智能車輛決策與控制技術

李永福，博士，教授，博士生導師，重慶郵電大學自動化學院副院長。先後入選國家高層次青年人才、重慶英才創新領軍人才、重慶市高層次人才特殊支持計劃青年拔尖人才、重慶市首席專家工作室領銜專家和重慶市高校中青年骨幹教師。現擔任“智能空地協同控制重慶市高校重點實驗室”主任，“工業物聯網與網絡化控制”教育部重點實驗室副主任，重慶市海外技術合作平臺“智能網聯汽車與交通國際研發中心”主任。

目錄

 

第1章緒論

1.1概述

1.2智能車輛的發展歷程

1.2.1國外智能車輛的發展歷程

1.2.2國內智能車輛的發展歷程

1.3智能車輛關鍵技術與自動駕駛分級

1.3.1智能車輛關鍵技術

1.3.2AI大模型與端到端自動駕駛

1.3.3自動駕駛分級

1.4本章小結

1.5課後習題

第2章智能車輛模型

2.1概述

2.2常用坐標系與轉換

2.2.1地面固定坐標系

2.2.2運動坐標系

2.2.3Frenet坐標系

2.3車輛運動學模型

2.3.1單積分運動學模型

2.3.2車輛二階運動學模型

2.3.3車輛三階運動學模型

2.4車輛動力學模型

2.4.1縱向動力學模型

2.4.2橫向動力學模型

2.4.3垂向車輛懸架模型

2.4.4多自由度車輛模型

2.5本章小結

2.6課後習題

第3章智能車輛駕駛行為決策

3.1概述

3.2智能車輛駕駛行為決策設計準則

3.3交通環境行為預測

3.3.1交通參與者行為預測

3.3.2安全性評估算法

3.4基於規則的行為決策方法

3.4.1有限狀態機

3.4.2混成狀態機

3.4.3決策樹算法

3.5基於學習的行為決策方法

3.5.1基於深度監督學習的決策方法

3.5.2基於強化學習的決策方法

3.5.3基於逆強化學習的決策方法

3.6基於馬爾可夫過程的行為決策方法

3.7本章小結

3.8課後習題

第4章智能車輛軌跡規劃方法

4.1概述

4.2車用地圖模型

4.2.1柵格地圖

4.2.2拓撲地圖

4.3軌跡規劃算法

4.3.1路徑規劃算法分類

4.3.2Dijkstra算法

4.3.3RRT算法

4.3.4人工勢場算法

4.4直接構造法

4.4.1直線/圓弧構造

4.4.2多項式螺旋線構造

4.4.3樣條曲線構造

4.5本章小結

4.6課後習題

第5章智能車輛運動控制

5.1概述

5.2智能車輛控制系統

5.2.1傳統車輛控制系統

5.2.2智能車輛線控系統

5.3單車穩定性

5.3.1車輛平衡態與穩定性概念

5.3.2基於李雅普諾夫函數的穩定性分析

5.3.3勞斯判據穩定性分析

5.4車輛經典控制方法

5.4.1PID控制方法

5.4.2滑模控制方法

5.4.3LQR控制方法

5.5車輛先進控制方法

5.5.1自適應控制

5.5.2模糊控制

5.6本章小結

5.7課後習題

第6章智能車輛協同控制

6.1概述

6.2通信拓撲

6.2.1圖論相關知識

6.2.2通信拓撲結構建模

6.2.3基於圖論的通信拓撲建模

6.3間距策略

6.3.1CS策略

6.3.2CTH策略

6.3.3DBS策略

6.3.4VTH策略

6.3.5NLS策略

6.4穩定性

6.4.1內部穩定性

6.4.2串穩定性

6.4.3兩種穩定性的聯系

6.5隊列控制器設計與分析

6.5.1一致性控制

6.5.2積分滑模控制

6.6車輛隊列橫縱耦合協同控制

6.6.1隊列換道控制

6.6.2匯入匯出控制

6.7本章小結

6.8課後習題

第7章案例分析

7.1概述

7.2仿真案例

7.2.1仿真案例構建

7.2.2單車軌跡跟蹤

7.2.3車輛隊列控制

7.3實車案例

7.3.1Apollo案例

7.3.2模型車案例

7.4本章小結

7.5課後習題

參考文獻

附錄