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、工业与信息化部等11个部门印发的《智能汽车创新发展的策略》指出，发展智能汽车对我国具备极其重大的战略意义，并强调要快速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，也能处理更复杂的场景，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无人驾驶提供较为可靠的保障。、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、”专辑，广邀本领域专家学者结合自己科研实践，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
，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、国家科学技术进步二等奖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，互联网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。近五年主要是做车辆动力学与控制、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。
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点项目，主持获得中国汽车工业技术发明一等奖、上海市科学技术进步一等奖。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学技术人才奖等。
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“AI和无人驾驶”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，获得教育部科学技术进步一等奖一项，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学技术创新领军人才、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。
引用格式:杨硕, 李时珍, 赵中原, 黄小鹏, 黄岩军. 基于时序差分学习模型预测控制的一体化无人驾驶换道策略[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 329-338.
一体化换道策略架构：该方法提出了基于驾驶倾向网络的无人驾驶换道策略架构，通过构建强化学习问题并设计完备的奖励函数，对决策规划优化问题进行统一求解。这种一体化架构有助于在复杂场景中提高换道策略的整体性能；
TD-MPC算法的应用：TD-MPC结合了有模型和无模型强化学习方法的优势，通过设计内部模型来预测未来状态和奖励，实现短时域内的局部轨迹优化。同时，利用时序差分学习实现对长期汇报的估计，从而优化驾驶倾向网络参数。这种方法不仅提高了学习效率，还增强了策略的适应性；
仿真验证与性能提升：在高保真仿真环境中的测试表明，所提出的方法在保证行驶效率的同时明显提高了安全性和舒适性。此外，与软演员-评论家算法（SAC）相比，TD-MPC算法在学习效率方面实现了7～9倍的提升，展示了该方法在无人驾驶换道策略中的优越性。
引用格式:张奇祥, 王金湘, 张伊晗, 张荣林, 靳立强, 殷国栋. 智能电动汽车线控制动关键技术与研究进展[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 339-365.
智能电动汽车对制动系统的新要求：智能电动汽车需要制动系统具备主动制动和能量回收功能，而传统制动系统难以满足这些需求，线控制动系统因此成为理想的解决方案；
线控制动系统的关键技术与研究进展：线控制动系统因其结构紧密相连、响应迅速、控制精确等优势，慢慢的变成了研究热点。研究内容有系统结构、典型产品、控制架构以及关键技术的梳理，如压力控制、传感器故障诊断等；
未来发展的新趋势及挑战：线控制动系统在智能电动汽车中的应用具有广泛前景，但仍面临若干技术挑战，未来的发展将聚焦于更精准的操控方法和系统优化，包括防抱死、自适应巡航等纵向运动控制技术的应用和提升。
引用格式:谭征宇, 张瑞佛, 刘芝孜, 金奕, 贺刚. 智能网联汽车人机交互信任研究现状与展望[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 366-383.
信任在ICV人机交互中的重要性：信任是智能网联汽车(ICV)人机交互的核心问题，直接影响ICV的社会接受度、安全性和用户体验；
ICV人机交互信任的研究框架与现状：文章通过构建ICV人机交互信任研究内容框架，分析并总结了国内外在无人驾驶交互信任和网联应用交互信任方面的研究现状和应用实践；
信任校准方法与关键技术：为实现人机交互中的信任校准，文章探讨了信任校准方法，包括信任影响机制、动态信任测量及校准设计，提出了实现信任校准所需的关键技术，并展望了未来的研究方向。
引用格式:王博, 罗禹贡, 赵超, 王永胜. 面向预期功能安全的汽车队列主动容错控制[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 384-398.
智能网联汽车队列的预期功能安全挑战：智能网联汽车在感知、控制执行和通信系统性能存在局限的情况下，面临着预期功能安全的重大挑战。针对这些挑战，提出了面向预期功能安全的汽车队列主动容错操控方法；
队列容错控制方法与创新点：提出了适应不一样车间通信拓扑构型的容错操控方法，包括分布式增广综合干扰估计器、容错跟踪控制器和安全控制器，并针对时变车间通信条件提出了控制器平稳切换的充分条件及在线参数自适应更新方法，以确保队列在间歇通信条件下的稳定运行；
仿真与试验验证：通过建立7车队列模型和控制策略，并在硬件在环试验平台上进行仿真与试验验证，结果显示所提控制策略在各种工况下具备优越的鲁棒性和切换平顺性，有效保障了队列的安全稳定运行。
引用格式:刘聪, 刘辉, 韩立金, 聂士达. 基于学习型滑模预测控制的无人驾驶车辆非结构化环境轨迹跟踪及稳定性控制[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 399-412.
轨迹跟踪与横摆稳定性的协调挑战：高速无人驾驶车辆在复杂非结构化环境中难以平衡轨迹跟踪精度与横摆稳定性。为应对这一挑战，提出了基于学习型滑模预测控制的轨迹跟踪与稳定性协调操控方法；
高斯过程回归与滑模控制结合的创新方法：通过高斯过程回归构建数据学习型预测模型，以应对复杂环境下的模型不确定性和环境噪声干扰。基于高斯-滑模预测控制方法，将高斯不确定性预测与基础模型结合，设计滚动预测优化的滑模控制器，以满足多约束条件下的实时性和鲁棒性;
未来风险预测与多目标决策优化：通过构建车辆未来时刻行驶风险预测模型，利用递归贝叶斯定理在预测时域内优化多目标函数的权重系数，确保全局性能最优。仿真根据结果得出，该方法在非结构道路条件下明显提升了高速无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度和动力学稳定性。
引用格式:朱冰, 吕恬, 赵健, 陈志成, 吴坚. 冗余转向系统电流传感器故障诊断及容错策略[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 413-424.
冗余转向系统的电流传感器故障诊断与容错控制挑战：针对装配双绕组电机的冗余转向系统，提出了一种基于数据和机理混合驱动的电流传感器故障诊断及容错策略，旨在提高系统的可靠性和安全性；
基于NARX神经网络的故障检验测试与预测方法：通过坐标变换估计电机相电流，并将其作为NARX神经网络的外部输入，实现对DW-PMSM相电流的单步和多步预测。设计了电流传感器的故障检测、定位和分类策略，以便提取传感器故障严重程度，并通过传感器补偿或切换手段实现容错控制；
仿真与硬件测试验证的有效性：基于Matlab/Simulink和dSPACE平台做仿真和硬件在环测试，根据结果得出该算法能够在多种工况下迅速检测电流传感器故障并完成容错控制，有效提升冗余转向系统的工作可靠性和安全性。
引用格式:张寒, 刘开华, 王春燕, 赵万忠, 栾众楷. 四轮分布式线控转向系统稳定与协调控制研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 425-438.
四轮分布式线控转向车辆的同步控制挑战：由于四个车轮独立控制，外界干扰轻易造成车轮转角响应不同步，进而影响车辆的行驶稳定性。为解决这一问题，提出了分层式稳定与协调控制策略；
分层控制策略的设计与应用：上层采用模型预测控制算法，旨在通过跟踪理想的横摆角速度和质心侧偏角来实现车辆的稳定性控制。下层则使用超扭转二阶滑模控制算法，跟踪上层计算出的参考车轮转角，以提高执行机构的响应速度和精度，并消除干扰影响；
仿真验证与结果：通过Carsim和Matlab/Simulink的联合仿真验证，结果显示提出的控制策略在不同工况下能够有实际效果的减少转向执行机构的跟踪时延，明显提高横摆角速度和质心侧偏角的跟踪效果，从而提升四轮分布式线控转向车辆的整体稳定性。
引用格式:汪洪波, 周俊涛, 陈无畏, 郑文杰, 谢有浩. 基于转向/横摆纳什博弈的智能车辆路径跟踪协调控制[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 439-452.
路径跟踪性能改善的挑战与解决方案：单纯依赖转向控制对车辆路径跟踪的改进效果有限。因此，提出了基于转向/横摆纳什博弈的智能车辆路径跟踪协调控制策略，以提高路径跟踪性能；
纳什博弈算法的应用与模型设计：利用容积卡尔曼滤波算法进行轮胎侧向受力的实时估计和侧偏刚度的自修正。基于车辆单轨动力学模型，采用纳什博弈算法来描述转向与横摆力矩的交互关系，设定各自的控制目标（跟踪精度和横向稳定性），并通过预测模型和代价函数求解纳什均衡，从而得到前轮转角和横摆力矩的最优控制量；
动态稳定性与控制模式的自适应调整：通过基于β-ω相平面建立动态稳定包络边界，定义稳定裕度指标以划分车辆状态稳定类别，并设计不同控制模式。控制模式的选择和控制量的调节通过自适应权重R实现，横摆力矩控制则通过单轮差动制动完成。仿真和硬件在环试验根据结果得出，纳什博弈在路径跟踪综合协调控制中优于模型预测控制，稳定性判别的提升增强了差动制动的精准度，且自适应权重R提高了对工况变化的适应能力。
引用格式:李兵兵, 庄伟超, 刘昊吉, 张昊, 殷国栋, 张建润. 基于自学习型MPC的网联电动汽车生态驾驶控制策略研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 453-462.
生态驾驶对提升网联电动汽车能量效率的重要性：生态驾驶是实现可持续出行和城市交通发展的关键途径。为提升网联电动汽车在复杂城市信号灯路口场景中的能量效率，提出了一种结合学习型模型预测控制（Learning-MPC）与快速内点法（FIPM）的两阶段非保守生态驾驶控制策略（NCEDC）；
两阶段控制策略的设计：出发前，利用乘客目的地和道路限速信息构建能效最优控制问题，通过带阻函数将速度约束转化为目标函数部分，并用内点法粗规划参考速度轨迹。车辆行驶中，基于信号灯动态相位预测，Learning-MPC策略通过高斯过程（GP）在线学习预测模型，实现能效最优参考速度轨迹的跟踪控制；
仿真与验证结果：相对于经典的“加速—匀速—减速”策略，提出的NCEDC方法可以在一定程度上完成9.7%的能量节省，并且随着预测视域长度的增加，表现出更好的节能潜力。该方法通过机器学习解决了传统MPC系统因离散化造成的误差累积问题，从而更有效地提升了车辆的生态驾驶控制效果。
引用格式:张雷, 王祺, 王震坡, 丁晓林, 孙逢春. 基于线控制动的分布式驱动电动汽车制动俯仰角舒适控制研究[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 463-475.
制动俯仰角对车辆舒适性的影响：车辆在制动时，特别是在停车前的“制动点头”现象，会导致车身俯仰角的变化，显著影响车辆的乘坐舒适性。针对这一问题，提出了基于线控制动系统的制动俯仰角舒适控制策略；
控制策略的设计与实施：首先，根据驾驶员输入和车速判断制动意图，并设计制动模式切换流程。在舒适制动模式下，使用基于模型预测控制的前后轴制动力控制算法来优化制动过程。此外，还设计了双闭环反馈电液复合制动力平顺切换控制算法，以实现更好的制动舒适性；
仿真验证与效果评估：通过Simulink-Carsim联合仿真平台，在轻度制动和正弦信号制动等工况下做验证，根据结果得出所提出的控制策略能够在保证制动性能的同时，显著减小车身俯仰角、角速度和角加速度，并且制动距离增加不超过20 cm，显著改善了制动舒适性。
引用格式:魏洪乾, 时培成, 张幽彤. 汽车信息安全：面向总线网络的伪造攻击检测技术[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 476-486.
信息安全挑战与身份识别需求：当前智能网联汽车面临信息安全挑战，特别是CAN总线采用明文方式传输消息，缺乏ECU身份认证和信息加密机制。定位异常报文的发送源对于保障信息安全具备极其重大意义；
基于总线信号特征的ECU身份识别技术：提出了一种基于总线信号特征的ECU身份识别技术。通过提取CAN总线电平信号中的关键身份特征参数（如边沿跳变时间、平台时间、高电平电压众数），并利用轻量化的Softmax分类器进行离线训练和在线学习，实现ECU身份识别和伪造攻击检测；
实车测试与鲁棒性评估：实车测试结果为，提出的方法较传统方法提高了近10%的ECU识别精度，并能有效检测ECU伪造和报文篡改攻击。此外，还评估了ECU工作时候的温度对特征参数的影响，验证了方法的强鲁棒性。总体而言，该方法有效解决了传统CAN网络缺乏身份认证的缺陷，增强了智能网联汽车的信息安全。
引用格式:魏凌涛, 刘轶材, 王翔宇, 刘子俊, 李亮. 基于分层控制的线控制动系统压力控制策略[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 487-496.
线控制动系统的安全性与柱塞泵式建压单元的特点：线控制动系统是无人驾驶车辆的关键执行部件，其安全性和响应精度至关重要。柱塞泵式建压单元因其结构相对比较简单和成本低而被大范围的应用于线控制动系统，但需要在温度干扰下保持压力控制的稳定性和精度；
温度估计与压力控制策略的设计：提出了一种考虑线圈温度估计的分层式压力控制策略。首先，建立了柱塞泵式建压单元的传热模型和液压模型。接着，在系统压力状态可观和不可观的情况下，分别采取了递归最小二乘法和开环办法来进行线圈温度估计。最后，基于滑模控制器设计了系统压力的分层控制策略；
试验验证与控制精度提升：台架试验结果为，所提出的温度估计器在不同测试工况下的估计误差小于8℃。在相同控制策略下引入温度估计器可以轻松又有效提升压力控制精度，所提出的分层式压力控制策略能够在正弦、脉冲和三角目标压力下实现良好的压力跟随性能。
引用格式:林棻, 郝明彪, 王天成, 王骁侠. 基于反步滑模法的无人驾驶车辆横向稳定性控制[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 497-506.
横向稳定性控制策略的提出：针对无人驾驶车辆在复杂工况下的横向稳定性问题，提出了一种基于反步滑模法的分层控制策略。这种策略旨在有效提升车辆的横向稳定性，特别是在复杂驾驶环境中；
控制策略的层次结构：控制策略包括三个层次：运动控制层采用反步滑模控制算法，分别对纵向速度、侧向速度和横摆角速度来控制，确保在李雅普诺夫稳定条件下的控制效果；力矩分配层基于轮胎负荷率对轮胎的纵向力和侧向力进行重新分配；执行层利用Dugoff轮胎逆模型和车轮模型计算得到前轮转角和车轮转矩；
仿真验证与效果评估：在Matlab/Simulink-Carsim联合仿真平台上进行正弦留驻工况和连续正弦工况的验证。根据结果得出，所提出的反步滑模控制策略能够有效控制无人驾驶车辆的横摆角速度和质心侧偏角。与纯滑模控制器相比，反步滑模控制策略下的横摆角速度和质心侧偏角的平均绝对误差（MAE）和方均根误差（RMSE）较小，从而逐步提升了无人驾驶车辆的横向稳定性。
引用格式:赵明慧, 郭浩然, 张利鹏, 刘欣. 四轮独立转向分布式驱动电动汽车单轮转向失效行驶稳定性控制[J]. 机械工程学报, 2024, 60(10): 507-522.
四轮独立转向电动汽车的挑战：四轮独立转向分布式驱动电动汽车具有优越的机动性和稳定能力，但其复杂的结构和高度冗余的执行器增加了转向系统驱动电机失效的风险；
轮胎力可分配重构的分层操控方法：为应对单轮转向失效，提出了基于轮胎力可分配的分层操控方法。包括上层基于参数自适应的递归非奇异终端滑模控制器和下层以最小化轮胎负荷率为优化目标的控制器，通过重新分配车轮转角和驱动/制动力矩来提升稳定性；
仿真验证与效果评估：通过离线仿真和控制器在环仿真验证所提方法。在单轮转向失效情况下，相比普通滑模控制器，所设计控制器大大降低了最大横向位置误差（85.2%和88.1%）和最大横摆角误差（81.8%和81.5%），明显提升了行驶稳定性。
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