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智能汽車控制決策總論/智能汽車關鍵技術叢書

作者：殷國棟//庄偉超//徐利偉//王金湘//南江峰等|責編:孫鵬
出版社：機械工業
ISBN：9787111804581

出版日期：2026/10/01
裝幀：平裝
頁數：439

人民幣：RMB 199 元售價：元

內容大鋼

本書旨在系統梳理智能汽車決策控制的知識體系，既涵蓋經典的理論方法，也聚焦最新的研究進展。本書主要內容包括智能汽車決策控制概況、智能汽車運動預測方法、智能汽車行為決策方法、智能汽車路徑規劃方法、智能汽車主動避撞技術、智能汽車經濟性車速規劃與控制、智能汽車運動控制方法、智能汽車端到端決策控制、智能網聯多車隊列控制、智能網聯多車協同決策控制。本書力求在闡述基本原理的同時，結合編寫團隊的實際研究案例與工程開發的實踐經驗，使內容兼具理論深度與實踐指導價值。希望本書能夠為高等院校車輛工程、自動化、電腦等相關專業的師生提供一本系統性的教材或參考書，同時也為汽車行業及相關領域的科研人員與工程技術人員提供有益的借鑒與參考。

作者介紹

殷國棟//庄偉超//徐利偉//王金湘//南江峰等|責編:孫鵬

前言
第1章  智能汽車決策控制概況
  1.1  智能汽車系統架構概述
    1.1.1  智能汽車的發展背景
    1.1.2  智能駕駛系統架構
    1.1.3  決策控制在系統架構中的功能定位
  1.2  智能汽車決策控制的定義與方法體系
    1.2.1  決策控制的基本概念
    1.2.2  決策控制的層級劃分
    1.2.3  決策控制的主要方法體系
  1.3  智能汽車決策控制的發展趨勢與挑戰
  參考文獻
第2章  智能汽車運動預測方法
  2.1  智能汽車運動預測問題建模及分類
    2.1.1  智能汽車運動預測問題建模
    2.1.2  智能汽車運動預測問題分類
  2.2  基於機理模型的行人運動行為及軌跡預測
    2.2.1  行人預測場景定義與問題構建
    2.2.2  基於機理模型的行人過街行為預測
    2.2.3  模擬試驗與結果分析
  2.3  基於數據驅動的車輛運動軌跡預測
    2.3.1  車輛軌跡預測場景定義與問題構建
    2.3.2  基於圖神經網路的車輛軌跡預測
    2.3.3  軌跡預測試驗與結果分析
  參考文獻
第3章  智能汽車行為決策方法
  3.1  基於規則的駕駛行為決策方法
    3.1.1  基於規則的駕駛行為決策方法簡介
    3.1.2  常見的典型規則型決策方法
    3.1.3  基於規則的典型換道決策方法
  3.2  基於優化的駕駛行為決策方法
    3.2.1  基於優化的駕駛行為決策方法簡介
    3.2.2  駕駛行為決策優化問題構建
    3.2.3  典型優化型決策方法
  3.3  基於學習的駕駛行為決策方法
    3.3.1  基於學習的駕駛行為決策方法簡介
    3.3.2  常見的典型學習型決策方法
    3.3.3  基於強化學習的智能汽車匝道合流決策方法
  參考文獻
第4章  智能汽車路徑規劃方法
  4.1  智能汽車全局路徑規劃方法
    4.1.1  全局路徑規劃問題
    4.1.2  車輛定位技術
    4.1.3  典型的全局路徑規劃演算法
  4.2  智能汽車局部路徑規劃方法
    4.2.1  局部路徑規劃問題
    4.2.2  局部路徑規劃演算法
    4.2.3  軌跡平滑與可行性約束分析
  4.3  智能汽車換道路徑規劃方法
    4.3.1  換道路徑規劃問題

    4.3.2  基於多項式風險評估的時空耦合路徑規劃演算法
    4.3.3  換道路徑規劃模擬驗證試驗與結果分析
  4.4  智能汽車自主泊車路徑規劃方法
    4.4.1  自主泊車路徑規劃問題
    4.4.2  基於貝塞爾曲線優化的批量啟髮式路徑規劃演算法
    4.4.3  自主泊車路徑規劃試驗與結果分析
  參考文獻
第5章  智能汽車主動避撞技術
  5.1  智能汽車自動緊急制動避撞方法
    5.1.1  安全距離模型
    5.1.2  碰撞預警策略
    5.1.3  主動避撞試驗與結果分析
  5.2  智能汽車轉向-制動協同避撞方法
    5.2.1  安全距離模型
    5.2.2  避撞策略
    5.2.3  轉向避撞軌跡規劃
    5.2.4  避撞軌跡跟蹤控制器設計
    5.2.5  主動避撞試驗與結果分析
  5.3  考慮行車穩定性的智能汽車主動避撞方法
    5.3.1  無約束廣義換道軌跡簇
    5.3.2  全局可行域劃分
    5.3.3  多目標協同軌跡優化方法
    5.3.4  主動避撞試驗與結果分析
  參考文獻
第6章  智能汽車經濟性車速規劃與控制
  6.1  智能汽車高速巡航經濟性車速規劃與控制
    6.1.1  高速經濟性巡航問題構建與控制架構
    6.1.2  可持續能效最優車速規劃方法
    6.1.3  安全保障型滾動時域速度控制方法
    6.1.4  模擬試驗與結果分析
  6.2  考慮預測不確定性的智能汽車跟車巡航車速規劃
    6.2.1  跟車巡航經濟性車速規劃問題構建
    6.2.2  基於Transformer的宏微觀融合前車速度預測
    6.2.3  基於魯棒MPC的車速控制方法
    6.2.4  模擬試驗與結果分析
  6.3  面向信號燈路口的智能汽車綠波車速規劃
    6.3.1  多路口經濟性通行優化問題與控制架構
    6.3.2  智能汽車高效通行綠燈窗口規劃方法
    6.3.3  兼顧通行效率與能效的車速優化方法
    6.3.4  模擬試驗與結果分析
  參考文獻
第7章  智能汽車運動控制方法
  7.1  智能汽車運動控制基礎模型
    7.1.1  車輛運動學
    7.1.2  車輛運動學模型
    7.1.3  車輛動力學模型
  7.2  智能汽車高精度軌跡跟蹤控制方法
    7.2.1  智能汽車軌跡跟蹤控制問題
    7.2.2  基於簡化模型預測控制的軌跡跟蹤控制方法
    7.2.3  基於非線性模型預測控制的軌跡跟蹤控制方法

    7.2.4  軌跡跟蹤控制試驗與結果分析
  7.3  考慮橫擺穩定性的智能汽車軌跡跟蹤控制方法
    7.3.1  分散式驅動車輛AFS和DYC集成控制技術概述
    7.3.2  分散式驅動電動車輛軌跡跟蹤控制問題構建
    7.3.3  基於多智能體協同的集成控制架構與優化控制方法
    7.3.4  軌跡跟蹤試驗與結果分析
  7.4  考慮側傾穩定性的智能汽車軌跡跟蹤控制方法
    7.4.1  分散式驅動車輛AFS和ASS集成控制技術概述
    7.4.2  基於多智能體的AFS和ASS協同控制策略
    7.4.3  軌跡跟蹤試驗與結果分析
  參考文獻
第8章  智能汽車端到端決策控制
  8.1  端到端決策控制方法概述
    8.1.1  端到端決策控制方法簡介
    8.1.2  端到端決策控制方法分類
    8.1.3  端到端決策控制數據集
    8.1.4  端到端決策控制模型的測試評估方法
  8.2  基於逆強化學習的端到端決策控制演算法
    8.2.1  最大熵深度逆強化學習方法介紹
    8.2.2  逆強化學習模型訓練
    8.2.3  模擬試驗與結果分析
  8.3  基於強化學習的端到端決策規劃演算法
    8.3.1  車輛運動控制貝葉斯策略網路構建
    8.3.2  車輛運動控制貝葉斯策略網路結構分析
    8.3.3  基於MPSAC的端到端極限運動控制演算法
    8.3.4  模擬試驗與結果分析
  參考文獻
第9章  智能網聯多車隊列控制
  9.1  智能網聯多車隊列成形控制
    9.1.1  多智能體群集運動控制簡介
    9.1.2  多車系統車輛模型
    9.1.3  隊列成形分散式協同控制策略
    9.1.4  多車隊列成形模擬試驗與結果分析
  9.2  多車隊列縱向穩定性控制
    9.2.1  異質隊列縱向動力學模型
    9.2.2  多車隊列魯棒穩定性控制方法
    9.2.3  多車隊列模擬試驗與結果分析
  9.3  兼顧節能與穩定性的多車隊列巡航控制
    9.3.1  面向能效最優的多車隊列系統建模
    9.3.2  多車隊列能耗最低車速規劃與穩定性控制方法
    9.3.3  多車隊列模擬試驗與結果分析
  參考文獻
第10章  智能網聯多車協同決策控制
  10.1  匝道合流區混合交通多車協同合流決策與控制
    10.1.1  匝道合流區多車協同合流問題構建
    10.1.2  多車協同合流軌跡滾動優化方法
    10.1.3  模擬試驗與結果分析
  10.2  城市交叉路口車輛協同調度控制
    10.2.1  交叉路口-車輛模型建立
    10.2.2  交叉路口多車協同控制器設計

    10.2.3  模擬試驗與結果分析
  10.3  智能網聯汽車微縮測試平台及試驗研究
    10.3.1  智能網聯汽車微縮測試平台
    10.3.2  混合交通多車運動控制試驗
  參考文獻

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