2011年常州市科技计划项目设计任务书（适用于申报市科技支撑_工业_）429

科技专项：科技支撑（工业） 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 类别：科技支撑（工业） 技术领域： 光机电一体化 科技计划项目设计任务书 （科技支撑（工业）计划项目） 项目名称：基于车联网的汽车在途安全感知与评价装置 承担单位：常州天大龙成节能环保科技有限公司 单位地址：江苏省常州市武进区常武中路 801 号常州科教城 3号楼 7层 邮编：213000 项目负责人： 刘军 电话： 0519-88382228 主管部门：武进区科学技术局（科教城） 填报日期：2011 年 4 月 20 日 常州市科学技术局 二○一一年制 填写说明： 1、本任务书用于常州市科技支撑（工业）计划项目的申报。 2、项目承担单位一般不超过两家，其他有关单位作为协作单位。 3、单位地址、邮编、电话、主管部门等填写第一承担单位情况。 4、单位意见盖章：由第一、第二承担单位及协作单位签署意见并加盖单 位公章。 5、主管部门：指各辖市、区科技行政主管部门。 科技计划项目编写提纲 一、立项依据 1、本项目国内外领域科技创新发展概况和最新发展趋势； 电子化、智能化是汽车未来发展的必然趋势，未来汽车创新主要来自电子技术驱动。为提升汽车主 动安全性能，车联网、车载分布式感知网络、汽车智能安全控制等技术必将在未来的汽车上装备得到装 备。开展这方面的基础研究、开发相关的车载装置和系统具有十分重要的意义。为此，本项目提出开发 基于车联网的汽车在途安全感知与评价装置。 该装置由车载感知网络平台、GPS 接收模块、基于 WIN-CE 的车载终端服务、信息远程传送模块、 信息处理中心等组成。其中，车载感知网络平台通过各类传感器上持续不断的采集发动机运行数据、车 辆状况信息、驾驶员的操控行为等汽车状态信息，GPS 接收装置获得汽车卫星定位信息。基于 WIN-CE 的车载终端服务对感知信息进行加工分析处理，一方面为驾驶员提供有用的状态和安全性能等信息，另 一方面也可对信息进行海量存储，此外，还可向信息中心安全。车载的各模块之间通过 CAN 总线实现 信息传送，信息处理中心与车载终端之间通过 3G、GSM 等实现信息交换。 该装置具备如下功能和特点： 1） 针对目前汽车上尚未能实现汽车运动状态和驾驶员行为的在途全面感知，本项目研制基于 CAN 总线技术、MEMS 惯性传感器技术的在途汽车运动状态、驾驶员驾驶行为全面感知模块。 2） 安全驾驶管理：通过管理驾驶员不良驾驶行为，纠正违规操作，确保安全行驶。通过离线数据， 运用信息融合技术，对驾驶员是否频繁急加速急制动、是否超速、是否经常急打方向盘、驾驶 员对车辆的控制是否得当等进行识别和评价。 3） 具备车载记录仪的功能。在途连续记录感知信息数据的存储功能。将驾驶员不良驾驶行为、油 耗数据、车辆运行情况、发动机运行状态等记录在案。通过数据融合、先进的理论和算法，对 记录数据后续加工处理。可以复现驾驶员操控行为和车辆行驶历史，可作为“汽车行驶记录仪” 或“黑匣子”使用。 4） 汽车在途行驶安全性能的预测预报。通过感知模块实时监测与车辆行驶安全密切相关的车辆位 置、横摆角、侧倾角、纵向车速、横摆角速度、纵向加速度及侧向加速度等安全性能参数，通 过先进的预测预报理论，及其发现汽车行驶过程可能出现的潜在安全隐患。由此评估驾驶员操 控行为和车辆行驶安全性能。驾驶行为识别感知正确率 90%以上，主要安全性能参数 1 秒预报 误差小于 10%。并可通过处理终端及时提醒驾驶员。并将该过程记录在案，便于以后开展驾驶 行为评价、交通事故认定、保险理赔等提供依据。 5） 车队管理和调度。对城市公交线路、运输车队实现动态调度、动态管理。如汽车运行轨迹、汽 车车速统计、发动机运行工况统计、行车安全性能参数。通过数据的分析处理，优化公交线路、 公交车发车时间间隔等的优化。通过信息处理中心与汽车之间的实时通讯（语音、短信息等）， 实现信息处理中心与汽车驾驶员之间的互动。便于车队的监督、管理与调度。 6） 扩展特定的感知模块和分析处理模块。如针对商用车节能的要求配置燃油消耗传感器可实时感 知汽车的燃油消耗，有利于汽车的节能。对于危险品运输车，通过配置相应的传感器（如对压 力容器进行压力、温度监测），可对危险品状态参数实时感知，及时发现安全隐患，并通过终端 提示给驾驶员，并记录在案，并传送给远程信息处理中心。 7） 该装置稍作改造即可安装在高铁等轨道交通车辆上，实时检测与行车安全密切相关的轨道质量 与轨道车辆动态特性，为安全行驶提供保障。 8） 该装置成本较低，总成本不超过 3000 元人民币。 下面从车联网、车载远程通讯服务、车载感知网络、汽车主动安全等几个与本项目相关的技术阐述 国内外领域科技创新发展概况和最新发展趋势。 （1）车联网、车载远程通讯服务技术发展概况与趋势 2008 年 IBM 首次提出了关于“智慧地球”（Smarter Planet）的惊人构想，将智能装置与网络连接嵌 入所有物理系统中，形成全球化的智慧运管交互平台，延伸到汽车提出了智慧汽车、智慧交通的概念。 互联网改变了时间和空间，让庞大的地球变成了村落！而基于互联网的物联网将其用户端延伸和扩展到 任何物品与任何物品之间。物联网技术发展已被列为国家五大新兴战略性产业之一。把汽车制造纳入信 息通信技术的创新环境中，车联网将为汽车工业发展提供难得的机遇。车联网应用主要体现在三个方面： ①行车安全。包括行车预警、车内保护、紧急报知；②运输效率。包括车队管理、车流控管、用路付费； ③便捷交通。包括定位信息、数据服务、乘客娱乐。车联网关键取决于感知，是车载多种传感器信息融 合后处理成“智能”的知识和判断。目前商业化的一些车载远程通讯服务（Telematics）平台，如 ON-Star、 G-Book 等，主要以 GPS 全球定位系统、地理信息系统及 GPRS、GSM、3G 等移动通讯系统为基础，与 车联网的本质有很大差距，并没有为汽车行车安全提供深入可靠的服务。体现在：①没有对行驶中的汽 车进行全面感知；②作为外挂车载服务平台，没有真正与车载电子平台融合；③以提供交通服务为主， 在行车安全方面提供的服务非常有限。 对于道路交通运输来说，驾驶员行车过程中必须面对复杂道路交通（路、交通环境）和相对原始简 单的操控条件（车）。驾驶员首先要观察周围复杂的交通环境，再经过大脑的分析和决策，最后操纵车 辆的转向、制动、离合器和油门等操纵机构，实现车辆行驶的控制。与驾驶飞机或船舶等其它交通工具 相比，繁重的驾驶任务，使得汽车驾驶员出错概率较高。主要表现在：①一些动力学控制装置（如 ABS、 TCS、EPS、VDC 等）不能实现车辆驾驶信息的全面感知，不能全面反映汽车驾驶系统地输入和输出信 息；各装置之间相互独立，感知信息不能有效利用；感知信息不对驾驶员开放，是典型的“黑匣子”系 统。②驾驶员驾驶行为特征（反应快慢、熟练程度、心理和精神状态、判断能力等）差异很大，不 规范 编程规范下载gsp规范下载钢格栅规范下载警徽规范下载建设厅规范下载 甚至错误的驾驶行为普遍存在，没有有效的监测和纠错机制。对事故和潜在危险状态的判断和决策，缺 乏有效的安全预报及驾驶辅助预警和决策机制。③国内外对车辆安全辅助驾驶技术的研究侧重于通过视 觉传感器、车道布置信号源、激光或超声波传感器等途径获取交通环境信息，实现安全行车和避障。在 信息提取的准确性、系统应用可操作性等方面离大规模普及还有距离。大量的研究表明：驾驶员的操控 行为极大地影响汽车的行车安全、燃油消耗和污染物排放等性能。 汽车智能化是未来发展的趋势，各国专家都在积极开展汽车的辅助驾驶的研究。2008 年美国专家提 出了汽车“微型黑匣子”概念，摆脱传统“行驶记录仪”概念，将重点放在监控汽车速度、急转弯、急 刹车、行驶不稳定、异常减速和不安全倒车等原因造成的超惯性力行驶状态，为驾驶员提供指导和预警 帮助。德国 BOSCH 公司今年来开展的“灵敏”汽车系统的研发：通过装备大量的传感器，以感知和分 析车辆所处的环境，帮助驾驶员提前觉察危险，在行车过程中对驾驶员提供最大化的安全支持。日本汽 车企业更是软硬件一起抓，将开发车用微控制器以及与之配套使用的嵌入式软件列为今后一段时间的研 发重点。 国内在这方面的研究也比较多，如吉林大学、武汉理工大学等高校，但大量的研究主要集中在智能 汽车、智能交通方面。真正实用的技术及其装置并不多，已开始有应用的有： ①2010 金龙联合汽车工业（苏州）有限公司推出的 G-BOS 智慧运营系统，该系统是 Telematics 车 载信息平台技术、 CAN 总线技术、 商业智能技术、先进管理技术的在客车上的综合应用。通过不断 采集发动机运行数据、车辆状况信息、驾驶员的操控行为、GPS 卫星定位信息等，并通过 3G 通信技术 实时传递到数据处理中心。数据处理中心将接收到的海量数据实时分析、整理，得到驾驶员不良驾驶行 为、油耗数据、车辆运行情况、维修保养计划等。客户调度中心及时了解车辆运行情况，驾驶操控是否 存在违规行为，实时跟踪车辆运行轨迹，车辆是否需要维修保养。随时向前段运营车辆发送各类指令， 进行实时的调度管控。该系统侧重于营运性客车的运输管理，对提升汽车主动方面的功能有限，但还是 在客车行业引起轰动。 ②2011 年上汽集团公司推出了 InkaNet 车载信息平台，并在荣威 350 上得到装备，该平台具备信息 检索、实时路况导航、电子路书、股票交易和社群交流等，满足汽车消费者对时尚科技和与世界互联的 消费需求。可见 InkaNet 平台是接入 Internet 的信息服务平台。 （2）车载感知网络平台发展概况与趋势 车载感知网络平台建设涉及车联网平台感知技术、信号处理技术、传感器融合技术、分布总线技术、 嵌入式处理技术等共性技术。 汽车感知网络感知的内容包括“人（驾驶员）—车—路（交通环境）”三个方面： ①人（驾驶员）行为的感知。包括：1）驾驶员的操控行为包括手（方向盘、变速杆等）、脚（制动 踏板、油门踏板）操控动作。目前车载感知平台尚不能对操控行为进行全面感知。2）驾驶员的生理和 精神状态国内外的研究大多采用图像识别、脉搏汗腺等传感器进行感知，这方面的感知系统较复杂、成 本较高、可靠性较差、实时尚不理想等，短期内尚难普及用于车载实时感知。为此，本项目重点开展驾 驶员操控行为感知技术研究及其感知模块的开发。 ②车辆的感知：汽车运动状态的感知对于提升汽车主动安全十分必要。针对目前的汽车电子控制系 统并没有实现汽车运动状态的全面感知，而且感知的信息不对其它系统开放。而传统的汽车运动姿态测 量采用成本很高的 6 自由度陀螺姿态传感器。本项目基于 MEMS 惯性传感器开发成本低廉、工作可靠 的汽车运动状态全面感知模块。 ③路（交通环境）的感知：就目前技术来说，要实现对汽车交通环境的全面、实时、可靠地感知还 有一定的难度。基于光学的路面状态的测量成本高、可靠性与全天候性也不是很理想。本项目通过汽车 状态感知、复杂汽车动力学建模与解算，开展基于软测量技术的路面状态实时感知技术研究。 感知平台离不开传感器，现代汽车电子传感器的应用越来越多。微电子机械系统（MEMS）传感器 具有体积小、质量轻、响应快、灵敏度高、低能耗、高功率、低成本等优势，呈现取代传统机电技术传 感器的趋势，在汽车上得到广泛使用。例如，MEMS 加速度传感器用于汽车安全气囊系统测量汽车碰撞 过程的加速度，以决定是否启爆。BMW740i 轿车上装了 70 多只 MEMS 传感器；美国模拟器件（ADI）、 美新半导体（IC-Sensor）、德尔福（Delphi）、摩托罗拉（Motorola）等公司都相继从事 MEMS 惯性传感 器的研制和生产；甚至许多汽车及零部件企业也建立自己的 MEMS 传感器研发和制造基地，如日本丰 田公司、德国博世公司。MEMS 惯性传感器能感知加速度、角速度信息，非常适合用于汽车运动状态、 驾驶员操控行为的感知。 车载分布式感知网络（VSN, Vehicle Sensor Network）按照特定的通讯协议，将布置相对分散、运 作相互独立的许多车用电控装置连接在一起，实现了汽车电子系统的资源共享、结构简化、成本降低、 性能提高，成为现代汽车电子技术领域的关键技术之一。车载感知网络简化布线、资源共享、关联控制、 扩充容易、实时性强、检错性好。 多传感器信息融合技术出现在 20 世纪 70 年代末。该技术不断发展并在军事 C3I 系统、工业控制、 机器人、空中交通管制、海洋监视、综合导航和管理等领域得到广泛应用。基于多传感器信息融合技术， 利用各传感器的冗余性和互补性，可提高对目标参数的识别能力，得到目标参数更深层次的描述。出现 了 Bayes 估计、粒子滤波、小波分析等信息融合算法。基于扩展卡尔曼滤波（EKF，Extended Kalman Filtering）理论将非线性过程通过一阶或二阶 Taylor 展开简单线性化，向经典 Kalman 滤波（KF，Kalman Filtering）技术问题转化。由于 EKF 在线性化时略去了高阶非线性信息，是一种次优估计。对于非线性 程度不太高的系统如普通车辆能获得较高的估计精度。 为此，本项目提出开展基于 CAN 总线技术、MEMS 传感技术和信息融合技术为核心的车载分布式 主动安全感知网络技术的研究及其装置开发，以自主开发驾驶员驾驶行为感知模块、汽车运动状态感知 模块为基础，构建车载分布式、模块化、数字化的感知网络平台系统。 （3）汽车主动安全发展概况与趋势 1）汽车动力学系统在线辨识技术 系统辨识是通过建立动态系统模型，在模型输入输出数据的基础上，运用辨识方法对模型参数进行 辨识，从而得到一个与所观测的系统在实际特性上等价的系统。模型、数据、准则是系统辨识有三个要 素。对于动态系统辨识的准则有很多（如最小二乘法、BP 神经网络法、遗传算法等），但其中应用最广 泛、辨识效果良好的就是最小二乘辨识方法，研究最小二乘法在系统辨识中的应用具有现实的、广泛的 意义。 国内外学者开展了大量的系统辨识技术的研究。如国内吉林大学宗长富教授基于汽车转向盘角脉冲 试验瞬态响应输出的系统辨识，获取系统的共振频率和阻尼因子，取得了很好的效果。袁东等人针对系 统状态估计与参数辨识问题的互逆性，建立不依赖于系统模型的扩张状态观测器（ESO），用以实时获 取系统的状态变量，在此基础上设计基于协方差阵修正最小二乘法（CVMLS）的辨识器，实现了坦克 炮控系统状态变量与参数的联合估计。 通过车载感知网络平台，在线获得汽车动力学系统的基本输入（驾驶员操控行为）和输出（汽车的 运动状态），为开展车辆主动安全特性参数在线辨识技术打下了基础。本课题计划采用渐消记忆最小二 乘法辨识准则（通过引入遗忘因子 λ 实现强调新数据的作用、贬低老数据的作用）对车辆系统模型中涉 及主动安全特性的系统性能参数（包括整车转向瞬态特性、制动响应传递特性、侧倾动力学特性等）开 展在线辨识。 2）驾驶行为监测与识别技术 驾驶员对汽车的操作控制行为是驾驶员根据交通环境、车辆的认知而做出的操控行为动作。准确快 捷是驾驶员操控汽车的基本要求。驾驶行为特征取决于驾驶员自身的心理、精力、体能、大脑反应能力 等特征，同时执行效果也与车辆动力学特性、交通环境密切关联。大量的研究表明：驾驶员的驾驶行为 对汽车行车安全、燃料消耗等影响很大。交通事故统计表明，80%的交通事故是由于驾驶员精力不集中、 操作不适当产生。因此，开展驾驶行为的监测、评价、纠错等技术的研究和装置的开发具有重要意义。 驾驶员手、脚对汽车操纵装置的动作监测一般通过传感器或软测量的方法进行感知。如油门踏板位 置（角度）传感器可以感知驾驶员右脚对油门踏板的操作动作。而对其它驾驶员操纵行为（包括手操作 方向盘、变速手柄，通过脚操作离合器踏板、制动踏板）并没有在汽车在途监测中得到成熟应用。尽管 也有一些研究采用了特定的传感器对这些行为进行感知，如油门踏板力传感器、方向盘测力传感器等， 但这些大都用于汽车动力学性能的研究，系统成本高、技术要求复杂等，并没有汽车车载在线感知上得 到应用。迫切需要研究并开发驾驶员操纵行为在途感知模块。 进一步 分析表 客服数据分析表室内设计客户需求分析表借款分析表格员工占比分析表工作年限数据分析表 明：驾驶员的操作行为（手脚动作）传递到车上的操纵装置产生相应的汽车控制动作。 因此，可在车上的操纵装置上感应这些动作，即可得到驾驶员的驾驶行为输入。基于 MEMS 惯性传感 器能实现可靠感知运动（平动采用 MEMS 加速度传感器、转动采用 MEMS 角速度传感器），本项目提 出通过在汽车操纵装置上布置 MEMS 惯性传感器，感知驾驶员的操作汽车的动作。自此基础上，进一 步开展与其它车载感知模块的的集成，开展在途驾驶行为监测、评价和纠错技术的研究和相关实用模块 的开发。 3）汽车主动安全技术 车辆安全监测和预报技术一直是研究热点，目前的研究可概括为以下几个方面：①避撞预警系统。 ②车道偏离预警系统 LDWS（Lane Departure Warning System）或 RDWS（Roadway Departure Warning System）。③侧翻预警系统。典型应用是德国奔驰公司和 BOSCH 公司 1995 年联合成功开发 “车身电子 稳定系统 ESP（Electronic Stability Program）”。④驾驶员疲劳监测系统。⑤综合预警系统。指同时具有 了上面所有功能或其中几个功能的预警系统。通过对国内外汽车主动安全及安全预警系统研究现状分析 可以看出：①更多地关注行驶环境或驾驶员。系统复杂、体积庞大、造价昂贵、受天气（尤其是夜间、 雨雪天、雾天等）影响大、鲁棒性差，制约了它们在汽车上普及。②没有实现真正意义上的提前预警功 能。目前，绝大多数汽车安全预警装置还处在“事后”警报，只有在检测到汽车的安全参数超出安全阈 值的前提下才发出报警信号，并没有在汽车安全参数有可能超出安全阈值范围之前提前做出预报。③没 有将驾驶员操纵行为与汽车运动状态密切关联。系统大都没有把驾驶员、车、环境作为的整体，没有考 虑彼此的关联性和互补性。 在汽车运动预报研究方面。国外已有一些专家已开始这方面的研究，例如 Abouzar Eslami，Massoud Babaeizadeh 等人运用拉格朗日方法、最小平方线性回归分析方法、最小平方线性二次回归分析方法、 部分线性样条曲线方法、二次调整样条曲线方法等手段来对物体间的可能碰撞进行预测；Aris Polychronopoulos, Manolis Tsogas, Angelos J.Amditis 等利用传感器融合技术对汽车行驶运行轨迹进行了 预测研究；A. Elnagar and A.M. Hussein 利用自回归（Auto-Regressive, AR）模型展开对汽车的方向与位 置预测研究；Fkbdbric Large, Dizan Vasquez 等也通过预测障碍物和汽车自身运动轨迹的方法对车辆和行 人的避让系统进行了研究。到目前为此，国内仅有我们课题组从 2007 年开始从事汽车运动预报技术的 研究。 尽管国内外在汽车运动安全预报方面的研究还处在开始阶段，但在其它领域（如舰船运动预测、飞 行器轨迹预测等）已经开展了较深入的研究，建立了一些理论体系。通过分析国内外的资料，线性时变 系统的运动预测方法主要有：统计预测方法﹑Kalman 滤波方法﹑时间序列方法﹑投影寻踪方法 （Projection Pursuit, PP）﹑神经网络方法及遗传算法等等。考虑车辆道路行驶具有较强的随机性和非线 性特性，应从动态分析的角度对汽车运动预报模型进行辨识和建模分析。通常非线性时变系统的辨识和 建模方法有二次回归分析（Quadratic Regression Analysis, QRA）方法﹑非平稳自回归（Nonstationary Auto-Regressive, NAR）模型方法﹑非平稳自回归滑动平均（Nonstationary Auto-Regressive Moving Average, NARMA）模型方法﹑多层递阶分析（Multi-Level Progressive Order, MLPO）方法等。由于二次 回归分析方法在分层分级的建模过程中应用的比较少，而 NAR 模型和 NARMA 模型只涉及到随机过程 的二阶矩，不能处理一阶非平稳过程，因此它的应用受到了限制，应用效果较好的是多层递阶方法。 为此本项目提出开展驾驶员操控行为实时监测与估计和行驶状态参数实时监测与估计；开展基于渐 消记忆最小二乘法辨识准则的汽车主动安全的动力学系统模型参数辨识；研究并实现时变最优参数寻踪 方法（TVOPS）参数估计和多层递阶回归分析方法（MLRRA）汽车运动状态预报。此预报方法充分考 虑了车辆运动的非线性特性、时变性、随机性的特点，具有很高的预报精度，极大地提高了汽车的主动 安全性能。 （4）总结 基于汽车信息技术、汽车电子技术、汽车智能化、车辆网等技术的发展和应用，以及汽车在主动安 全、节约能源、环境保护等方面的迫切需要。本项目提出开展基于车联网的车辆在途安全感知与评价技 术研究及其装置开发。并从以下三个方面开展研究，并形成具有独立知识产权的产品： （1）研究并架构人—车—环境的车载分布式感知网络平台。开发基于 MEMS 惯性传感器的车载驾 驶员驾驶行为感知和汽车运动状态感知两个模块。运用 CAN 总线、单片机等技术，设计并搭建车载汽 车集成分布式感知网络平台； （2）开展基于车载感知网络的汽车主动安全技术研究。建立正确的汽车操纵决策模型，对驾驶员 错误操纵行为进行实时的识别和纠错；基于渐消最小二乘原理辨识准则，开展车辆动力学系统主动安全 特性参数在线辨识技术研究；针对车辆运动的非线性特性、时变性、随机性的特点，提出并开展基于多 层递阶分析和回归分析相结合（MLRRA）实现汽车安全短时精确预报技术的研究。 （3）开发车辆在途安全感知与评价的原理性样机，并实现装车实车使用验证。基于上述理论和方 法，以商用车为对象，SAE-J1939 协议为基础，以 WIN CE 嵌入式操作系统、ARM 单片机硬件作为基 础开发平台，开发车载感知分布式网络与主动安全技术的实物系统，实现对行驶中的汽车状态感知与评 价、驾驶员操控行为感知与评价、行车环境参数软测量、主动安全预测预报等功能。并初步构建以行车 安全为主要目的车联网示范平台，基于 GPRS、GSM、3G 通讯技术等初步实现汽车远程通讯。 本课题的研究成果能极大地提高汽车的主动安全性能，并为车联网研究、智能汽车研究、智能交通 系统（ITS）构建等提供了理论依据、技术途径、基础平台。 2、本项目研究的目的、意义（突出说明对科技、经济和社会发展的作用）； 商用车承担着客、物的运输，对国民经济的影响更大，事关人身安全、财产安全、社会稳定。诸如 运输车队的动态管理调度、危险品车的动态监控、客车动态监控避免产生交通事故造成重大伤亡等都迫 切需要车联网技术。我国自 2003 年起便推行并强制安装行驶记录仪 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 、道路运输车辆卫星定位动态 监管系统标准、JT-T415-2006 道路运输电子政务平台及标准、正在修订的汽车行驶记录仪新国家标准， 这些政策的出台为车联网的快速普及提供了强大的政策动力。客运、旅游、公交、物流公司对商用车车 辆的运营、安全、成本管理的内在需求越来越强烈。 我国商用车主要以自主品牌为主，随着我国实施不断加严的排放法规，该类车也开始装备电控燃油 喷射系统，电子化进程刚刚开始起步。商用车车载电子平台的通讯标准比较单一，都完全采用统一的 CAN2.0B 总线结构和 SAE-J1939 高速 CAN 车用高层协议，为构建车联网分布式车载感知网络和信息处 理平台带来了便利。汽车电子技术、信息技术的快速发展为商用车的智慧运营提供了良好的技术条件， 而商用车用户对智能化管理的内在迫切需求，无疑将成为中国商用车迈向智慧时代的助推器。 本课题组从 2007 年就开展汽车在途主动安全预测预报技术的基础研究，取得了一些阶段性成果： ①自主设计了用于汽车运动状态的微惯性测量 单元 初级会计实务单元训练题天津单元检测卷六年级下册数学单元教学设计框架单元教学设计的基本步骤主题单元教学设计 （MIMU），对其误差模型进行了分析，设计开 发了 MIMU 的传感器标定系统，开展了传感器的标定工作。 ②研究了汽车的姿态和速度积分算法，实现了四元数法汽车姿态积分算法。设计了 Kalman 滤波器 来完成传感器信号的融合处理，获得汽车运动状态参数的最优估计值。 ③基于 AR 建模预报方法及多层递阶 MLR 建模预报方法开展了汽车运动状态参数的预报研究。 Matlab 仿真结果表明两种预报方法都取得了一定的预报效果，尤其是对横摆角、侧倾角、纵向车速、横 摆角速度的预报效果更佳。 ④初步搭建了汽车运动状态在线测量及基于 AR 预报模型的车载试验平台，开展了一些实车道路试 验。 在这些成果的基础上，本项目进一步提出开展基于车联网的汽车在途安全感知与评价装置的开发。 基于 MEMS 传感技术、信号融合技术、软测量技术等建立以感知驾驶员操控行为、车辆六自由度运动 状态为核心的车载分布式感知网络平台，实现对人—车—路的全面可靠感知。进一步在车载感知的基础 上，开展汽车主动安全性能系统参数在线辨识理论方法的研究；开展汽车行驶运行状态和驾驶员操纵行 为的相关性建模分析研究，建立正确的汽车操纵决策模型，对驾驶员错误操纵行为进行实时的识别和纠 错。突破传统的汽车安全预警方法，在对驾驶员操控行为和汽车行驶状态实时监控的基础上展开汽车安 全短时精确预报的研究，对汽车潜在的危险情况进行提前报警。 该装置研制成功后，综合硬件成本在 2000 元左右，考虑软件开发费、其它费用等，配置该装置的 成本不超过 3000 元，如果在我国商用车领域得到批量应用，会带来很好的经济效益。 本项目的研究成果可在我国商用车上获得推广。使用本项目开发的汽车感知与辅助安全装置，实现 汽车感知信息的共享，极大地简化了车载传感器平台。大量采用高可靠性、低成本的 MEMS 传感器进 一步降低了感知网络的建设成本。驾驶行为的监测、评价和纠错功能，极大地提高了驾驶员驾驶责任心， 不但提高了车辆的行车安全性能，同时对汽车使用过程中节约能源环境保护具有十分重要的作用。此外， 开展汽车在途动力学特性辨识，也可尽快发现汽车潜在的故障，提高行车安全。实现汽车安全性能的预 测预报，更可使驾驶员及早发现潜在可能出现的行车交通安全隐患。极大地提高汽车的主动安全性能。 例如，将本项目研究成果用于客车上，时刻监视驾驶员的操控动作和车辆运动状态，在途对驾驶员行为 进行评价和纠错，避免产生超速等危险工况，甚至可通过融合识别技术，发现疲劳驾驶或酒后开车等， 并可对主动安全性能参数进行预报。可极大地避免产生重特大人员伤亡的交通事故。再如，将本项目研 究成果用于危险品物流运输车辆上，可极大地减少危险品车交通事故对环境带来的极大破坏。可见本项 目具有十分重大的研究意义，具有非常广阔的应用前景。 此外，本课题的研究成果能极大地推动我国商用车电子化、信息化的进程，提升我国商用车技术水 平。为车联网、智能汽车、智能交通系统（ITS）等的研究和建设提供了理论依据、技术途径。 3、本项目研究现有科技水平及已存在的知识产权情况； 本项目提出开展基于车联网的车辆在途安全感知与评价技术研究及装置开发。项目组从 2007 年就 开展汽车在途感知和主动安全技术的基础研究：①自主设计了微惯性测量单元（MIMU），对其误差模 型进行了分析，设计开发了 MIMU 的传感器标定系统，开展了传感器的标定工作。②研究了汽车的姿 态和速度积分算法，实现了四元数法汽车姿态积分算法。设计了 Kalman 滤波器来完成传感器信号的融 合处理，获得汽车运动状态参数的最优估计值。③基于 AR 建模预报方法及多层递阶 MLR 建模预报方 法开展了汽车运动状态参数的预报研究。Matlab 仿真结果表明两种预报方法都取得了一定的预报效果， 尤其是对横摆角、侧倾角、纵向车速、横摆角速度的预报效果更佳。④初步搭建了汽车运动状态在线测 量及基于 AR 预报模型的车载试验平台，开展了一些实车道路试验。⑤开展了大量的 CAN 总线应用技 术研究，具备相关技术研究和产品开发能力。这些研究成果为本项目开展基于车联网的车辆在途安全感 知与评价技术研究及装置开发打下了坚实的基础。 商业化的车载远程通讯服务（Telematics）平台，如 ON-Star、G-Book 等，侧重于交通信息服务功 能，并没有实现汽车的全面感知，也没有为汽车行车安全提供深入可靠的服务。国内，苏州金龙开发的 G-BOS 智慧运营系统实现了安全驾驶管理、油耗管理、远程故障报警管理、维保管理、车线匹配管理等 几大功能，主要是针对城市公交客车智能运营而开发的系统，具备了对驾驶行为和车辆行驶状态的局部 感知能力。该系统并没有实现驾驶员行为和车辆状态的全面感知。驾驶行为主要通过 GPS 车速信号和 发动机 CAN 总线提供的油门踏板位置信息感知驾驶员的家减速和制动等信息。并没有对安全操纵行为 和安全性能参数进行感知评价和预测。 因此，本项目在国内首次系统性地提出并开展基于车联网的车辆在途安全感知与评价技术研究及装 置开发，目前研究水平处于国内领先水平。 并有望形成具有独立知识产权的技术和装置。 4、本项目研究国内外竞争情况及产业化前景。 我国汽车工业近十年来取得了迅猛发展，已经成为全球最大的汽车生产国，和全球最大的汽车市场。 商用车行业总体运行环境良好，随着我国高速公路通车里程进一步增加，物流运输业的迅猛发展，城镇 居民出游热情居高不下，商用车产品内在品质不断提升，为此带动了商用车公路运输市场需求快速增长。 2010 年，我国汽车产销双双超过 1800 万辆，稳居全球产销第一。其中商用车中，客车产量超过 44 万辆， 其中大型客车近 6.9 万辆；货车产量 386 万辆，重型货车产量超过 101 万辆。 但我国商用车的技术创新方面与国外汽车技术发达国家相比存在相当大的差距。自主研发和创新方 面的能力和动力不足。严重制约了我国商用车的稳健发展。商用车在信息化、智能化、汽车电子应用技 术等方面还处于起步阶段。国内这方面的研究主要侧重在乘用车行业，一些合资企业带来国外先进技术， 自主品牌汽车企业，如吉利、奇瑞等通过近年来苦练内功，这方面已经取得长足进步。正在缩短与国外 在这方面的差距。 本项目提出以开发驾驶行为、车辆运动状态为核心的车载在途感知技术研究和平台开发为基础，开 展以汽车动力学特性参数在线辨识、驾驶员驾驶行为评价与纠错理论与方法、汽车主动安全性能在线预 测预报等应用技术研究，开发基于嵌入式系统、车联网、远程通讯、信息融合处理等技术的车辆在途安 全感知与评价装置。该装置不仅可极大地提高汽车的行车安全，对交通运输管理、驾驶员管理、汽车节 能和环保性能改善等方面也有非常重大的促进作用。 汽车电子化、智能化是发展趋势，围绕汽车安全、节能、环保三大主题是汽车发展的必然。本项目 相关技术的研究和装置的开发具有十分重要的应用价值，具有很好的产业化前景。 二、研究内容 1、具体研究开发内容和要重点解决的关键技术问题； 具体研究开发内容 1.1 车载主动安全感知网络技术研究 （1）基于MEMS传感器的汽车驾驶行为和运动姿态感知网络的架构 围绕MEMS惯性加速和角速度传感器，开展以驾驶员操控行为动作和车身运动状态感知为核心内容 的汽车分布式感知技术研究及其平台开发，设计驾驶员手与脚对车辆操控行为的感知模块、MIMU车身 运动感知模块。研究并建立MEMS惯性传感器随机误差模型，实现惯性传感器自适应修正。实现基于 MEMS惯性传感器的车辆行驶状态参数、驾驶员操控行为的精确和稳定监测。 （2）驾驶员驾控行为感知技术及其模块开发 驾驶员操控行为是汽车行驶中的主要输入。通过手部和脚步动作，驾驶员驾驶汽车按照其预定目的 驾驶，控制汽车处于合理的行驶状态和姿态。可见，驾驶员对汽车的操控行为进行准确感知，对于汽车 主动安全来说是十分必要的。 本课题开展基于MEMS惯性传感器的驾驶员操控行为感知技术的研究及其模块开发，实现对驾驶员 驾控行为动作的实时准确感知。通过在汽车操控装置上布置的MEMS传感器，包括：方向盘上布置MEMS 惯性角速度传感器、变速操纵手柄上布置二维MEMS加速度传感器、油门踏板上布置一维MEMS加速度 传感器、制动踏板上布置一维MEMS加速度传感器、离合器踏板上布置一维MEMS加速度传感器。实现 驾驶员对车辆操控行为的全面感知。考虑到测量环境复杂，感应元件受其它因素交叉作用、MEMS传感 器自身精度相对较低等因素，通过建立合理的解析模型和Kalman滤波器等，实现对测量数据的深度加工 和信息挖掘，得到驾驶员对汽车动力学系统的输入参数（方向盘转动角速度和角度、行驶档位、油门位 置等）。 基于单片机、CAN总线、Kalman滤波和信息融合算法等，开发相应的驾驶员驾控行为感知模块。 （3）车辆运动状态感知技术及其模块开发 运动物体姿态测量模块一般由光纤陀螺和压电加速度传感器组成，尽管其测量精度很高，但价格非 常昂贵，不适合汽车车载运动姿态在线测量。市场上也出现了基于MEMS加速度和角速度传感器的姿态 测量模块，但在测量量程适应性、成本等方面与汽车运动姿态测量要求有一定偏差，而且测量精度有待 进一步提高。为此，本课题在充分考虑汽车姿态参数测量特点的基础上，采用量程合适、精度较高的 MEMS角速度传感器和MEMS加速度传感器，自主开发MIMU（微惯性测量单元），实现对汽车六自由 度姿态的实时感知和信号处理、姿态解算。由三只MEMS惯性角速度传感器和两只二维MEMS加速度传 感器组成。研究并实现汽车运动姿态参数的四元数解算方法，建立MIMU的多传感器信号融合模型。基 于四元数法的汽车运动参数解算方法包括：姿态角（横摆、侧倾、俯仰），纵向、横向、垂向运动的速 度、位置及其整车轨迹等的解算；为克服方程的线性化及噪声统计特性不准确带来的问题，采用分散自 适应区间Kalman滤波算法，对系统噪声用区间描述，同时根据滤波结果对系统噪声采用模糊自适应方法 进行调整，采用多传感器线性最小方差最优估计标量加权方法实现子滤波器之间的数据融合，实现车辆 行驶状态参数的精确和稳定监测。 基于单片机、CAN总线、信号滤波和融合算法、四元数法姿态解算等软硬件技术，开发相应的车身 姿态感知模块。 （4）信息融合和软测量技术 作为车载分布式感知平台，通过对驾驶员驾控行为感知、车辆运动状态感知可获得汽车行驶过程中 基本的输入输出。此外，GPS定位模块、车载总线上还可进一步提供一些其它的感知信息，如发动机管 理系统（EMS）提供油门踏板开度、发动机转速等动力总成参数。其中，很多参数之间存在冗余或关联 关系，如GPS可以得到汽车纵向速度，通过发动机转速、变速器档位、传动系统参数也可得到车速；油 门开度与纵向加速度、纵向速度之间存在关联；方向盘输入与汽车横摆角速度、侧倾角与侧向加速度之 间也存在关联关系。因此，通过对整车复杂动力学系统建模，开展基于扩展Kalman滤波（EKF）信息融 合技术和软测量技术的相关研究，提高感知信息的可靠性。考虑到直接感知道路信息的复杂性，本课题 开展基于道路不平度、道路附着系数等参数的软测量理论与方法的研究。 （5）基于总线的分布式车载感知平台开发 本课题以商用车为研究对象，以驾驶员驾控行为感知、车辆运动状态感知为核心，基于CAN总线技 术，实现车上各种感知及控制模块共享各种传感信号。设计并架构分布式传感网络（VSN）平台。开展 SAE-J1939总线协议研究，根据已有的商用车中相关的CAN协议，结合本课题基于主动安全和车联网的 汽车传感平台研究的成果，开展商用车传感网络平台总线相关协议的研究，包括：为各分总线网络或模 块分配地址、为各节点分配地址、为各功能分配功能组号、标识符域分配、数据域分配等。 1.2 基于车联网技术的汽车主动安全理论与方法研究 （1）驾驶员操纵行为与汽车姿态相关性研究 驾驶员驾控行为是驾驶员根据交通状况、车辆运行状态等对汽车控制做出的动作。考虑到建立精准 的驾驶员行为模型非常困难。本课题将驾驶特征包含的因素划分为不同层次（如操作层、决策层、评价 层等），开展车辆行驶状态变化与驾驶行为特征之间相关性的研究。驾驶操作层可通过驾驶操纵传感器 和行驶状态参数信息提取得到；决策层指驾驶员根据交通环境和车辆状况选择适当的驾驶工况；评价层 包括车辆加速快慢、车辆方向变化频率和速度、车辆稳定性指标、制动频度和强度、换档时机和频度等 驾驶特征。这里利用层次分析法和回归分析方法相结合对各驾驶特征因素建立权重，同时通过对车辆行 驶状态数据进行有序化处理，找出驾驶员操纵行为与汽车运行状态之间的潜在规律，建立正确的驾驶员 操纵决策模型，对不良驾驶行为进行实时排查和纠错。 （2）汽车动力学系统在线辨识理论与方法 通过车载驾驶操控行为传感器组和车身姿态传感器组可测量得到汽车行驶过程中的基本输入和输 出，在此基础上，即可开展汽车动力学系统主要动力学系统参数辨识、道路特征辨识等的研究。 开展汽车动力学特性仿真研究。将虚拟样机技术应用到汽车主动安全的研究中，利用ADAMS软件 建立整车模型，根据ADAMS闭环仿真控制原理建立整车模型，并通过实车试验结果组成混合仿真模型， 为汽车主动安全性研究提供可信的整车模型。 在线辨识是系统运行过程中进行的递推辨识方法，根据实时采集、处理（滤波去噪）的系统输入输 出数据，应用递推算法对参数估计值进行不断修正，以取得更为准确的参数估计值。主要开展两个方面 与汽车主动安全相关的汽车系统的参数辨识工作：①整车瞬态转向操纵稳定特性的辨识。建立方向盘输 入与横摆运动、侧倾运动输出的动力学模型，开展响应时间、固有频率、阻尼比等瞬态特性参数的辨识。 ②制动过程特性的辨识。建立制动系统的动力学模型，重点研究制动能量传递特性和制动跑偏动力学模 型，开展制动响应时间、制动强度、制动稳定性等参数的在线辨识。 这里研究并采用渐消记忆最小二乘法开展相关系统参数的在线辨识。引入遗忘因子λ实现渐消记忆 （即强调新数据的作用，贬低老数据）的最小二乘法系统参数辨识，应用龙格—库塔法开展数值计算， 对系统辨识后的模型参数的准确性和真实性开展验证。 （3）车辆安全性能的预报和决策 本课题开展基于自回归（AR）模型、多层递阶（MLR）模型的汽车运动状态参数预报理论方法的 研究，建立车辆安全性能的预报和决策的理论模型。多层递阶回归分析方法（MLRRA）集多层递阶和 回归分析两者的优点，既能较好地体现高相关因子在预报模型中的重要作用，同时对时变系统又具有较 强的适应性。运用回归分析方法计算各因子的回归系数；将回归系数与对应的预报因子相乘得到新的预 报因子；将预报对象减去回归方程的常数项作为新的预报对象；应用多层递阶方法对新的数学模型求解； 建立其状态预报方程。这两种方法的最大优点是不需要知道驾驶员的操纵特性、汽车的阻尼特性、路面 的功率谱变化以及风阻系数等因素的影响，而利用汽车运动自身的历史数据作为时间序列，寻求其中的 规律，建立相应的预报模型来开展汽车运动状态的预报研究，从而极大地简化了汽车运动预报的难度。 考虑到与汽车行驶安全密切相关的运动主要有横摆运动（与车道偏离、侧滑及侧面碰撞相关）、侧倾运 动（与侧翻相关）、纵向运动（与超速行驶、正面碰撞及追尾相关）、侧向运动（与车道偏离、侧滑及 侧面碰撞相关）。为此，本课题重点开展与这四个运动相关的横摆角、侧倾角、纵向车速、横摆角速度、 纵向加速度及侧向加速度等参数的在线感知、估计和短期预报。 1.3 基于车联网的汽车在途安全感知与评价装置开发 以商用车为对象，SAE-J1939 协议为基础，以 WIN CE 嵌入式操作系统、ARM 单片机硬件作为基 础开发平台，开发汽车在途安全感知与评价装置实物系统，实现对行驶中的汽车状态感知与评价、驾驶 员操控行为感知与评价、行车环境参数软测量、主动安全预测预报等功能。并构建以汽车集成感知和行 车安全为主要目的的车联网示范平台，具备基于 GPRS、GSM、3G 等通讯技术的远程通讯能力。 拟解决的关键技术问题 （1）以 MEMS 惯性传感器为基础，结合 GPS 等其它感知信息、传感信息融合理论与方法、软测量 技术、CAN 总线技术、SAEJ1939 协议等，开发模块化、数字化的驾驶行为全面感知模块和汽车运动状 态全面感知模块产品，并进一步开发基于车联网的汽车在途安全感知与评价装置。 （2）开展以汽车主动安全性能动力学系统参数的在线辨识技术、驾驶员操控行为评价与纠错、汽 车主动安全评价与决策、道路条件（附着系数）识别等为内容的汽车主动安全技术的研究。研究基于时 变最优参数寻踪方法（TVOPS）的多层递阶回归分析方法（MLRRA）的汽车行驶安全性能参数的预报， 实现车辆行驶主要安全状态参数实时精确估计、车辆安全性能参数短时精确预报。 （3）基于车联网的汽车在途安全感知与评价装置的实车应用和改进。满足车载设备在性能可靠性、 耐候性、抗干扰、抗振动等的要求。使之达到实用要求。 2、项目的特色和创新之处； （1）提出并运用 MEMS 传感技术、总线技术、信号融合技术、单片机技术等，开发汽车姿态感知 模块和驾驶员操控行为感知模块。以汽车主动安全为目的，研究并构建车载分布式感知网络平台，实现 汽车运行过程中基本输入和输出的可靠感知。 （2）运用理论与试验相结合实现汽车动力学主动安全性能的混合建模。开展以渐消记忆最小二乘 法的汽车动力学特性参数在线辨识、驾驶员操控行为的在线评价与纠错、汽车主动安全（制动动态性能、 转向动态性能等）评价、道路条件识别等为内容的汽车主动安全技术研究。 （3）率先开展基于驾驶员操纵行为检测与估计、汽车运动状态参数监测估计为核心的汽车安全预 报技术的研究，实现车辆安全性能指标的短时的精确预报。运用 AR 模型及 MLR 模型实现汽车运动状 态参数预报。针对车辆复杂非线性动力学系统，应用时变最优参数寻踪方法（TVOPS）对车辆系统时变 参数进行估计，应用多层递阶回归分析方法（MLRRA）建立预报模型，实现车辆行驶安全参数性能参 数的预报。 （4）基于车联网为目的，商用车为载体，开发车辆在途安全感知与评价的嵌入式软硬件实用装置， 并初步搭建基于汽车行车主动安全为主要目的的车联网平台。该装置通过实车在途运行不断完善，初步 达到能实用推广的要求。 3、要达到的主要技术、经济指标及社会、经济效益。 开展基于车联网的车辆在途安全感知与评价技术研究及装置开发。 （1）本项目达到的主要技术 1）车载主动安全感知技术。构建基于 MEMS 传感器的汽车驾驶行为和运动姿态感知分布式模块， 实现基于扩展 Kalman 滤波(EKF)的信息融合技术研究，以及行驶道路参数的软测量技术。 2）基于车联网技术的汽车主动安全理论与方法。渐消记忆最小二乘法对车辆系统模型中涉及主动 安全特性参数（包括整车转向瞬态特性、制动响应传递特性、侧倾动力学特性等）在线辨识；驾驶员驾 控行为和车辆行驶状态的实时评价；基于自回归（AR）模型、多层递阶回归（MLRRA）模型来开展汽 车运动状态参数的预报理论方法的研究，建立车辆安全性能的预报和决策的理论模型。 3）以商用车为对象，以 SAE-J1939 协议为基础，以 WIN CE 嵌入式操作系统、ARM 单片机硬件的 为基础平台，开发汽车主动安全环境感知和预测预报技术的车载嵌入式软硬件平台，实现对行驶中的汽 车状态感知、驾驶员操控行为感知、主动安全评价预测等功能。 4）以主动安全为目的的“车联网”技术，初步完成车载感知和分析处理嵌入式软硬件系统、远程 通讯、信息处理中心的架构。 5）完成车辆在途安全感知与评价装置样机一套，并在客车上开展实车运行使用。驾驶行为识别感 知正确率 90%以上，主要安全性能参数 1 秒预报误差小于 10%。能实现一天 24 小时车辆感知信息的海 量存储。具备在途远程双向通讯能力。初步实现信息数据处理中心的规划和建设。 （2）本项目的主要经济效益： 该装置研制成功后，综合硬件成本在 2000 元左右，考虑软件开发费、其它费用等，配置该装置的 成本在 3000 元左右。该装置若能在我国商用车领域得到普及和应用，会带来很好的经济效益。 （3）本项目的主要社会效益 1）本项目的研究成果不仅极大地提高了汽车的主动安全性能，同时通过对驾驶员行为的在线监测 和纠错，也可改善汽车的燃油消耗和污染物排放性能。 2）本项目的成果能极大地推动我国商用车电子化、信息化的进程，提升我国商用车技术水平。 3）可广泛应用于公交车队、运输车队的营运监管，大大提高驾驶员责任心、提升行车安全性能、 节省燃油消耗、提高运输效率。 4）本项目的成果为车联网、智能汽车、智能交通系统（ITS）等的研究和建设提供了理论依据、技 术途径。 三、研究试验方法及技术路线（工艺路线） 本课题拟采用理论与仿真、试验研究并重，开展车载感知网络及主动安全技术与方法研究。 理论研究 （1）开展惯性传感器的误差分析，提高信号测量精度。运用自适应 Kalman 滤波、子空间随机系统 辨识方法等建立 MEMS 惯性传感器误差自适应修正模型，提高其测量精度。 （2）驾驶员操控行为识别、评价及纠错建模。基于 MEMS 惯性传感器的驾驶员操控行为感知的汽 车输入参数计算模型研究。通过建立复杂的理论模型，结合汽车姿态传感模块的信息，运用信息融合技 术识别得到可靠的驾驶员对汽车动力学系统的输入参数，包括方向盘输入、油门踏板输入、变速手柄输 入、制动踏板输入、离合器踏板输入等。运用模糊分析、层次分析等方法对驾驶行为进行评价和纠错。 （3）汽车运动姿态的融合与解算。研究并建立惯性坐标系、地球坐标系、车体平台坐标系、车体 坐标系之间的变化模型，开展汽车姿态积分算法方法的研究，通过对欧拉角法、方向余弦法、四元数法 等方法进行评估，考虑到四元数只需解算四个联立微分方程，计算量小、算法简单、并且能保持方程线 性、不产生奇异。重点研究基于四元素法的汽车车身六自由度姿态参数解算。设计 Kalman 滤波器来对 上述信号进行融合处理，以获得汽车运动状态参数的最优估计值，包括建立系统状态方程和系统观测方 程、自适应 Kalman 滤波器的设计。 （4）基于理论研究和试验研究相结合的方法，建立汽车复杂动力学系统可靠的多自由度混合模型 和仿真平台。①利用 ADAMS 运动学动力学分析软件建立整车模型；②利用实车试验测量得到特定行驶 条件下的汽车动力学系统的输入（驾驶员操控行为）和输出响应（车身姿态参数）；③基于理论仿真模 型和试验结果的汽车动力学系统混合建模，获得可信的汽车动力学模型；④开展以汽车动力学特性参数 识别、驾驶员操控行为评价与纠错、汽车主动安全性能动态评价、道路行驶条件识别等为内容的主动安 全理论模型的研究和相关的试验验证。 （5）开展自回归（AR）模型及多层递阶回归（MLRRA）模型用于汽车运动状态参数预报的理论 及 Matlab 仿真的研究。运用残差序列的自相关函数检验预测模型适用性。 （6）感知信息在途和离线数据处理方法与理论研究。重点研究感知海量信息的压缩存储技术；基 于驾驶行为评价、安全行驶评价的海量信息的融合技术研究；数据处理中心建设。 仿真研究 运用 ADMAS 和 Matla