智能化与电动化的融合是当前车辆技术发展的前沿。在电动车辆智能化升级过程中,先进的智能驾驶系统不断地被集成在电动车辆上,使电动车辆逐步具备自动驾驶功能。但目前智能电动车辆在系统构型、关键传感器配置及节能控制等方面尚存在配置冗余、成本较高、关键部件利用不充分等问题。针对上述问题,论文开展了电动车辆智能驾驶系统架构、传感器优选配置及节能控制的相关研究工作。针对智能电动车辆复杂系统优化集成的需要,提出了智能驾驶系统结构共用总体方案;着眼于传感、控制、执行的多功能集成协同优化,设计了包括传感器信息共享、控制器资源共用、执行器操作共管在内的电动车辆智能驾驶系统结构共用新型架构,并对架构特点进行了对比分析;对智能驾驶系统结构共用相关的关键技术进行了研究,提出了多传感器系统结构共用、整车控制结构共用、执行系统结构共用和结构共用后的系统功能安全设计等重点内容。基于结构共用架构,提出了智能驾驶系统环境感知传感器的优选配置方法。考虑传感器探测性能及安装位置等因素,建立了车载多传感器系统模型;从功能性、经济性、可靠性等维度,构建了传感器配置的评价指标体系,并将传感器的优选配置问题转化为多目标组合优化问题;采用多目标优化算法,求解出了兼顾性能和成本的传感器配置前沿解集,实现了传感器选型及布置的综合寻优,并对多种算法进行了对比。仿真结果表明,本方法所优化的传感器配置方案,在满足探测范围、探测精度和可靠性要求的同时,降低了系统成本。为了充分利用自车信息资源,进一步降低电动车辆的能量消耗,提出了基于传感信息共享的智能电动车辆节能控制方法。依托传感器对前车运动状态的感知,对行车安全态势进行实时评估和场景划分,并据此进行节能模式的决策与切换控制;利用模型预测控制方法离线优化生成各模式下的电机转矩优化系数,对电机输出转矩进行实时动态优化,在保证行驶安全的前提下,降低了能量消耗。仿真结果表明,所提方法在中国城市循环工况下能量消耗平均降低9.6%。为了验证所提节能控制方法实际控制效果,以纯电动城市客车为实验样车,基于中国典型城市的实际交通工况,进行了实车实验。实验结果表明,所提控制方法在保证行驶安全的同时,有效降低了车辆行驶中的能量消耗,两种路况下的平均能量消耗降低分别为7%和5.9%。