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| 內容簡介： |
本书力求在阐明车辆控制基本知识的基础上，紧密结合车辆控制技术的发展，联系科研实际，对智能车辆控制涉及的基本理论及关键技术做出全面论述。本书主要分为控制原理、智能车辆运动控制和智能车辆感知与决策三大部分内容，共分7章。第1章主要为智能车辆控制理论基础，第2章到第4章为车辆纵向、横向、垂向及综合运动控制等内容，第5章至第7章分别为智能车辆决策控制、智能车辆感知系统和智能车辆定位导航。
本书可作为车辆工程专业课程教材，也可作为自动化、计算机等专业的参考教材，还可供从事智能车辆相关工作的技术人员阅读参考。
本书配有PPT课件，采用本书作为教材的教师，可以登录www.cmpedu.com注册下载，或联系编辑（tian.lee9913@163.com）索取。
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| 目錄：
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前言
主要符号说明
第1章智能车辆控制理论基础1
1.1智能车辆控制系统概述1
1.1.1智能车辆定义1
1.1.2智能车辆控制系统整体框架2
1.1.3控制系统开发流程5
1.2控制系统基本知识及基本要求9
1.2.1控制系统基本知识9
1.2.2系统的分类14
1.2.3控制系统基本要求16
1.3控制系统数学模型17
1.3.1系统的微分方程17
1.3.2系统的传递函数及其框图18
1.3.3系统的状态方程22
1.4系统的时频响应25
1.4.1时间响应及其组成25
1.4.2频率响应特性35
1.4.3系统的稳定性39
思考题43
第2章车辆纵向运动控制44
2.1车辆纵向运动系统建模44
2.1.1整车及轮胎动力学建模44
2.1.2驱动系统建模46
2.1.3制动系统建模50
2.1.4纵向参数辨识方法56
2.1.5车辆纵向动力学反模型57
2.2车辆自适应巡航控制系统59
2.2.1ACC概述59
2.2.2ACC上位控制器60
2.2.3ACC下位控制器62
2.3车辆纵向安全性控制65
2.3.1防抱制动系统65
2.3.2牵引力控制系统68
2.3.3主动避撞系统71
思考题72
第3章车辆横向运动控制73
3.1转向系统73
3.1.1机械转向系统73
3.1.2助力转向系统74
3.1.3线控转向系统74
3.2车辆横向运动建模与控制策略75
3.2.1车辆横向运动学模型75
3.2.2车辆横向动力学模型77
3.2.3车辆横向运动控制策略86
3.3车辆横向运动控制目标92
3.3.1转向轨迹92
3.3.2横摆角速度96
3.3.3车身质心侧偏角97
3.4车辆转向控制器设计98
3.4.1四轮转向系统结构原理98
3.4.2四轮转向控制器硬件设计99
3.4.3四轮转向控制器软件设计104
思考题109
第4章车辆垂向及综合运动控制110
4.1车辆悬架控制110
4.1.1车辆悬架模型111
4.1.2路面模型118
4.1.3悬架控制方法118
4.2车辆防侧翻控制126
4.2.1影响车辆侧翻的参数126
4.2.2车辆防侧翻系统控制127
4.3车辆综合运动控制128
4.3.1横-纵向综合控制128
4.3.2横-纵-垂向综合控制131
思考题134
第5章智能车辆决策控制136
5.1车辆路径规划与跟随136
5.1.1路径规划算法137
5.1.2轨迹跟随控制算法140
5.2变道控制142
5.2.1变道场景描述143
5.2.2变道系统实现143
5.3自动泊车控制144
5.3.1自动泊车场景描述145
5.3.2自动泊车系统实现146
5.4多车协同控制150
5.4.1多车协同控制系统架构150
5.4.2多车协同控制关键技术151
思考题152
第6章智能车辆感知系统153
6.1智能车辆的感知153
6.1.1基于激光雷达的感知系统155
6.1.2基于微波雷达的感知系统158
6.1.3基于机器视觉的感知系统161
6.2双目视觉164
6.2.1立体匹配相关理论164
6.2.2传统的立体匹配算法168
6.2.3深度学习算法171
6.3车道线和路面识别173
6.3.1传统机器视觉车道线检测174
6.3.2深度学习算法181
6.4车辆与行人识别与追踪183
6.4.1车辆与行人传统检测算法183
6.4.2深度学习车辆与行人检测算法189
6.4.3车辆与行人追踪算法193
6.5道路交通标识识别196
6.5.1传统道路交通标识检测与识别算法199
6.5.2基于深度学习的交通标识检测与识别算法207
6.6多传感器融合208
6.6.1多传感器融合相关理论208
6.6.2多传感器标定211
6.6.3多传感器融合算法212
思考题213
第7章智能车辆定位导航214
7.1GPS定位214
7.1.1GPS定位原理214
7.1.2GPS定位特性215
7.1.3差分GPS215
7.2航迹推算定位216
7.2.1平移217
7.2.2旋转217
7.2.3解算过程218
7.3视觉定位218
7.3.1视觉SLAM219
7.3.2视觉里程计222
7.4激光定位224
7.4.1激光SLAM算法框架225
7.4.2经典SLAM方案对比229
7.4.3激光雷达定位技术230
7.5GPSDR激光融合定位231
7.5.1融合方式232
7.5.2融合定位实例233
思考题234
参考文献235
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| 內容試閱：
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随着科学技术的飞速发展，人工智能技术、互联网技术、5G技术突飞猛进，新能源汽车产业被列为《中国制造2025》及“互联网+”重点领域，发展新能源汽车和汽车智能化对满足国家发展战略需求，促进我国产业转型升级具有重大战略意义。
国民经济转型升级，极大地促进与推动了科技创新，并为汽车产业的发展带来了前所未有的机遇。智能网联汽车产业作为新兴产业，是全球创新热点和未来产业发展的制高点，是国际公认的未来发展方向和关注焦点，在教育领域属于涉及汽车、电子、通信、交通、自动化等专业交叉的新工科范畴，将控制理论、人工智能应用于车辆工程的重要性日益突出，且智能车辆发展人才奇缺。在武汉理工大学相关学院的大力支持下，对“智能车辆控制基础”课程、教材及国家级在线课程资源库进行了同步建设。
智能车辆控制与传统车辆控制有较大区别，传统车辆上人的感知和控制在智能车辆上是由机器来完成的。因此，本书除了讲述传统车辆纵向、横向和垂向控制外，还专门讲述了替代人的感知和控制的机器视觉、决策和控制。
本书由黄妙华教授，喻厚宇、裴晓飞、刘建国、秦岭副教授共同编写。具体编写分工如下：第1章、第4章、第7章由黄妙华编写，第2章由裴晓飞编写，第3章由喻厚宇编写，第5章由秦岭编写，第6章由刘建国编写。武汉理工大学智能车实验室研究生刘若璎、黄文锦、夏志远、童祺堃、杭鹏、柳子晗、王玉玖为部分章节的编写工作提供了支持。
在本书的编写过程中，编者参考了大量国内外发表的资料，在此向相关作者表示感谢，同时感谢机械工业出版社的大力支持。
由于编者经验不足，水平有限，时间仓促，书中难免还存在不少错误或不妥之处，恳请广大读者批评指正，我们将不胜感激并持续改进。
编者
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