智能驾驶领域SCI期刊推荐 | 智能驾驶研究热点方向

分类：论文发表指南 时间：2025-01-20 热度：1071

　　一、智能驾驶领域SCI期刊推荐

　　智能驾驶作为一个快速发展的领域，吸引了大量科研人员的关注，并在多个SCI期刊上发表了大量研究成果。今天给大家推荐几本在智能驾驶领域具有较高影响力的SCI期刊，适合智能驾驶方向发表论文，以供参考。

　　1、Transportation Research Part C-Emerging Technologies

　　简介：该期刊专注于交通系统和新兴技术领域的发展、应用和影响。是交通运输研究领域的高质量期刊，涉及智能交通系统的各个方面，包括自动驾驶技术、交通规划和管理等。特别关注新兴技术对运输系统性能的影响。

　　影响因子：7.6，位于中科院1区，TOP期刊。

　　2、Journal of Intelligent Transportation Systems

　　简介：专注于运输科技领域的学术期刊，旨在及时、准确、全面地报道国内外运输科技工作者在该领域的科学研究等工作中取得的经验、科研成果、技术革新、学术动态等。

　　影响因子：2.8，位于中科院3区。

　　‌3、IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (IEEE TITS)‌：

　　简介：该期刊是全球领先的智能交通系统领域的学术期刊，涵盖了自动驾驶、智能交通系统、交通管理等方面的研究。其影响因子较高，发表的文章质量也非常高‌。

　　影响因子：7.9，位于中科院1区，TOP期刊。

　　‌4、IEEE Transactions on Intelligent Vehicles (IEEE TIV)‌：

　　简介：这是全球第一本专注于智能车领域的专业学术期刊，由IEEE智能交通系统学会管理，并由IEEE机器人与自动化学会、IEEE车辆技术学会和IEEE控制系统学会协办。

　　影响因子：14，位于中科院1区。

　　5、IEEE Transactions on Vehicular Technology

　　简介：专注于工程、电子与电气领域的学术期刊，报道国内外工程、电子与电气工作者在该领域的科学研究等工作中取得的经验、科研成果、技术革新、学术动态等。

　　影响因子：6.1，位于中科院2区，TOP期刊。

　　6、Autonomous Robots

　　简介：作为计算机科学领域下的多学科期刊，目标是报告能够在一定程度上自给自足的机器人系统的计算方面的理论和应用。研究机器人技术在非结构化世界中的适应、自主、互动、智能、操纵和移动性方面的进展。

　　影响因子：3.7，位于中科院3区。

　　其他推荐期刊

　　Intelligent Transportation Systems Magazine：IEEE智能交通系统杂志，发表同行评审文章，提供创新的研究思路和应用结果，报告重要的应用案例研究。

　　International Journal of Aerospace Engineering：旨在传播有关飞机和航天器的实用工程和设计方法的科学知识，为国际航空航天工程界服务。

　　以上期刊均为智能驾驶领域的重要学术资源，在智能驾驶领域具有较高的影响力和良好的学术声誉，适合发表高质量的科研论文。在选择期刊时，建议考虑期刊的影响因子、分区以及研究领域是否符合您的研究方向。

　　二、智能驾驶研究热点方向

　　智能驾驶技术正迅速发展，成为汽车行业的热门领域。以下是当前智能驾驶研究的主要热点方向：

　　1. 城市NOA(Navigation on Autopilot)

　　定义与应用：城市NOA是指在城市环境中实现的导航辅助驾驶功能。这种技术允许车辆在复杂的市区道路上进行自动驾驶，包括红绿灯识别、行人避让、复杂路口处理等。

　　进展与挑战：尽管城市NOA已成为行业内的热点，但实际进展不及预期。截至2024年1月，只有少数车企如小鹏、华为系(极狐、阿维塔、问界)、理想和智己等实现了城市NOA的量产搭载。小鹏的城市NGP已经覆盖了52个城市，而华为的城市NCA则开放了6个城市。其他车企如蔚来和魏牌仍在进行道路测试.

　　2. 去高精地图

　　定义与意义：高精地图是智能驾驶的重要组成部分，提供了详细的地理信息和道路数据。然而，依赖高精地图限制了智能驾驶的灵活性和扩展性。因此，减少对高精地图的依赖成为研究热点。

　　技术进展：一些企业正在开发基于视觉和传感器融合的解决方案，以实现不依赖高精地图的自动驾驶。这些技术包括BEV(Bird's Eye View)和Transformer模型，能够实时生成高精度的环境感知.

　　3. 去激光雷达

　　定义与意义：激光雷达(LiDAR)是实现高精度环境感知的关键传感器之一，但其成本较高且维护复杂。因此，减少对激光雷达的依赖，转而使用更经济的传感器组合，成为研究的重要方向。

　　技术进展：特斯拉是这一领域的先行者，其FSD(Full Self-Driving)系统主要依赖摄像头和视觉算法。其他企业也在探索多传感器融合技术，如毫米波雷达、超声波雷达和摄像头的组合，以实现高精度感知.

　　4. 大模型上车

　　定义与意义：大模型是指在大规模数据集上训练的深度学习模型，能够提供更强的感知和决策能力。将大模型应用于智能驾驶，可以提高系统的智能化水平和鲁棒性。

　　技术进展：一些企业已经开始在智能驾驶系统中集成大模型，如基于Transformer的模型，用于环境感知和路径规划。这些模型能够处理更复杂的驾驶场景，提高自动驾驶的安全性和可靠性.

　　5. 舱驾融合

　　定义与意义：舱驾融合是指将驾驶舱和自动驾驶系统深度融合，实现更智能、更人性化的驾驶体验。这种技术不仅提高了驾驶的舒适性和便利性，还增强了系统的整体性能。

　　技术进展：一些高端车型已经开始采用舱驾融合技术，如智能座舱、语音助手和手势控制等。这些技术使得驾驶员和乘客能够更自然地与车辆互动，提高了用户体验.

　　总结

　　智能驾驶技术的发展涉及多个方面，从城市NOA的实现到减少对高精地图和激光雷达的依赖，再到大模型的应用和舱驾融合，这些热点方向都在推动智能驾驶技术向更高水平迈进。各家企业和研究机构正在不断探索和创新，以克服技术挑战，实现更安全、更高效的自动驾驶系统。

文章名称：智能驾驶领域SCI期刊推荐 | 智能驾驶研究热点方向

文章地址：http://m.sciqk.com/p-16248.html