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| 編輯推薦： |
作者权威，吉林大学汽车仿真与控制国重实验室副主任郭洪艳教授团队所著
内容新，理论贴合实际，本书将智能汽车控制方向新的技术和发展融入书中，每部分都给出实例
内容全面，包括智能车辆决策方法、智能车辆避障路径规划、智能车辆路径跟踪控制、车辆行驶状态估计等多个重要领域
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| 內容簡介： |
智能汽车是一个集中运用xianjin传感手段（激光雷达、相机、毫米波雷达等）、xianjin控制算法、高算力芯片、高效执行器等技术的高新技术综合体。智能汽车控制从本质上讲是一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。通过对智能汽车控制技术的研究和开发， 可以延伸扩展驾驶员的控制、视觉和感官功能， 提高车辆的控制与驾驶水平， 能极大地促进道路交通安全、畅通和高效。本书针对智能汽车控制中的主要问题进行系统介绍， 主要内容包括智能车辆决策方法、智能车辆避障路径规划、智能车辆路径跟踪控制、车辆侧向稳定性控制、车辆行驶状态估计、智能车辆多车协同编队控制等。
本书可以作为高等院校车辆工程专业或其他相关专业本科生及研究生课程的专业教材，也可供从事智能汽车相关研究的工程技术人员使用和参考。
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| 關於作者： |
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郭洪艳教授，博士生导师，吉林大学汽车仿真与控制国重实验室副主任
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| 目錄：
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前言
第1 章
绪论
1.1 智能车辆决策方法/ 001
1.2 智能车辆规划方法/ 003
1.3 智能车辆路径跟踪控制/ 004
1.4 智能车辆侧向稳定性控制/ 006
1.5 车辆行驶状态估计/ 008
1.6 智能车辆多车协同编队控制/ 010
参考文献/ 012
第2 章
智能车辆决策方法
2.1 概述/ 019
2.2 智能车辆类人辅助驾驶决策/ 020
2.2.1 驾驶模拟实验/ 021
2.2.2 驾驶员特性辨识/ 023
2.2.3 高速公路变道类人决策/ 025
2.2.4 仿真实例/ 028
2.3 智能车辆自主行为决策/ 032
2.3.1 换道决策模型/ 033
2.3.2 决策强化学习奖励函数设计/ 038
2.3.3 基于DDPG 的横纵向换道决策/ 046
2.3.4 仿真实例/ 050
本章小结/ 054
参考文献/ 055
第3 章
智能车辆避障路径规划
3.1 概述/ 057
3.2 智能车辆系统建模/ 058
3.2.1 车辆运动学模型/ 058
3.2.2 车辆动力学模型/ 059
3.2.3 车道线模型与障碍车运动学模型/ 061
3.3 基于模型预测的避障路径规划算法实例/ 063
3.3.1 考虑驾驶风格的避障路径规划问题描述/ 063
3.3.2 基于模糊规则的驾驶员驾驶风格辨识/ 064
3.3.3 基于人工势场的车路模型构建/ 071
3.3.4 模型预测路径规划算法设计/ 075
3.3.5 仿真实例/ 079
3.4 基于强化学习的避障路径规划算法实例/ 081
3.4.1 基于强化学习的避障路径规划问题描述/ 081
3.4.2 强化Q 学习原理简介/ 081
3.4.3 强化Q 学习避障路径规划算法设计/ 083
3.4.4 仿真实例/ 085
本章小结/ 087
参考文献/ 087
第4 章
智能车辆路径跟踪控制
4.1 概述/ 091
4.2 智能车辆建模/ 092
4.2.1 车辆位置描述/ 092
4.2.2 车辆系统建模/ 093
4.3 智能车辆路径跟踪控制系统设计/ 097
4.3.1 问题描述/ 097
4.3.2 路径跟踪滚动优化控制器设计/ 098
4.3.3 路径跟踪控制实车实现/ 103
4.3.4 实车实验/ 110
4.4 智能车辆避障路径规划- 跟踪控制一体化设计/ 114
4.4.1 避障控制问题描述/ 114
4.4.2 路径规划- 跟踪控制一体化设计/ 119
4.4.3 仿真实例/ 128
本章小结/ 139
参考文献/ 140
第5 章
车辆侧向稳定性控制
5.1 概述/ 143
5.2 车辆动力学建模/ 143
5.2.1 考虑侧向及横摆运动的二自由度车辆模型/ 144
5.2.2 考虑侧向侧倾及横摆运动的三自由度车辆
模型/ 146
5.3 智能车辆主动前轮转向与横摆力矩集成
稳定性控制/ 148
5.3.1 问题描述/ 148
5.3.2 前轮转向与横摆稳定集成非线性滚动优化
控制器设计/ 150
5.3.3 前轮转向与横摆稳定集成控制器的FPGA
实现/ 155
5.3.4 仿真与试验结果分析实例/ 159
5.4 智能车辆横摆与侧倾集成稳定性控制/ 168
5.4.1 问题描述/ 168
5.4.2 车辆稳定边界/ 175
5.4.3 车辆横摆稳定与防侧翻集成滚动优化
控制器设计/ 181
5.4.4 仿真实例/ 185
本章小结/ 190
参考文献/ 191
第6 章
车辆行驶状态估计
6.1 概述/ 195
6.2 车辆行驶状态系统建模/ 196
6.2.1 车辆动力学模型/ 196
6.2.2 轮胎模型/ 198
6.3 车辆行驶速度估计/ 203
6.3.1 问题描述/ 203
6.3.2 非线性全维观测器设计/ 204
6.3.3 观测器稳定性分析/ 206
6.3.4 仿真实例/ 210
6.4 轮胎- 路面附着系数估计/ 215
6.4.1 基于动力学的估计器设计/ 215
6.4.2 基于视觉图像的估计器设计/ 219
6.4.3 动力学信息与视觉图像融合估计/ 223
6.4.4 仿真实例/ 226
本章小结/ 229
参考文献/ 230
第7 章
智能车辆多车协同编队控制
7.1 概述/ 233
7.2 车辆编队系统建模/ 235
7.2.1 车辆动力学模型/ 235
7.2.2 发动机燃油消耗模型/ 237
7.2.3 队列行驶车辆空气动力学建模/ 241
7.3 基于非线性模型预测控制的编队控制器设计/ 243
7.3.1 考虑高速公路燃油经济性的最优速度规划/ 243
7.3.2 货车编队行驶控制系统设计/ 244
7.3.3 仿真实例/ 248
7.4 基于自适应三步法的分布式货车编队控制器设计/ 253
7.4.1 编队控制需求分析/ 253
7.4.2 分布式货车编队控制器设计及稳定性分析/ 253
7.4.3 仿真实例/ 260
本章小结/ 263
参考文献/ 263
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| 內容試閱：
|
随着科技的不断进步， 汽车工业正经历着一场qian所未有的大变革。汽车不再仅仅是一种机械交通工具， 而是逐渐演变为一种智能、自主、互联的交通终端。自动驾驶、电动汽车、智能交通系统等新兴技术正在重塑着我们对汽车的认知， 也重新定义了未来出行的方式。这场变革不仅将深刻影响我们的交通方式， 还将改变我们的城市规划、能源消耗和环境保护策略。在这一变革的浪潮中， 汽车控制工程的角色愈发关键， 它扮演着引领技术前沿、推动创新、确保交通安全的重要使命。
本书的主要目标在于深度挖掘现代汽车控制工程的核心理念和前沿技术，内容全面涵盖智能车辆控制的各个方面， 包括但不限于智能车辆决策方法、智能车辆避障路径规划、智能车辆路径跟踪控制、车辆行驶状态估计等多个重要领域。汽车控制工程是一个zhuo越发展的领域， 其涉及的知识和技术已经超越了传统的机械工程， 扩展至计算机科学、人工智能、传感器技术等多个领域。本书将带领读者深入探索这一广阔领域， 为读者提供必要的工具和见解， 以适应不断变化的汽车科技格局。
本书的每一章都为读者提供了理论知识和实际案例， 以帮助他们更深入地理解和应用所学的内容。我们将通过清晰的解释和实例分析， 为读者提供具体而实用的工具， 使他们能够在实际工作中应用所获得的知识。此外， 本书还关注未来汽车技术的发展趋势， 力求为读者展示这个领域的最新动态， 探讨自动驾驶技术、智能交通系统的发展以及与互联网和人工智能的融合等关键技术。本书将为读者展现未来汽车行业的机会和挑战， 使他们能够更好地应对这个充满活力和创新的领域。
在这个充满机遇的时代， 汽车控制工程的专业知识将成为塑造未来汽车的关键因素。现代汽车控制工程不仅仅关乎汽车本身， 更关系到社会、经济和环境的可持续发展。随着全球城市化进程的不断推进， 交通拥堵、空气污染和交通事故等问题变得日益突出， 需要寻求创新的解决方案。本书旨在帮助读者掌握部分关键的技术和策略以应对这些挑战， 推动未来出行方式的革命性改变。我们深知， 汽车控制工程领域是一个充满竞争和机遇的领域， 我们期待着与广大读者一起分享这个领域的知识和见解。尽管我们的贡献可能微不足道， 但我们坚信， 集众人之力， 或许能够为建设更美好的交通未来贡献一份微薄的力量。
最后， 我们要由衷感谢所有为本书的编写和出版做出贡献的人员。他们的辛勤工作和专业知识为本书的出版提供了坚实的基础， 没有他们的无私奉献，本书将无法面世。我们也要感谢那些一直支持和关注汽车技术进步的读者， 正是有了读者的热情支持， 我们才有了不断前行的动力， 读者是推动汽车工程领域不断进步的中流砥柱， 我们将始终心怀感激。愿本书能够成为您的可靠指南，帮助您在汽车控制工程领域取得成功。最重要的是， 如果各位读者能够积极参与未来的汽车技术革命， 汽车工程领域将充满创新和无限的可能性， 对推动行业的发展产生深远的影响。
无论您是工程师、研究人员、学生， 还是对汽车技术充满热情的读者， 让我们一起勇敢面对未来， 探索未来出行的精彩世界！
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