引言

在科技快速發展、研究工具日益智能、信息對稱性愈發增強的今天，如何從海量文獻、信息和數據中識別出最具興趣的主題及文獻，找到最關鍵的核心信息和技術發展脈絡，梳理技術框架體系、鑒別最活躍的前景技術方向和趨勢，顯得尤為重要。信息可視化技術作為前沿技術，不斷賦能于技術趨勢研究和熱點技術探測，可顯著提升不同知識背景研究人員的水平和效率，為技術方向探索提供有益的線索。

本文以線控轉向為例，探討了可視化知識圖譜在熱點技術和趨勢識別中的應用實踐。全解耦線控轉向系統（Steering-By-Wire，SBW）是智能底盤的關鍵執行系統，在提升整車智能化水平、被動安全性、整車布置靈活性等方面發揮著重要的作用，被行業廣泛研究。

全解耦線控轉向的結構可理解為在R/DP-EPS（齒條式/雙小齒輪電動助力轉向系統）的基礎上取消了管柱與轉向器之間的機械連接（中間傳動軸），轉向操作由電信號傳輸，機械上實現模塊化結構設計，提高了轉向系統與底盤其它子系統的解耦性，為整車提供更多的布置自由度，增加碰撞緩沖空間和智能座艙空間?？刂粕贤耆珜崿F線控化，可以主動介入轉向控制，有利于實現底盤縱橫垂集成控制，完成不同模式下的自動駕駛任務需求，提升車輛主動安全性，同時由于可變速比，兼顧人駕模式下車輛低速轉向輕便性和高速轉向穩定性需求。由于取消了方向盤和車輪之間的機械連接，也對線控轉向系統提出系統內以及跨系統冗余設計、多模式容錯控制的新需求，保證系統失效時安全、可靠性行駛。

目前博世、萬都、蒂森克虜伯、捷太格特、采埃孚、舍弗勒等頭部供應商已完成乘用車全解耦線控轉向產品開發和測試，基本具備線控轉向的量產能力，國內供應商也處于研發驗證階段，線控轉向產品處于量產前夕。本文主要基于部分國內研究文獻，總結歸納線控轉向目前的研究進展和脈絡，為后續技術熱點的演變趨勢提供參考。

 

一、文獻統計分析

本文通過對知網文獻檢索關鍵詞“線控轉向”，分別對該技術領域的研究熱點、發展脈絡及關聯技術進行分析。從2001年至2024年，國內文獻1552篇左右，基本呈現逐年增長，說明技術領域逐漸發展。根據各個年度發表量進行功能函數y=e^α*x+b分析，增長指數ɑ代表論文發表率，國內文獻增長系數0.46左右。國外1995年之前Web of Science（WOS）數據庫內陸續有文章發表，從1995年之后開始逐步增長，技術研究積累早于國內，1995年以后的增長系數0.48左右。按照全球專利數量分析，增長系數3.1左右，根據上述數據表明國內外產業整體發展階段基本處于同期，重點解決產品工程化過程的問題。

圖 1 國內線控轉向文獻發表量（知網）

圖 2 國外線控轉向文獻發表量（WOS）

 

圖 3 專利增長系數曲線擬合情況

 

二、研究熱點關鍵詞分析

根據研究領域的關鍵詞共現、共現關系、關鍵詞中心性、聚類及時序脈絡情況，可以反映該領域的研究熱點、主題結構和演化趨勢，提供了直觀清晰的分析。

1、關鍵詞共現

線控轉向技術為最核心關鍵詞，除了路感模擬、變傳動比、傳感器、功能安全等核心技術外，同時不斷受電動化與智能化深度融合發展下的牽引，呈現出系統先進控制技術、容錯技術、軌跡跟蹤功能、四輪轉向、差動轉向、主動轉向為主要研究熱點。其中除了線控轉向本身以外，滑?？刂?、模糊控制、容錯控制、四輪轉向中心性較高，且各個節點之間連線較多，研究熱點較為密集，驅制動系統、路徑規劃、仿真等測試驗證手段互相交織，不斷衍生交叉新的研究內容。

圖 4 關鍵詞共現分析（國內文獻范圍）

以容錯控制為例，近幾年一直為研究熱點，且與協同控制、合作博弈、差動轉向、參數估計、故障診斷、μ控制等等關鍵技術點緊密相關聯，互相促進發展。

圖 5 容錯控制主題近期研究熱度及臨近節點關聯

2、主題聚類

根據關鍵詞共現基礎進行聚類分析，本文共嘗試兩種不同聚類偏好，第一種常規聚類，聚類結果主要為：模塊Q值0.55大于0.3，聚類平均輪廓S值0.84大于0.5，聚類結構顯著。在Cluster #0線控轉向中路感、回正力矩、雙向控制、人機交互、主動安全等為重要的關鍵詞。排名第一的爆發關鍵詞是Cluster #8中的“線控底盤”，爆發值為11.00，第二位是Cluster #4中的“自動駕駛”，爆發值為7.98，第三位是Cluster #10中的“滑?？刂?rdquo;，爆發值為7.94，第四位是Cluster #4中的“軌跡跟蹤”，爆發值為7.29，第六位是Cluster #2中的“容錯控制”，爆發值為7.09。第十位是Cluster #4中的“路徑跟蹤”，爆發值為4.98。無人駕駛、自動駕駛認為可以進行合并。

圖 6 線控轉向研究聚類情況一（國內文獻范圍）

 

采用第二組聚類參數設置重新進行分析，聚類結結構顯著性仍然健壯，但是聚類類別發生改變，增加了模型預測控制、操縱穩定性、前饋控制、混雜系統、智能網聯汽車的類別，原有的部分聚類類別消失。Cluster#0線控轉向主要包含:功能安全、直流電機、flexray總線、廣義內?？刂?、 相平面圖、穩定性集成控制、二自由度魯棒控制、主動轉向、穩態增益控制、路感模擬、動態校正控制；Cluster#1模型預測控制主要包含:軌跡跟蹤、模型預測控制、自動駕駛、 高斯過程回歸、自適應控制 、輪胎力分配、個性擬人化駕駛員換道模型、自動換道系統；Cluster#2線控轉向系統（可以與簇0合并）主要包含:路感模擬、無模型自適應控制、 回正控制、參數估計、 變傳動比設計、雙向控制、 位置跟隨控制；Cluster#4容錯控制主要包含:制動失效、穩定性控制、滑?？刂?、徑向基神經網絡、pi觀測器、直接橫擺力矩控制、主動后輪控制、主動前輪控制、同步轉向角控制；Cluster#5操縱穩定性主要包含: 側向加速度、橫擺角速度、變傳動比、協調控制、最優控制、車輛穩定性模糊控制、擴展卡爾曼濾波；Cluster #7線控技術（重點交叉領域）主要包含:輪轂電機、線控四輪轉向、四輪獨立驅動；Cluster#8前饋控制主要包含:前饋控制、回正力矩、主動回正、駕駛員偏好力矩；Cluster#9線控制動（重點交叉領域）主要包含:線控制動、駐車制動、汽車電子控制、線控轉向、自動駕駛礦卡、sent通信協議、 伺服電機、智能TAS傳感器；Cluster#10主要包含（重點交叉領域):智能網聯汽車、線控底盤、一主多從博弈。

圖 7 線控轉向研究聚類情況二（國內文獻范圍）

 

以新增的混雜系統簇為例，從2006年出現一直都有相關研究，并且與變傳動比、橫向穩定性控制、協同控制、四輪轉向等臨近節點相關。因此在進行聚類分析研究時需要根據研究問題特點、顆粒度，對聚類算法參數進行學科、技術、知識特征調整，才能得到更有指導意義的探測。

圖 8 混雜系統主題論文時間趨勢及關聯節點

3、研究路徑、熱點與趨勢分析

將線控轉向技術研究中涉及的關鍵詞進行時間序列分析如圖所示，從而梳理該研究領域內技術發展脈絡和過程。橫向觀察變化趨勢，根據聚類結果，2007年左右，伴隨無人駕駛技術萌芽，線控轉向結合線控制動、集成控制技術被提出，后經歷長期低谷期；2010年液壓線控轉向、容錯控制聚類出現；2015年滑膜控制近年來在主動容錯、多智能體、主從模式進行技術遷移演化；2018年自動駕駛再次強勢發展，人機共駕、功能安全、路徑跟蹤、軌跡跟蹤、混雜系統車道保持技術聚類及突變出現，容錯控制發展到主動容錯；2020年電動輪、后輪轉向聚類出現?？v向了解聚類主題的時序變化，可以看出相關主題的主要活躍時間跨度。

圖 9 關鍵詞時序圖

 

研究論文的突現關鍵詞如圖示，紅色表示在相應年度范圍內，該關鍵詞相對有較明顯的“突現”變化。由此可以從一定角度反映當時的研究熱度變化，知識流動和轉移的動態過程，其中智能駕駛、自動駕駛以及無人駕駛可進行合并，由于受到執行自動駕駛任務的需求，線控底盤、軌跡跟蹤一直從2020至今有較高出現頻率，表明該領域在該時間段內有相對較強的研究熱度。

 

圖 10 突變詞情況

 

三、總結

本文基于國內部分文獻，運用可視化知識圖譜法、成熟度曲線法對線控轉向技術脈絡進行研究實踐。文獻聚類分析的結果展示了線控轉向技術主題下的研究熱點、時序遷移特征和技術突變，其中與自動駕駛運動規劃、安全容錯、先進控制、全線控底盤等交叉領域備受科研關注。從文獻數量、專利數量、技術成熟曲線看，其中所涉及的科學問題及底層機理較少，與產業實際進程互相印證，可以得出全解耦線控轉向主要處于產業化前夕，其創新發展更多來自于交叉領域互相帶動效應。需要注意的是本次研究過程中，數據采集有限，數據清洗也不夠全面，主要反映國內該技術的研究現狀及趨勢，可結合國際論文數據庫做進一步深層次分析，以掌握更全面和精準的線控轉向技術相關動態。

運用海量信息聚類、熱點詞共現和發展脈絡的研究分析，可為其他熱點技術識別和創新趨勢開展適應性研究，也應該注重研究人員對背景知識的理解和跟蹤，結合數據庫范圍、技術發展特征進行具體應用場景的聚類調參。同時，也關注到，以固態電池為代表的化學學科創新基因特色的領域，且技術、產品、產業仍然存在大量科學問題、機理探究工作，此類特征場景采用文獻類進行科學脈絡發現具有數據基礎廣泛，適應性較強；而底盤在汽車工業發展過程中是比較成熟的領域，偏重技術和產品測試驗證和集成創新，其研究瞭望的方法手段更應該采用專家、質量功能法等展開，結合科技文獻、熱點技術可重點發現跨學科和領域交叉的創新方向。

 

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作者| 曲婧瑤 ——電動化研究中心產業技術研究部部長

*聲明：本文內容由作者提供，僅代表作者個人觀點。

 

另外，本中心針對熱點技術持續開展深度技術解讀、多用戶報告等研究（下表為已完成和在研的多用戶報告），歡迎咨詢訂閱。  聯系人：趙老師   zhaoqian@sae-china.org。