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2026年02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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第二十八届中国科协年会学术论文专题——年规芯片架构改进与可靠性优化关键技术 | 基于国产车规MCU的AUTOSARMCAL架构改进与实现

第二十八届中国科协年会学术论文专题——年规芯片架构改进与可靠性优化关键技术 | 基于国产车规MCU的AUTOSARMCAL架构改进与实现

【摘要】针对国产汽车芯片厂商在汽车开放系统架构(AUTOSAR)微控制器抽象层（MCAL)开发过程中面临的技术积累不足、开发周期长等挑战，提出一种创新性的分层架构设计方案。该方案将MCAL重新划分为3个层次，通过功能解耦和接口标准化，实现对AUTOSAR和传统软件开发工具包（SDK)开发模式的兼容支持。经小华半导体XC277芯片的验证表明：所有模块均以 100% 的覆盖率通过单元与集成测试，包括语句、分支及修正条件/判定条件覆盖率（MC/DC)，且关键任务执行时间达到微秒级，为国产AUTOSAR MCAL的技术创新提供了经过充分验证的解决方案，对提升我国汽车电子软件的自主可控能力具有重要实践意义。
第二十八届中国科协年会学术论文专题——年规芯片架构改进与可靠性优化关键技术 | 基于先进工艺的车载芯片可靠性优化设计

第二十八届中国科协年会学术论文专题——年规芯片架构改进与可靠性优化关键技术 | 基于先进工艺的车载芯片可靠性优化设计

【摘要】基于SMIC 12nm 鳍式场效应晶体管(FinFet）工艺，对模拟/数字(A/D)转换器前端跟踪/保持电路的谐波失真、带宽等性能指标进行了分析。通过合理选取采样开关的类型、尺寸,降低跟踪/保持开关随温度变化引入的谐波失真，提出一种新型的开关输出缓冲器，提升跟踪/保持电路的线性度和A/D转换器的驱动力。试验结果表明，将N型金属氧化物半导体（NMOS）、P型金属氧化物半导体（PMOS)场效晶体管的电容和寄生电容作为采样电容,整体前端电路带宽提升至 34GHz 通过CadenceVirtuoso的仿真验证，当采样频率 f_s=10GHz 、输入信号频率 f_in=9.8GHz 时，无杂散动态范围（SFDR)和总谐波失真（THD）分别达到67dB、 -59.5dB 。所提出的设计方案可用于自动驾驶的内置自检安全系统，降低自动驾驶系统故障率，提升嵌入式车载芯片安全机制的可靠性。
第二十八届中国科协年会学术论文专题——年规芯片架构改进与可靠性优化关键技术 | SiCMOSFETs在温度冲击试验中的失效原因研究

第二十八届中国科协年会学术论文专题——年规芯片架构改进与可靠性优化关键技术 | SiCMOSFETs在温度冲击试验中的失效原因研究

【摘要】针对碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管（SiCMOSFETs）在温度冲击试验中的失效案例，通过电性测试、超声波扫描显微镜、超景深三维显微镜、扫描电子显微镜等方法分析失效缺陷及原因，并提供相应的解决方案，对提升SiCMOSFETs的可靠性、保证整车稳定运行具有一定价值。
激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题 | 激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题

激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题 | 激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题

【摘要】针对自动驾驶场景中环境感知能力的安全性和可靠性面临的技术瓶颈，系统梳理自动驾驶中激光雷达(LiDAR)与相机融合的目标检测技术路线及发展动态，通过分析单一传感器在复杂路况下的局限性，论证多模态融合感知的必然趋势。研究发现：在遮挡、远距离和复杂环境条件下，传感器融合技术能够显著提升目标检测效果;在nuScenes、KITTI等公开数据集的验证试验中，传感融合技术有效增强系统在多变场景中的感知鲁棒性与检测性能；当前技术仍面临实时性不足、算法复杂度高及成本制约等挑战，未来仍需优化融合算法的精度和实时性，推动多模态协同感知的标准化。
激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题 | 基于改进PointPillars的激光雷达三维目标检测算法

激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题 | 基于改进PointPillars的激光雷达三维目标检测算法

【摘要】为解决复杂交通场景中目标因被遮挡、截断等造成局部特征丢失而产生的漏检问题,提出了一种基于改进PointPillas的激光雷达三维目标检测算法。首先，通过改进PointPillrs中的点云特征编码网络，更好地保留点云数据中重要的结构信息及其相互关系，然后，通过堆叠的稀疏卷积模块和子流形卷积模块提取并聚合多尺度点云特征，在融合多尺度特征的鸟瞰特征图上对目标的三维检测框进行分类和回归，提升网络运行效率，最后，在KITTI数据集上进行了试验验证。结果表明：与传统 PointPilars算法相比,所提出的三维目标检测算法对车辆困难检测样本的3D检测平均精度(AP)提高了6.02百分点,对鸟瞰视角下行人和骑行者简单样本的AP分别提高了3.35百分点和3.18百分点，有效提升了三维目标检测精度。
激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题 | 基于改进Transformer-无迹卡尔曼滤波器的智能车辆多模态3D目标检测方法

激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题 | 基于改进Transformer-无迹卡尔曼滤波器的智能车辆多模态3D目标检测方法

【摘要】为提升智能车辆环境感知目标检测的准确性,提出一种特征融合3D目标检测方法。首先，对 Transformer模型进行改进，借助多头自注意力机制，充分考虑数据空间的局部特征信息，并保留不同的特征权重，以提取点云与图像特征；然后，借助无迹卡尔曼滤波器（UKF)设计图像与点云多模态融合系统，最终实现3D目标检测；最后，采用KITTI数据集和实车数据集对模型进行训练和推理，并与多种主流算法进行对比。验证结果显示,与应用广泛的截锥卷积网络（F-ConvNet）、视锥点云网络（F-PointNet）等主流多模态融合算法相比，所提出的目标检测模型多类别平均精度分别提升了0.34百分点和3.03百分点，车辆和骑行者对象的检测平均精度分别提升了2.52百分点和9.32百分点，且该模型在实车数据推理中的表现与训练评测结果基本一致。
激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题 | 基于地面拟合与DBSCAN聚类的激光点云去噪算法研究

激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题 | 基于地面拟合与DBSCAN聚类的激光点云去噪算法研究

【摘要】针对传统激光雷达难以精准滤除扬水扬尘、高反膨胀串扰噪点，且大尺度离群点滤除效果不佳等问题，提出一种基于地面拟合与基于密度的空间聚类（DBSCAN）的激光点云去噪算法。结合地面点云分割改进的DBSCAN以及三维边界框估计方法获得噪点的初始位置信息，利用噪点的几何特征与物理特征标记并滤除噪点。试验结果表明：扬尘扬水场景中，去噪后的倒角距离(CD）从 0.0374m 降至 0.0198m ，点到网格(P2M)距离从 0.158m 降至 0.088m ，点云整体几何偏差显著减小且与真实表面拟合度提升；针对复杂点云数据的处理任务，相较于传统DBSCAN算法，优化后的DBSCAN聚类时间开销仅为 6ms ，计算效率约提升 77.8% ，有效解决了传统激光雷达点云去噪算法在大尺度下离群点滤除效果不佳的问题。
激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题 | AGS布置形式对前舱散热性能及空调能耗的影响研究

激光雷达感知与自动驾驶多模态3D目标检测技术专题 | AGS布置形式对前舱散热性能及空调能耗的影响研究

【摘要】采用一维-三维联合仿真的计算方法，探究了主动进气格栅（AGS)布置形式对前舱进气量、冷却模块散热量以及空调压缩机能耗的影响。研究发现：AGS叶片与格栅距离处于 57～97mm 时，正对与非正对布置对散热性能及能耗的影响趋于一致，进气量衰减幅度约为 2.4% ，散热量降低幅度低于 1% ，压缩机能耗几乎无影响；距离小于 57mm （靠近格栅）时，正对布置的方式优于错开布置，体现在相对于错开布置进气量提升 3.16% ，散热量提升约 2% ，压缩机能耗降低约 2% ;距离大于97mm （靠近冷却模块)时，采用错开布置形式更有利于降低AGS叶片造成的进气量衰减。

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