第三十一届中国汽车工程学会年会暨展览会（SAECCE 2024）定于 2024年11月11-14日在 中国重庆·科学会堂召开。

SAECCE 2024以“ 智能涌现，迈进加速变革新阶段”为主题，将聚焦汽车产业创新重大需求，瞄准未来的前沿性、颠覆性技术发展，重点突出汽车科技前沿、关键技术创新、工程技术研发与应用实践以及产业合作等，着力推动汽车科技进步、跨领域技术融合创新及产业合作，加速汽车人才发展，引领汽车产业高质量发展。

SAECCE 2024预计举办 1场开幕式及全体大会、4场主论坛、91场专题论坛及技术研讨会、同期举办2024中国汽车工程学会科学技术奖励大会、2024中国汽车技术首脑（CTO）闭门峰会、2024电动汽车智能底盘大会、2024国际汽车智能共享出行大会等 10余场同期会议。

技术展览面积15000平米，预计吸引来自政府、高校及科研机构、整车、汽车零部件上下游企业及科技创新企业 参会代表5000人，展览观众达到20000人次。

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SAECCE 2024

前沿学术论坛

智能网联汽车决策与控制

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会议时间

2024年11月12日09:00-12:00

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协办单位

智能绿色车辆与交通全国重点实验室、清华大学智能网联汽车与交通研究中心

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会议主席

王建强，清华大学车辆与运载学院院长、教授

简介：王建强，清华大学车辆与运载学院教授，教育部“长江学者”特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，国家自然科学基金委创新研究群体项目负责人，入选国家高层次人才计划，中国汽车工程学会会士，现担任清华大学车辆与运载学院院长。主要从事智能车辆安全研究，先后获得各类科技奖励十余项，包括国家技术发明二等奖2项，国家科技进步二等奖2项，教育部技术发明和科技进步一等奖各1项。

3

联合会议主席

陈虹，同济大学电子与信息工程学院院长、教授

简介：陈虹，同济大学教授，IEEE Fellow，中国自动化学会会士，中国汽车工程学会会士，国家杰出青年科学基金获得者，曾任吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室主任，现任同济大学电子与信息工程学院院长，兼任中国自动化学会车辆控制与智能化专委会主任委员等。浙江大学过程控制及自动化仪表专业获工学学士和工学硕士学位，德国斯图加特大学获工学博士学位。

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学术联络人

袁泉，清华大学车辆与运载学院

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会议简介

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会议议题

（1）分布式驱动车辆控制

（2）智能汽车云控平台系统

（3）地-空多智能体协同规控

（4）智能车辆风险预测与辅助决策

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演讲主题①：分布式驱动电动汽车动力学控制技术

熊璐，同济大学汽车学院副院长、教授

演讲人简历：熊璐，同济大学教授，汽车学院副院长，国家杰出青年科学基金获得者，SAE智能网联汽车技术委员会共同主席，中国汽车工程学会智能交通分会主任委员。主持和参与多项国家级重大科研项目，研发我国首款列装分布式电驱动特种战车控制系统和首个量产线控电子液压制动系统，牵头制定我国线控底盘首个国家标准。

演讲报告要点：

1. 探讨分布式驱动车辆智能驾驶技术的发展现状，挖据汽车智能化背景下的分布式驱动控制技术的研究难点。
2. 探究动力学及感知方法的理论可观测性，创新多源信息融合估计的增效协同策略。
3. 研究分布式驱动车辆执行器特性与环境的不确定性，设计多向联合优化的高精度轨迹跟踪方法。
4. 分析复杂路况下轮-地作用机理和车辆动态响应的内在联系，创新分布式电驱动车辆的动力学控制技术。

摘要内容：

在电驱动化和智能化大趋势下，智能驾驶技术发展迅速，承载汽车行驶核心功能的底盘系统正经历深度变革。分布式电驱动方式打破了轮间和轴间的机械连接限制，颠覆了传统集中驱动加机械传动的汽车驱动方式，展现出新的动力学行为。基于分布式驱动的智能控制系统，使得车辆的动态响应、精准控制能力大幅提升。报告基于动力学及感知方法理论可观测性探究，创新了多源信息融合估计的增效协同策略；考虑执行器特性与环境的不确定性，设计多向联合优化的高精度轨迹跟踪方法；分析复杂路况下轮-地作用变化，分析复杂路况下轮-地作用机理和车辆动态响应的内在联系，创新分布式电驱动车辆的动力学控制技术。

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演讲主题②：智能汽车云控平台架构及核心应用技术

罗禹贡，清华大学车辆与运载学院党委副书记、教授

演讲人简历：罗禹贡，清华大学车辆与运载学院教授，国家“万人计划”科技创新领军人才，长期围绕智能电动汽车系统动力学与控制等方面基础理论与关键技术，先后主持国家重点研发计划项目等国家和省部级项目10余项，发表学术论文248篇，获授权国家发明专利105项，相关成果获得国家级二等奖3项和省部级一等奖6项。

演讲报告要点：

1. 智能汽车云控平台系统架构
2. 城市交叉路口场景下的多车协同及车路协同控制
3. 高速公路场景下的多车协同及车辆队列控制

摘要内容：

内容包括研究/工程问题、目标和方法、主要的技术、经济和/或实用点（价值）、新颖性、创新性和独特性，案例分析或对研究结果（最好有数据支撑）的分析及结论等。

首先介绍所创建的多视角、多层级、多维度的智能汽车云控平台架构，包括需求体系、功能逻辑架构和物理架构；其次介绍基于云控的城市交叉路口场景下的多车协同及车路协同控制，包括单交叉路口混合交通下的信号灯与智能网联汽车协同控制，多交叉路口混合交通下的多智能网联汽车协同控制；最后介绍基于云控的高速公路场景下的多车协同及车辆队列控制，包括高速公路匝道的异质车辆组协同控制，高速互通立交的多智能网联汽车协同控制和基于前方交通流预测的智能网联车辆队列控制。

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演讲主题③：真实世界驾驶场景下的动力系统实时决策与控制

申铁龙，大连理工大学控制科学与工程学院特聘教授

演讲人简历：1992年3月获日本上智大学博士学位，同年4月起执教上智大学理工学部，23年入选国家人才奖励项目，24年起现职。近二十年来连续承担多项JSPS重点基金项目及SIP等政府汽车动力技术革新项目、主持JST中日韩科学合作项目。同时与日本汽车企业保持长期产学合作，致力于动力系统优化控制方法研究。中国控制大会获第八届杰出贡献奖，SICE Fellow, 理事。

演讲报告要点：

1. 动力系统实时能源效率优化的挑战性
2. 内燃机实时控制
3. 电动化动力系统能源管理与优化
4. 集群行为的平均场近似与能源管理中的应用

摘要内容：

对于车辆动力总成系统来讲，高能源效率、低碳化以及动力特性是基本挑战课题。近年来随着车辆动力的电动化及其控制技术的数字化，运用现代动力学系统控制理论中动力学建模、预测、优化以及强化学习等先进决策与控制手段，开发面向真实世界驾驶场景下的车载控制算法收到了广泛的关注。本报告将从动力学系统控制的角度，结合报告人的研究经历，介绍针对由车辆-驾驶员（驾驶仪）-环境构成的系统中需求动力的不确定性，设计车载实时控制算法的几个研究案例。主要包括内燃机实时控制算法、基于约束条件预测的混合动力系统能源管理策略，以及面向大规模车群的长周期期望优化方法。

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演讲主题④：面向空地协同的多平台运动规划

辛斌，北京理工大学自动化学院教授

演讲人简历：北京理工大学教授、博导，主要研究方向为多智能体系统协同决策与控制。主持国家自然科学基金杰青项目、国家科技重点研发计划课题等项目10余项。关肇直奖获得者，获省部级一等奖2项。担任Unmanned Systems期刊副主编和JSSC、CSMS等期刊编委，CAAI智能系统工程专委会副主任、CICC智能指挥与控制系统工程专委会副主任。

演讲报告要点：

1. 无人机和无人车的空地协同可以执行大量复杂任务，具有重要应用前景
2. 多点动态集结模型可以刻画灾害救援等复杂动态任务
3. 通过无人机和无人车的空地协同运动规划模型和算法的设计，可以驱动两类异构平台高效完成多点动态集结任务

摘要内容：报告将介绍以无人机和无人车为主体的多智能体系统执行多点动态集结等复杂动态任务的空地协同运动规划方法，包括问题背景与空地协同机制、多点动态集结问题和空地协同运动规划问题的数学模型、无人机和无人车的协同运动规划方法，并结合典型场景和算例展现方法的有效性和先进性。

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演讲主题⑤：基于区间预测Tube-MPC的分布式驱动车辆稳定性控制方法

金立生，燕山大学车辆与能源学院院长、教授

演讲人简历：金立生，男，教授/博士生导师，教育部新世纪优秀人才。燕山大学车辆与能源学院院长。主要从事智能车辆感知决策控制，车路协同与车联网技术等领域科研工作。近年来，承担了包括3项国家自然科学基金、1项国家重点研发计划课题以及2项国家重点研发计划专题等30余项省部级纵向项目。以第一/通讯作者发表SCI、EI检索论文百余篇。获省部级一、二等奖3项，授权发明专利28项，出版专著、教材6部。

演讲报告要点：

1. 研究对象为带有主动后轮转向功能的分布式驱动车辆；
2. 提出了一种基于区间预测Tube-MPC的分布式驱动车辆稳定性控制方法；
3. 提出了最小化状态平移矩阵的L2范数以提高区间预测模型稳定性的方法；
4. 设计了考虑MPC稳定性与输入状态稳定性的Lyapunov函数，并作为区间预测MPC终端代价函数；
5. 设计了考虑控制约束、状态约束与Lyapunov函数递减性的区间预测MPC终端椭圆不变集。

摘要内容：主动后轮转向与直接横摆力矩控制可以极大提高分布式驱动车辆的操纵稳定性，然而车辆内部参数摄动与外部环境干扰对分布式驱动车辆稳定性控制带来了挑战。因此，提出一种基于区间预测Tube-MPC方法来提高存在车辆内部参数摄动与外部环境干扰时的操纵稳定性。首先，设计包含模型参数摄动与外部干扰的车辆稳定性区间预测模型，使用多面体表示轮胎侧偏刚度摄动，通过最小化状态平移矩阵的L2范数计算状态平移矩阵与状态变换矩阵以提高区间预测模型的稳定性。其次，提出一种区间预测MPC控制器，设计了考虑MPC稳定性与输入状态稳定性的区间预测MPC终端代价函数与终端控制率，根据控制约束、状态约束与Lyapunov函数递减性计算区间预测MPC终端椭圆不变集。最后，针对区间预测系统的外部干扰引入Tube不变集的思想，设计状态反馈控制率控制实际系统状态趋于标称系统状态，计算鲁棒可达集对MPC状态量与控制量进行约束。根据轮胎最小负荷率进行车轮转矩分配。仿真试验表明，本研究提出方法的平均质心侧偏角与横摆角速度偏差相对于传统的Tube-MPC分别下降5.93%与4.18%，可以有效提高存在车辆内部参数摄动与外部环境干扰时的分布式驱动车辆稳定性。

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吕超，北京理工大学机械与车辆学院副教授

演讲人简历：

吕超，北京理工大学机械与车辆学院副教授，CAA平行智能专业委员会、世界交通大会技术委员会委员，主要从事智能车辆场景理解、行为预测与决策等领域的研究工作，发表学术论文70余篇，其中IEEE TITS、IEEE TIE、TRC等JCR 1区论文25篇，主持科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目子课题、国家自然科学基金面上、青年项目、北京市自然科学基金等各级项目10余项，授权国家发明专利20余项，出版学术专著3部，获北京市科技进步二等奖、中国机器人及人工智能大赛全国一等奖、世界人工智能大会AI驾驶挑战赛一等奖等多项。

演讲报告要点：

1. 多尺度场景风险识别与预测
2. 个体尺度关注弱势道路使用者（VRU）与智能车辆的交互行为
3. 场景尺度聚焦多交通参与者共存的复杂场景
4. 个性化场景风险图模型

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会议日程：中国汽车工程学会 赵萌许

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会议注册&发票：中国汽车工程学会 罗慧姝

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