DOC《附件1》

基于驾驶意图辨识的整车控制技术;

电液复合制动控制技术. 考核指标:整车电耗≤15kWh/100km(工况法),续驶里程≥300km(工况法);

0-100km/h加速时间≤6.5s,最高车速≥120km/h;

复合制动降低电能消耗18%以上(ECE城区工况);

构建纯电动汽车城市循环工况及蓄电池能量消耗量模型;

满足国家标准对操纵稳定性和制动性的要求;

开发1辆样车,实现1个以上企业的应用示范;

申请5项以上专利. 4.电动汽车充电运营管理系统关键技术 研究内容:充电机智能控制技术,包含:电池的智能识别与适应,快充控制策略与方法,输出电流和电压的稳定性和充电机产品的系列化、模块化开发;

在用电动汽车动力电池安全隐患预测方法,包含:电动汽车和充电运营管理系统互联关键技术,建立电动汽车和充电系统共享数据平台,基于存储历史数据库,利用大数据分析方法,研究动力电池安全隐患预测方法. 考核指标:充电机产品系列化,示范充电运营管理系统1套,示范车辆规模≥2000辆;

提出动力电池快速充电控制算法,形成相关技术规范或标准2项以上,专利5项以上. 5.清洁燃料汽车节能减排关键技术 研究内容:为了促进煤化工产业和清洁燃料汽车产业的发展,降低汽车排放对环境污染的贡献率(尤其是降低颗粒物排放),通过对清洁燃料物性、燃烧过程节能减排化学反应机理及汽车和发动机应用动力经济和排放特性的研究,开发以能耗与排放为目标约束的清洁燃料汽车节能减排技术.包含:煤基车用燃料聚甲氧基二甲醚喷雾特性、燃烧与排放特性等,结合DOC、SCR、DPF、EGR等排放后处理技术,研究聚甲氧基二甲醚发动机及整车节能减排技术. 考核指标:与被替代燃料发动机相比,清洁能源发动机比能耗降低5%以上,主要污染物比排放量降低10%以上(颗粒物比排放量降低20%以上);

1~2辆验证车辆,满足GB 18565-2016等标准要求. 6.无人驾驶商用汽车控制系统关键技术 研究内容:研究在复杂交通环境中无人驾驶商用车辆与动、静态障碍物的运动关系和碰撞预测模型,从时间维度和空间维度研究无人驾驶商用车辆对动、静态障碍物的多目标避障轨迹规划技术;

研究在行驶过程中环境和车辆系统的不确定性因素对无人驾驶商用车辆的影响;

针对智能车辆横纵向动力学间的耦合、关联特性,研究无人驾驶商用车在时滞不确定性因素影响下的纵横向运动协同控制方法,实现车辆纵横向动力学的实时动态协调. 考核指标:建立多自由度非线性车辆动力学模型,基于该模型估计车身速度、车身倾角、侧向加速度、滑移率等行驶参数的误差≤±5%;

横向运动能在不同车速下保持较高的跟踪精度,与规划轨迹的横向误差和航向误差均≤±5%;

控制系统的自动行驶轨迹规划和运动控制符合商用车辆行驶安全性、操纵稳定性、平顺性的要求,侧向加速度小于0.4g,并满足GB/T 6323-

2014、QC/T 480-

1999、ISO 2631等标准要求;

整车控制及执行机构必须满足汽车级要求,并研发1台无人驾驶商用车样车. 7.智能网联汽车行为感知与云服务平台研究及应用 研究内容:针对智能网联环境下车辆富信息的处理、交互及服务问题,开展云平台与车载平台协同作业研究,进行综合管理服务技术研发.主要研究内容包括:研究车载智能计算技术,通过对车辆多源数据的采集分析,结合新的人工智能理论,对网联车辆行为及驾驶意图进行识别,并进行多模式V2X高效交互方法研究;