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| 內容簡介： |
本书讨论的是借助车路协同技术的智能网联汽车系统。借助车路协同技术高效可靠的通信机制，可使交通路网内车辆和基础设施之间形成高效可靠的信息交互机制，进一步提高智能网联汽车的智能控制，有效解决交通拥堵和交通安全问题。
本书基于车路协同体系探讨了智能网联汽车的路径决策和速度引导方法，研究了智能网联汽车动力学模型、编队控制模型及编队切换控制技术和主动安全控制技术，*后介绍了研究采用的智能网联汽车编队控制硬件在环仿真平台。
本书适合从事车路协同技术应用和智能交通研究的人员阅读参考，也可以作为智能交通、人工智能等专业师生的参考用书。
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| 目錄：
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序
前言
第１章 智能网联汽车相关技术发展过程.......................１
１.１ 车路协同技术......................................２
１.２ 智能网联汽车技术..................................６
１.３ 车辆编队技术......................................９
参考文献.................................................１３
第２章 面向智能网联汽车的车路协同系统.....................１５
２.１ 车路协同技术特征分析..............................１５
２.２ 面向智能网联汽车的车路协同系统设计................１７
２.２.１ 系统设计目的.................................１７
２.２.２ 车路信息交互场景.............................１７
２.２.３ 车路数据实时交互方法.........................１８
２.３ 车路数据交互软件系统..............................１９
２.３.１ 车路数据交互软件系统总体目标.................１９
２.３.２ 车路数据交互软件系统方案论证.................２０
２.３.３ 车载终端软件系统实现.........................２１
２.３.４ 路侧终端软件系统实现.........................２２
参考文献.................................................２３
第３章 基于车路信息融合的交通运行状态评价方法.............２４
３.１ 车路信息融合技术分析..............................２４
３.２ 基于信息融合的交通运行状态模糊评价方法研究........２５
３.２.１ 目前常用的交通评价方法.......................２５
３.２.２ 多级模糊综合方法结构设计.....................２５
３.２.３ 一级模糊评价空间.............................２６
３.２.４ 基于样本数据的层次分析法.....................３１
３.２.５ 二级模糊评价空间.............................３３
３.３ 交通状态评价方法实验验证..........................３４
３.３.１ 实验设计.....................................３４
３.３.２ 实验流程.....................................３５
３.３.３ 实验结果与分析...............................３５
参考文献.................................................３８
第４章 智能网联汽车实时路径决策方法.......................４０
４.１ 路径规划算法分析..................................４０
４.２ 智能网联汽车实时路径规划系统设计..................４２
４.２.１ 车路协同场景描述及路径规划系统设计目的.......４２
４.２.２ 智能网联汽车路径规划策略.....................４３
４.３ 基于车路协同的路径规划优化方法研究................４４
４.３.１ 车路信息交互过程.............................４４
４.３.２ 路阻计算方法.................................４５
４.３.３ 路径选择策略................................４８
４.４ 优化方法实验验证..................................４９
４.４.１ 实验设计.....................................４９
４.４.２ 实验结果与分析...............................５１
参考文献.................................................５３
第５章 智能网联汽车速度引导方法...........................５５
５.１ 基于车路协同的交通控制系统概述....................５５
５.２ 车路协同环境下车速引导方法........................５７
５.２.１ 车路协同环境下的单车车速引导模型.............５７
５.２.２ 车路协同环境下多车车速引导模型...............６１
５.２.３ 面向智能网联汽车的干线信号优化模型...........６３
５.３ 基于ＶＩＳＳＩＭ／ＭＡＴＡＬＢ的车速引导仿真验证..６５
５.３.１ 交通仿真验证场景.............................６５
５.３.２ 仿真数据分析.................................６８
参考文献.................................................７０
第６章 智能网联汽车动力学模型.............................７１
６.１ 智能网联汽车受力分析..............................７１
６.２ 智能网联汽车简化纵向动力学分层模型................７５
６.２.１ 智能网联汽车动力学模型的简化.................７５
６.２.２ 简化纵向车辆动力学模型的分层.................７６
６.３ 基于CarSimMATLAB软件的车辆动力学模型联合仿真验证.７８
６.３.１ CarSim软件仿真环境参数设置...................８０
６.３.２ CarSim、MATLAB、Simulink联合仿真验证.........８２
６.３.３ 下层动力学控制模型仿真结果分析...............８２
参考文献.................................................
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| 內容試閱：
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交通拥堵和交通安全问题，是世界各国亟待解决的两大交通领域难题。近年来，随着车路协同技术在智能交通系统中的广泛应用，借助其高效可靠的通信机制，使得交通路网内车辆和基础设施之间可以进行高效可靠的信息交互，智能网联汽车技术随之应运而生。
智能网联汽车作为当今全球智能交通技术研究的热点，其发展已经超越了传统汽车产业的范畴，与人工智能、信息通信、大数据等新技术和新兴产业跨界融合，构建起新的汽车产业生态。智能网联汽车带来的不仅是汽车产业的深刻变革，也将对出行方式和道路交通系统带来重大变化，是备受关注的发展方向和焦点。近几年，美国、日本、德国等国家陆续发布各自在自动驾驶领域的法规和鼓励自动驾驶汽车的发展政策，布局智能网联汽车研发。我国也在努力推进智能网联汽车的发展，自２０１５年国务院发布《中国制造２０２５》明确将发展智能网联汽车提升至国家战略高度后，国家发展改革委、工业和信息化部和科学技术部等各有关部门密集发布了《新一代人工智能发展规划》《智能汽车创新发展战略》《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》等一系列政策促进智能网联汽车的产业化发展。在可预见的将来，智能网联汽车的规模化应用将对交通基础设施、道路交通运行及交通管控方法产生巨大影响。
智能网联汽车是指，搭载先进传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络技术，实现车与Ｘ （车、路、人等） 智能信息交、共享，具备复杂环境感知、智能决策、车路协同控制等功能，可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终替代人来操作的新一代智能汽车。智能网联汽车的主要优势在于，可以提供更安全、更节能、更环保、更便捷的出行方式和综合解决方案。智能网联汽车的技术架构主要涉及以下６种关键技术：
１）环境感知技术，包括利用机器视觉的图像识别技术、利用雷达的周边障碍物检测技术、多源信息融合技术、传感器冗余设计技术等。
２）智能决策技术，包括危险事态建模技术、危险预警与控制优先级划分技术、群体决策和协同技术、局部轨迹规划技术和驾驶人多样性影响分析技术等。
３）控制执行技术，包括面向驱动／制动的纵向运动控制技术、面向转向的横向运动控制技术、基于驱动／制动／转向／悬架的底盘一体化控制技术、融合车联网通信及车载传感器的多车队列协同和车路协同控制技术等。
４）Ｖ２Ｘ通信技术，包括车辆专用通信系统技术、车间信息共享与协同控制的通信保障机制、移动网络技术、多模式通信融合技术等。
５）云平台与大数据技术，包括云平台架构与数据交互标准、云操作系统、数据高效存储和检索技术、大数据关联分析和深度挖掘技术等。
６）信息安全技术，包括汽车信息安全建模技术、数据存储和传输及应用三维度安全体系、信息安全漏洞应急响应机制等。
发展智能网联汽车，可以改善随着汽车保有量的增长带来的能源、环保、安全、拥堵等多方面问题，有利于建立新型社会交通体系和新型智慧城市，建立绿色、共享型汽车社会，有利于推动通信、交通、电子等相关产业的协同发展，有利于推动建设人工智能、大数据、机器人、工业互联网、智慧城市等多个万亿级产业的深度融合，对于汽车产业经济及社会和国家都具有战略意义。
本书结合车车／车路无线通信技术的优势与城市道路交叉口的特征，设计了面向智能网联汽车的高实时性车路协同体系，并定义了车辆与路侧智能设备间的数据交互方式，基于车路协同体系提出了一种利用多源信息融合的实时交通运行状态评价方法。该方法通过从上述数据交互系统得到的实时数据中选取评价指标进行模糊综合，引入多算子对来构成二级交通评价模型，并根据层次分析法确立指标权重；同时，根据仿真和实验结果建立了适用于各级道路参数的可变隶属度规则，从而融合动态车辆数据与静态路段参数，最终计算得出交通评价结果。基于以上评价结果，本书通过挖掘车路协同交互系统数据，以交叉口交通信号控制和路径转向信息作为影响因素，对传统路径规划系统得到的结果进行进一步的优选。该方法能根据当前时刻各路段的统计数据和实时信号机数据来预测各备选路线的行程时间，从而选择行程时间最少的路线。并且，根据智能网联汽车行驶数据，本书验证了该方法的有效性。
本书考虑了传统交通传感器精度上的限制及车辆状态信息获取的滞后性，认为目前交通信号控制系统很难根据实时车流量动态优化配时方案，来达到预期效果。但是，随着车路协同智能网联汽车技术的广泛应用，编队控制技术为未来城市交通控制系统提出了新的解决方案。智能网联汽车编队技术，可以使车辆行驶时保持理想的车距和车速，优化城市干线车流行驶状态，为缓解城市干线拥堵、提高道路通行能力提供新的技术手段和解决方案；同时，车路协同控制技术对具有共同行驶目的的所有车辆进行统一控制和车队化管理，使得复杂的交通控制得以简化，交通可组织性也同时增强，起到了缓解交通拥堵、提高道路通行能力的作用；最后，车辆队列依靠协同控制机制来调整所有车辆性能以保持一致，将交通流调整到最佳状态，有效地减少了由于个别人为驾驶因素造成的交通事故，保证了车辆的行驶安全性。
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