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2026年04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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| 非理想通信环境下车辆编队跟驰换道协同控制

| 非理想通信环境下车辆编队跟驰换道协同控制

【摘要】为了解决车辆编队换道过程中,因车对车(V2V)通信环境不理想而导致协同控制不稳定的问题,提出一种融合深度确定性策略梯度（DDPG)和模型预测控制（MPC)的协同控制方法。首先，基于无线信道衰落理论构建包含时延、噪声干扰和随机中断的非理想V2V通信模型;随后，优化多智能体DDPG算法，设计包含通信质量指数、横向跟踪偏差等因素的多维奖励函数，输出协同决策下的未来参考轨迹;最后，基于MPC生成并执行平滑的转向角与加速度控制序列。仿真结果表明：相较于传统方法，在通信时延环境下，提出方法的编队间距误差和横向跟踪误差分别降低 59.11%.48.81% ；在通信干扰和中断场景下，该方法的换道成功率最大提升 16.73% ，能够维持车辆编队稳定，实现安全换道。
| 基于LLM-DDPG协同决控实现闭环自动驾驶

| 基于LLM-DDPG协同决控实现闭环自动驾驶

【摘要]针对自动驾驶领域中规则驱动方法在长尾场景下泛化能力有限，数据驱动模型存在数据过拟合、决策过程缺乏可解释性等问题，提出一种基于大语言模型(LLM)和深度确定性策略梯度(DDPG)驱动的自动驾驶框架。通过整合常识与环境数据，生成可解释性决策；利用DDPG算法实现底层控制；在存储模块中，设计数值 + 语义特征相似性检索机制，为当前决策任务实时匹配相似历史案例辅助动态决策。试验结果表明：相较于Rule-Driving和DQN-Driving，提出的方法在异构测试场景A中的成功率分别提升约 33% 和 14% ;在异构测试场景B中的成功率分别提升约 70% 和 42% ，表现出更强的跨场景泛化能力和环境适应能力。
| 基于自适应局部划分VisionTransformer的车辆重识别方法

| 基于自适应局部划分VisionTransformer的车辆重识别方法

【摘要】针对复杂场景下因摄像头视角变化、遮挡及车辆外观相似性导致模型的特征表达不充分和鲁棒性不足等问题,提出一种基于自适应局部划分Vision Transformer的车辆重识别方法。结合卷积和注意力设计自适应局部划分（ALP)模块;通过层次化注意力融合(HAF)模块整合低层视觉细节与高层全局语义，为自适应区域划分提供特征引导;引入多重特征嵌入（MFE)模块，基于相机和视角的动态加权机制提升多视角、多相机环境下的特征区分能力。试验结果表明：在车辆重识别任务中，所提出方法在VeRi-776数据集上的 mAP 和Rank-1分别达到 81.0%.97.1% ，在VehicleID数据集上的Rank-1达到 80.2% ，显著提升了模型的识别精度和鲁棒性。
| 基于车辆和道路交通信息融合的电动重型载货汽车车速预测方法研究

| 基于车辆和道路交通信息融合的电动重型载货汽车车速预测方法研究

【摘要】为了提高电动重型载货汽车的车速预测精度和工况适应性，提出了一种基于车辆和道路交通信息融合的车速预测方法。使用SUMO建立实际道路交通仿真模型获取车辆及道路交通信息，应用主成分分析法进行数据降维处理，根据贡献率选择车速预测模型的输入信息;设计基于径向基函数-线性回归融合的车速预测算法，利用滑动时间窗口更新预测模型。MATLAB和SUMO联合仿真验证结果表明：相较于单一车速信息，提出方法预测车速的平均均方根误差和平均绝对误差平均降低 39.86%,40.48% ，相较于反向传播神经网络（BPNN）平均降低 40.30%,41.84% ，相较于广义回归神经网络(GRNN）平均降低 31.78%.35.28% 。最后，通过硬件在环仿真进一步验证了该方法的可部署性和实时性。
| 基于动态认知增强网络算法的激光回波信号优化研究

| 基于动态认知增强网络算法的激光回波信号优化研究

【摘要】针对激光回波信号衰减和失真问题，通过构建轻量化CNN-Transformer混合网络，提取激光回波信号的全局时序特征与局部细节，设计动态调整机制自适应融合局部和全局特征，并引入认知增强模块，利用外部记忆库存储和调用历史回波先验信息，结合知识蒸馏损失进行特征推理与优化。试验结果表明：激光回波衰减与天气恶劣程度呈正相关,学生网络经蒸馏学习完整保留教师网络的核心特征捕捉逻辑，相较于次优模型，动态认知增强网络算法的均方误差（MSE)降低40.2% ，峰值信噪比(PSNR)提升 2.21dB 。
| 基于深度学习模型的高速永磁同步电机结构参数优化

| 基于深度学习模型的高速永磁同步电机结构参数优化

【摘要]针对高速电机运行过程中转矩脉动较大的问题，从电机结构优化角度出发，以定子槽宽、永磁体厚度、护套厚度及极弧系数等关键几何参数为优化变量，以转矩脉动最小化和平均转矩最大化为优化目标，建立结构参数与电机性能之间的高精度映射模型。首先，采用Hodrick-Prescot分解方法对转矩数据进行趋势与周期成分分离,以提取关键特征；其次，构建融合交叉注意力机制的BiLSTM深度学习模型，以表征电机非线性特性;在此基础上，引入改进蝴蝶优化算法对模型超参数进行寻优，并提出HP-BiLSTM-CA-IBOA组合预测模型选取电机参数，从而获得最优结构参数组合。最后，通过仿真与试验验证所提方法的有效性。结果表明，该方法可显著降低电机转矩脉动，提高高速电机运行的平稳性与可靠性。
| 基于模糊STSM-LADRC的EMC测试装备控制策略研究

| 基于模糊STSM-LADRC的EMC测试装备控制策略研究

【摘要]针对汽车转向系统电磁兼容性(EMC)测试装备在复杂环境中的强棒性要求，提出一种融合模糊控制与超螺旋滑模算法的自抗扰控制策略。在线性自抗扰控制基础上，将超螺旋滑模算法引人扩张状态观测器及误差反馈控制律中，提升了系统的动态响应与抗干扰能力，并结合模糊控制实时优化关键参数。MATLAB仿真表明，该方法较传统线性自抗扰控制响应更快、抗干扰能力更强。此外，为应对复杂的EMC环境，设计了改进型电源滤波器以抑制噪声。最终,EMC暗室试验验证了所设计的装备具有高测试精度与强鲁棒性，能够满足车辆转向系统的测试需求。

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