中国汽车工程学会（China SAE）主办，旨在推动中国汽车科技创新成果走向国际。期刊与Springer Nature合作出版，已被EI、ESCI、Scopus收录，每季度发行，读者覆盖72个国家和地区。 期刊聚焦智能网联汽车、新能源汽车、未来出行等领域的创新理论、方法研究及工程技术应用。编委会由来自15个国家的知名专家组成，创刊联合主编为清华大学李骏院士、赵福全教授，荣誉执行主编为吉林大学马芳武教授，执行副主编为吉林大学章新杰教授。

投稿信息

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