基于文献聚类法的线控转向技术研究进展简析

引言

在科技快速发展、研究工具日益智能、信息对称性愈发增强的今天，如何从海量文献、信息和数据中识别出最具兴趣的主题及文献，找到最关键的核心信息和技术发展脉络，梳理技术框架体系、鉴别最活跃的前景技术方向和趋势，显得尤为重要。信息可视化技术作为前沿技术，不断赋能于技术趋势研究和热点技术探测，可显著提升不同知识背景研究人员的水平和效率，为技术方向探索提供有益的线索。

本文以线控转向为例，探讨了可视化知识图谱在热点技术和趋势识别中的应用实践。全解耦线控转向系统（Steering-By-Wire，SBW）是智能底盘的关键执行系统，在提升整车智能化水平、被动安全性、整车布置灵活性等方面发挥着重要的作用，被行业广泛研究。全解耦线控转向的结构可理解为在R/DP-EPS（齿条式/双小齿轮电动助力转向系统）的基础上取消了管柱与转向器之间的机械连接（中间传动轴），转向操作由电信号传输，机械上实现模块化结构设计，提高了转向系统与底盘其它子系统的解耦性，为整车提供更多的布置自由度，增加碰撞缓冲空间和智能座舱空间。控制上完全实现线控化，可以主动介入转向控制，有利于实现底盘纵横垂集成控制，完成不同模式下的自动驾驶任务需求，提升车辆主动安全性，同时由于可变速比，兼顾人驾模式下车辆低速转向轻便性和高速转向稳定性需求。由于取消了方向盘和车轮之间的机械连接，也对线控转向系统提出系统内以及跨系统冗余设计、多模式容错控制的新需求，保证系统失效时安全、可靠性行驶。目前博世、万都、蒂森克虏伯、捷太格特、采埃孚、舍弗勒等头部供应商已完成乘用车全解耦线控转向产品开发和测试，基本具备线控转向的量产能力，国内供应商也处于研发验证阶段，线控转向产品处于量产前夕。本文主要基于部分国内研究文献，总结归纳线控转向目前的研究进展和脉络，为后续技术热点的演变趋势提供参考。

一 文献统计分析

本文通过对知网文献检索关键词“线控转向”，分别对该技术领域的研究热点、发展脉络及关联技术进行分析。从2001年至2024年，国内文献1552篇左右，基本呈现逐年增长，说明技术领域逐渐发展。根据各个年度发表量进行功能函数y=eα*x+b分析，增长指数ɑ代表论文发表率，国内文献增长系数0.46左右。国外1995年之前Web of Science（WOS）数据库内陆续有文章发表，从1995年之后开始逐步增长，技术研究积累早于国内，1995年以后的增长系数0.48左右。按照全球专利数量分析，增长系数3.1左右，根据上述数据表明国内外产业整体发展阶段基本处于同期，重点解决产品工程化过程的问题。

图 1 国内线控转向文献发表量（知网）

图 2 国外线控转向文献发表量（WOS）

图 3 专利增长系数曲线拟合情况

二 研究热点关键词分析

根据研究领域的关键词共现、共现关系、关键词中心性、聚类及时序脉络情况，可以反映该领域的研究热点、主题结构和演化趋势，提供了直观清晰的分析。

1、关键词共现

线控转向技术为最核心关键词，除了路感模拟、变传动比、传感器、功能安全等核心技术外，同时不断受电动化与智能化深度融合发展下的牵引，呈现出系统先进控制技术、容错技术、轨迹跟踪功能、四轮转向、差动转向、主动转向为主要研究热点。其中除了线控转向本身以外，滑模控制、模糊控制、容错控制、四轮转向中心性较高，且各个节点之间连线较多，研究热点较为密集，驱制动系统、路径规划、仿真等测试验证手段互相交织，不断衍生交叉新的研究内容。

图 4 关键词共现分析（国内文献范围）

以容错控制为例，近几年一直为研究热点，且与协同控制、合作博弈、差动转向、参数估计、故障诊断、μ控制等等关键技术点紧密相关联，互相促进发展。

图 5 容错控制主题近期研究热度及临近节点关联

2、主题聚类

根据关键词共现基础进行聚类分析，本文共尝试两种不同聚类偏好，第一种常规聚类，聚类结果主要为：模块Q值0.55大于0.3，聚类平均轮廓S值0.84大于0.5，聚类结构显著。在Cluster #0线控转向中路感、回正力矩、双向控制、人机交互、主动安全等为重要的关键词。排名第一的爆发关键词是Cluster #8中的“线控底盘”，爆发值为11.00，第二位是Cluster #4中的“自动驾驶”，爆发值为7.98，第三位是Cluster #10中的“滑模控制”，爆发值为7.94，第四位是Cluster #4中的“轨迹跟踪”，爆发值为7.29，第六位是Cluster #2中的“容错控制”，爆发值为7.09。第十位是Cluster #4中的“路径跟踪”，爆发值为4.98。无人驾驶、自动驾驶认为可以进行合并。

图 6 线控转向研究聚类情况一（国内文献范围）

采用第二组聚类参数设置重新进行分析，聚类结结构显著性仍然健壮，但是聚类类别发生改变，增加了模型预测控制、操纵稳定性、前馈控制、混杂系统、智能网联汽车的类别，原有的部分聚类类别消失。Cluster#0线控转向主要包含:功能安全、直流电机、flexray总线、广义内模控制、 相平面图、稳定性集成控制、二自由度鲁棒控制、主动转向、稳态增益控制、路感模拟、动态校正控制；Cluster#1模型预测控制主要包含:轨迹跟踪、模型预测控制、自动驾驶、 高斯过程回归、自适应控制 、轮胎力分配、个性拟人化驾驶员换道模型、自动换道系统；Cluster#2线控转向系统（可以与簇0合并）主要包含:路感模拟、无模型自适应控制、 回正控制、参数估计、 变传动比设计、双向控制、 位置跟随控制；Cluster#4容错控制主要包含:制动失效、稳定性控制、滑模控制、径向基神经网络、pi观测器、直接横摆力矩控制、主动后轮控制、主动前轮控制、同步转向角控制；Cluster#5操纵稳定性主要包含: 侧向加速度、横摆角速度、变传动比、协调控制、最优控制、车辆稳定性模糊控制、扩展卡尔曼滤波；Cluster #7线控技术（重点交叉领域）主要包含:轮毂电机、线控四轮转向、四轮独立驱动；Cluster#8前馈控制主要包含:前馈控制、回正力矩、主动回正、驾驶员偏好力矩；Cluster#9线控制动（重点交叉领域）主要包含:线控制动、驻车制动、汽车电子控制、线控转向、自动驾驶矿卡、sent通信协议、 伺服电机、智能TAS传感器；Cluster#10主要包含（重点交叉领域):智能网联汽车、线控底盘、一主多从博弈。

图 7 线控转向研究聚类情况二（国内文献范围）

以新增的混杂系统簇为例，从2006年出现一直都有相关研究，并且与变传动比、横向稳定性控制、协同控制、四轮转向等临近节点相关。因此在进行聚类分析研究时需要根据研究问题特点、颗粒度，对聚类算法参数进行学科、技术、知识特征调整，才能得到更有指导意义的探测。

图 8 混杂系统主题论文时间趋势及关联节点

3、研究路径、热点与趋势分析

将线控转向技术研究中涉及的关键词进行时间序列分析如图所示，从而梳理该研究领域内技术发展脉络和过程。横向观察变化趋势，根据聚类结果，2007年左右，伴随无人驾驶技术萌芽，线控转向结合线控制动、集成控制技术被提出，后经历长期低谷期；2010年液压线控转向、容错控制聚类出现；2015年滑膜控制近年来在主动容错、多智能体、主从模式进行技术迁移演化；2018年自动驾驶再次强势发展，人机共驾、功能安全、路径跟踪、轨迹跟踪、混杂系统车道保持技术聚类及突变出现，容错控制发展到主动容错；2020年电动轮、后轮转向聚类出现。纵向了解聚类主题的时序变化，可以看出相关主题的主要活跃时间跨度。

图 9 关键词时序图

研究论文的突现关键词如图示，红色表示在相应年度范围内，该关键词相对有较明显的“突现”变化。由此可以从一定角度反映当时的研究热度变化，知识流动和转移的动态过程，其中智能驾驶、自动驾驶以及无人驾驶可进行合并，由于受到执行自动驾驶任务的需求，线控底盘、轨迹跟踪一直从2020至今有较高出现频率，表明该领域在该时间段内有相对较强的研究热度。

图 10 突变词情况

三 总结

本文基于国内部分文献，运用可视化知识图谱法、成熟度曲线法对线控转向技术脉络进行研究实践。文献聚类分析的结果展示了线控转向技术主题下的研究热点、时序迁移特征和技术突变，其中与自动驾驶运动规划、安全容错、先进控制、全线控底盘等交叉领域备受科研关注。从文献数量、专利数量、技术成熟曲线看，其中所涉及的科学问题及底层机理较少，与产业实际进程互相印证，可以得出全解耦线控转向主要处于产业化前夕，其创新发展更多来自于交叉领域互相带动效应。需要注意的是本次研究过程中，数据采集有限，数据清洗也不够全面，主要反映国内该技术的研究现状及趋势，可结合国际论文数据库做进一步深层次分析，以掌握更全面和精准的线控转向技术相关动态。

运用海量信息聚类、热点词共现和发展脉络的研究分析，可为其他热点技术识别和创新趋势开展适应性研究，也应该注重研究人员对背景知识的理解和跟踪，结合数据库范围、技术发展特征进行具体应用场景的聚类调参。同时，也关注到，以固态电池为代表的化学学科创新基因特色的领域，且技术、产品、产业仍然存在大量科学问题、机理探究工作，此类特征场景采用文献类进行科学脉络发现具有数据基础广泛，适应性较强；而底盘在汽车工业发展过程中是比较成熟的领域，偏重技术和产品测试验证和集成创新，其研究瞭望的方法手段更应该采用专家、质量功能法等展开，结合科技文献、热点技术可重点发现跨学科和领域交叉的创新方向。

作者| 曲婧瑶 ——电动化研究中心产业技术研究部部长