智能车辆决策规划与控制

本书介绍智能车辆的决 策、规划与控制。包括：第 1章绪论，第2章智能车辆自 主决策理论与方法，第3章 智能车辆规划与控制基础， 第4章智能车辆轨迹规划理 论与方法，第5章智能车辆 跟随控制理论与方法。本书 结合具体应用案例进行讲解 ，扫描书中章节案例中的二 维码可获取源代码；每章结 尾附有精选习题，方便读者 对内容进行巩固和理解。 本书可作为高等院校智 能车辆方向研究生与高年级 本科生教材，亦可为从事智 能车辆研究的科研人员和企 业人员进行参考。

宋晓琳，湖南大学机械与运载工程学院教授，博士生导师，主要从事智能车决策规划与控制评价、人机协同、车辆动力学系统控制以及驾驶员行为分析等方面的研究工作，累计发表80余篇国内外权威学术期刊论文。

第1章 绪论 1.1 智能汽车的基本模块与分级 1.2 国外智能汽车发展历程 1.2.1 从“机”到“电”——无线电遥控汽车 1.2.2 新希望的出现——机器视觉的引入 1.2.3 自动驾驶技术的推进——美国ALV计划 1.2.4 从理论转变为现实——CMU的NavLab 1.2.5 以竞赛促技术发展——美国的DARPA挑战赛 1.2.6 智能汽车的“遍地开花” 1.3 中国智能汽车的发展历程 1.3.1 中国的“CMU”——国防科技大学 1.3.2 中国的“DARPA”——中国智能车未来挑战赛 1.3.3 中国的“谷歌”——百度 1.4 智能汽车国内外相关政策与法规 习题 参考文献 第2章 智能车辆自主决策理论与方法 2.1 机器学习概述 2.1.1 机器学习定义及发展历程 2.1.2 机器学习分类及常用方法 2.1.3 机器学习在智能汽车中的应用 2.2 基于规则的智能车辆决策方法 2.3 基于博弈论的智能车辆决策方法 2.4 基于模仿学习的智能车辆决策方法 2.5 基于强化学习的智能车辆方法 习题 参考文献 第3章 智能车辆规划与控制基础 3.1 路径规划基础知识 3.1.1 平面内的Frenet坐标系 3.1.2 调和函数 3.1.3 几何样条曲线 3.1.4 二次规划问题 3.2 现代控制理论基础 3.2.1 线性时不变系统的可控性和可观测性 3.2.2 动态系统的稳定性判据 3.3 动态规划和哈密顿-雅可比-贝尔曼方程 3.4 常用控制方法介绍 3.4.1 线性二次规划控制器 3.4.2 非线性系统的“输入-输出”线性化 3.4.3 滑模控制 3.4.4 反演控制 3.5 车辆二自由度动力学模型 习题 参考文献 第4章 智能车辆轨迹规划理论与方法 4.1 道路模型 4.2 人工势场法 4.2.1 人工势场理论在车辆局部路径规划中的应用 4.2.2 弹性绳和虚拟人工势场的路径规划理论