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| 編輯推薦： |
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双色印刷，印装精美作者团队权威内容契合当前技术发展
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| 內容簡介： |
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本书主要介绍融合路面附着系数(TRFC) 估测方法的智能轨迹规划和跟踪控制策略，以提高自动驾驶车辆在不同路面附着条件下的安全性和可靠性。考虑双变道和单变道工况下的横向动态响应， 本书首先建立了一个两阶段分层框架来高效地估测TRFC: 在第一阶段，创新性地设计了制动压力脉冲序列， 以确定可靠估测TRFC 所需的最小脉冲压力， 同时尽量减小对车辆运动的干扰; 在第二阶段， 提出了一种受限无迹卡尔曼滤波算法， 在提高估测精度同时实现快速收敛。针对路径规划问题， 开发了一种集成了TRFC 估测的轨迹规划方案。构建了7 阶多项式函数确保急动度的连续性， 并进一步设计了路面自适应加速度和速度自适应急动度约束， 并将其集成到规划框架中， 以提高乘员的舒适性和操纵性。在控制策略方面， 通过综合考虑成本函数中的输出权重以及对输出大小的约束， 提出了一种自适应的模型预测控制(MPC) 跟踪方案， 仅需要参考路径的横向位置信息， 就可实现大范围速度和多种TRFC 路面下变道路径的跟踪。另外， 基于反步法， 面向低速自动驾驶车辆， 设计了一种有趣的自适应控制增益， 同时解决了转向饱和以及调参耗时的问题。在遵守输入边界的前提下， 提高了轨迹跟踪能力。本书可供从事自动驾驶技术研发工作的科研人员和工程技术人员参考， 也可作为高等学校自动化、车辆工程及相关专业教师、研究生和高年级本科生的教材或教学参考书。
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| 關於作者： |
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胡钜奇，毕业于加拿大康考迪亚大学，目前就职于安微大学人工智能学院
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| 目錄：
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前 言常用符号表第1 章 概述/ 0011. 1 引言/ 0021. 2 研究现状/ 0041. 2. 1 TRFC：意义与实时估测/ 0051. 2. 2 自动驾驶汽车轨迹规划/ 0071. 2. 3 自动驾驶汽车轨迹跟踪/ 0101. 3 本章小结/ 0121. 4 本书布局/ 012第2 章 基于车辆横向动力学的TRFC 估计/ 0152. 1 引言/ 0162. 2 估计框架/ 0172. 3 系统模型与估计算法/ 0182. 3. 1 车辆模型/ 0182. 3. 2 轮胎模型/ 0192. 3. 3 转向操作/ 0202. 3. 4 车速估计/ 0212. 3. 5 轮胎力估计/ 0222. 3. 6 TRFC 估计/ 0242. 4 仿真结果/ 0252. 4. 1 DLC 机动时的TRFC 估计/ 0272. 4. 2 SLC 机动时的TRFC 估计/ 0342. 4. 3 讨论与分析/ 0382. 5 本章小结/ 039第3 章 基于车辆纵向动力学的TRFC 估计/ 0413. 1 引言/ 0423. 2 估计方法与轮胎模型/ 0433. 2. 1 估计方法概述/ 0433. 2. 2 车轮动力学/ 0443. 2. 3 轮胎模型/ 0453. 3 车辆机动设计/ 0463. 3. 1 基于TRFC 估计的制动脉冲设计/ 0473. 3. 2 理想制动脉冲幅度的确定/ 0483. 3. 3 第一阶段和第二阶段的关系/ 0523. 4 制动力估计/ 0523. 5 TRFC 估计算法/ 0543. 5. 1 CUKF 算法设计/ 0543. 5. 2 更新终止条件/ 0573. 6 仿真结果与讨论/ 0573. 6. 1 高摩擦路面/ 0583. 6. 2 中摩擦路面/ 0593. 6. 3 低摩擦路面/ 0613. 6. 4 车辆运动干扰的分析/ 0613. 7 估计方法敏感度分析/ 0633. 8 本章小结/ 067第4 章 自动驾驶汽车自适应变道轨迹规划/ 0694. 1 引言/ 0704. 2 自动换道的舒适性标准/ 0724. 2. 1 加速度和急动度标准/ 0724. 2. 2 人类驾驶员的变道特征/ 0734. 3 自动变道规划方案/ 0744. 3. 1 七阶多项式轨迹/ 0744. 3. 2 安全约束/ 0754. 3. 3 舒适约束/ 0774. 3. 4 轨迹规划流程/ 0824. 4 仿真与结果分析/ 0834. 4. 1 轨迹规划仿真/ 0834. 4. 2 实现与仿真评估/ 0884. 5 试验结果/ 0924. 5. 1 试验平台描述/ 0924. 5. 2 QCar 测试结果/ 0934. 6 本章小结/ 094第5 章 基于MPC 的自动驾驶汽车变道轨迹跟踪/ 0975. 1 引言/ 0985. 2 DLC 轨迹规划/ 0995. 3 DLC 轨迹跟踪控制器设计/ 1015. 3. 1 车辆动力学模型/ 1015. 3. 2 MPC 控制器设计/ 1025. 3. 3 代价函数中的自适应权值/ 1055. 4 仿真结果/ 1065. 4. 1 高摩擦路面/ 1065. 4. 2 低摩擦路面/ 1085. 5 本章小结/ 108第6 章 考虑输入约束的低速自动驾驶汽车自适应轨迹跟踪/ 1096. 1 引言/ 1106. 1. 1 自行车运动学模型/ 1116. 1. 2 位姿误差/ 1126. 1. 3 问题描述/ 1136. 2 自适应跟踪控制方案/ 1136. 2. 1 无输入约束的反步控制方案/ 1146. 2. 2 自适应增益和输入约束/ 1166. 3 仿真结果/ 1216. 4 试验结果/ 1236. 4. 1 初始条件设置/ 1246. 4. 2 QCar 测试结果/ 1246. 5 本章小结/ 128第7 章 未来展望/ 1297. 1 本书主要贡献和亮点/ 1307. 2 本书主要结论/ 1317. 3 对未来研究的建议/ 132附录 常用缩写词/ 134参考文献/ 136
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| 內容試閱：
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汽车产业规模大、先进技术集成度高、产业关联度强， 是美国、中国、日本、德国等制造大国的重要支柱产业。自动驾驶作为一项颠覆性技术， 其发展水平直接关系各国汽车产业的国际竞争力和全球产业分工格局， 因此世界主要国家都高度重视自动驾驶的发展， 不少传统汽车大国发布自动驾驶路线图和发展目标， 在交通法规、监管政策等方面积极探索， 推出一系列支持自动驾驶的产业政策， 以重塑汽车产业竞争优势、保持和强化全球竞争地位。随着人工智能、物联网、5G 移动通信等新一代数字技术的发展与成熟， 市场对自动驾驶的接受程度也在不断提高， 具有辅助驾驶或自动驾驶功能的汽车销量快速增长，未来自动驾驶发展空间巨大， 且会向全面无人驾驶的方向发展。尽管当前随着人类在传感技术、信号处理、控制系统以及计算能力等方面取得大幅度的进步， 自动驾驶技术快速发展、市场需求不断成熟， 整个行业呈现繁荣发展的景象， 但要全面实现自动驾驶技术落地仍然需要在制导、导航和控制三大方面实现重大突破。实现全面自动驾驶的关键在于: ①实现驾驶环境及时感知; ②更精准的车辆状态估计; ③更快地规划出既舒适又安全的路径; ④设计具有高鲁棒性的控制器。本书作者团队长期从事自动驾驶技术研究， 具有多平台、多领域的研究背景， 积累了丰富的国内外科研与开发经验， 具有涵盖多学科的理论基础和较强的解决问题能力。本书以团队近几年来最新研究工作为基础， 详细整理与介绍了团队以增强自动驾驶系统安全性和可靠性为目标， 对自动驾驶车辆路面附着系数(TRFC)的估计方法以及面向多路面环境的智能路径规划与跟踪控制方法的研究。本书旨在从自动驾驶实际应用角度出发， 考虑路面环境TRFC 的变化对行车路径与跟踪控制的影响， 提出能够模拟人类驾驶员的具有前瞻性的自动驾驶解决方案。本书所取得的理论成果， 对进一步实现全环境下的自动驾驶具有很强的现实指导意义。本书适合从事自动驾驶汽车环境(路面) 感知、路径规划与控制方法研究的工程师或研究人员参考， 也可供对移动机器人、无人系统(包括无人车、无人机、无人艇等) 路径规划、控制感兴趣的高年级本科生和研究生学习。除封面署名作者外， 研究生刘栋梁、王采妮、刘文龙、李子岩、彭浩参与了图片整理、外语文献翻译和全文校对。加拿大康考迪亚大学的Subhash Rakheja 教授在撰写过程中给予了耐心的指导， 提出了许多宝贵建议， 在此表示衷心感谢。本书的研究工作得到国家自然科学基金项目“自适应不同路面的智能汽车主动避撞控制研究” (项目编号: 62303011) 的资助， 是该项目前期的初步研究成果。本书的出版， 受到“安徽省人工智能教材建设重点研究基地” 的大力资助。恳请读者对本书的内容和章节安排等提出宝贵意见， 并对书中存在的错误及不当之处提出批评和修改建议， 以便本书再版修订时参考。作 者
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