我院空地协同智能交通研究团队成员高林、严利鑫等与武汉理工大学相关团队联合开展研究，在重型车辆参数辨识领域取得新进展。2026年5月14日，研究成果在新能源与智能载运杂志Green Energy and Intelligent Transportation上发表，题为《Robust Mass Estimation for Heavy-duty Vehicles under Multi-source Disturbances》。

重型车辆在长途运输及复杂工况下运行时，车辆质量是车辆控制、节能运行和安全保障的重要参数。然而，实际运输过程中，车辆会受到换挡扭矩扰动、传感器异常信号、随机噪声以及激励不足等多种因素的影响，使传统在线质量估计算法难以保持高精度和鲁棒性。这不仅影响车辆动力学模型的准确性，也可能降低节能控制效果并增加运行安全风险。针对上述问题，论文提出了一种基于一次性估计的车辆质量估计框架，将自适应数据筛选与MSAC鲁棒估计相结合。该框架通过自适应筛选剔除异常或低质量数据，利用一次性估计对单次运输任务中保持不变的车辆质量进行批量处理，并通过MSAC对筛选后的数据进行鲁棒处理，实现车辆质量的高精度估计。

面向多源扰动的重型车辆一次性质量估计框架

基于东风天锦KR系列商用车的实车试验平台

《Green Energy and Intelligent Transportation》由中国工程院院士、北京理工大学孙逢春教授领衔创刊，是北京理工大学与国际著名出版商Elsevier强强联手打造的旗舰期刊。该刊已被SCIE、EI、Scopus等国际数据库收录，并入选中国科技期刊卓越行动计划二期英文梯队项目及高起点新刊项目。根据科睿唯安发布的2024 JCR数据，GEITS影响因子IF=16.4，在Engineering Transportation Science & Technology学科领域全球排名第2，属于JCR Q1分区，并在该领域被评为新锐一区TOP期刊。

据悉，江西飞行学院交通运输与工程学院空地协同智能交通研究团队由严利鑫教授发起成立，核心成员由多位副教授及青年骨干教师组成。团队聚焦空地协同智能交通领域，紧密围绕低空经济与地面智能交通的深度融合，开展多学科交叉研究。主要研究方向包括无人系统关键技术研发、地面车辆智能交通控制与优化以及空地协同交通系统的整体规划与安全管控等。

（文、图/高林 一审/肖玉婷 二审/蓝钦凌 终审/韩兴华）