下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
i-EFV行驶过程中各系统的运行流程可以分为车辆与环境信息感知、车辆信号处理以及整车综合控制与执行三个层次。其中，车辆与环境信息感知由传感系统以及通信系统构成，传感与通信系统基于车际短程通信、远程通信以及车载传感器之间的信息流动，获取并交互车辆与环境信息。车辆信号处理则基于传感与通信系统所获取的数据，进行多源信息的综合处理，实现对于车辆与环境的准确识别与预测。整车综合控制与执行系统根据车辆与环境的识别及预期信息，进行车辆的一体化控制，由i-EFV的动力系统、底盘系统通过各部件之间的能量流动实现车辆的运动，实现安全、舒适、节能与环保的综合行驶性能。
结合i-EFV线控化、结构化以及智能化的特点，i-EFV的设计与应用面临系统结构复杂、识别信息多样以及控制系统耦合的难点问题 [1] 。
（1）系统结构复杂
一方面，i-EFV要求考虑“人-车-路”综合的安全、舒适、节能与环保的性能，其集成了复杂的车辆传感、通信以及“机械-电子-液压”耦合系统，各系统功能与结构存在相互的耦合与重叠，造成资源的浪费与系统成本的增加，需要应用结构优化的理论，进行系统的设计；另一方面，i-EFV具有系统控制线控化与系统组成分布化等特点，使得多个部件的信息交互更加频繁、交换数据量更大，需要采用可靠的设计理论和方法，保证各部件协同工作的安全。
（2）识别信息多样
对于集成复杂机电系统、面向时变交通环境、实现多性能目标控制的i-EFV，全面的车辆状态与环境信息识别主要存在以下三个问题：基于车-车通信、车-路通信、远程无线通信以及车载传感系统所获取的信息数据量大，存在重叠和冗余，需要一体化分析与处理，形成对车辆及环境的统一描述；车辆行驶环境复杂多变，现有传感系统获取的信息受干扰严重，需要综合多源传感器相互冗余的特性，获取准确的目标信息；准确的驾驶员-车辆-道路交通环境特征信息，无法通过传感器直接获取，需要融合多源信息，进行综合分析。因此，为有效利用多源、冗余的数据信息，实现对车辆状态和交通环境的准确识别和预测，需要采用系统的信号处理方法。
（3）控制系统耦合
一方面，i-EFV要求综合实现安全、舒适、节能与环保的控制目标；另一方面，i-EFV行驶模式多样，包含如纵向/横向辅助驾驶、考虑车辆与行驶环境的“人-车-路”一体化安全控制等不同的行驶模式；同时，i-EFV集成了复杂的“机械-电子-液压”耦合系统。针对上述i-EFV多目标、多模式与多系统协同控制的需求，要求建立i-EFV完整的控制系统架构和理论体系。