智能车辆理论与技术

\\\"本书属于国家出版基金资助项目《智能车辆前沿技术丛书》。 全书共7章，包括智能车辆与人工智能概述、智能车辆体系结构；基于多激光雷达的复杂环境障碍物检测、基于红外相机和毫米波雷达融合的目标检测与跟踪、非结构化环境可通行区域检测、可通行区域地图构建及后处理；智能车辆多源信息融合定位；驾驶行为认知与智能决策；智能车辆运动规划；智能车辆模型预测控制方法和智能车辆测试与评价。 本书可作为高等院校机械工程、自动化、计算机等专业的研究生教材；同时也可供各类具有一定基础知识的智能车辆从业人员参考使用。\\\"

熊光明，北京理工大学机械与车辆学院副教授，工学博士。长期从事智能车辆科研/教学工作，发表SCI/EI论文70多篇，编著有智能车辆相关书籍8部，授权国家发明专利20余项。获得部级科技进步二等奖1项、部级技术发明奖三等奖1项。以负责人建设的“智能车辆理论与应用”入选全国首批工程类专业学位研究生在线示范课程；以负责人建设的“无人驾驶车辆”入选国家级一流本科线上课程；以第一主讲教师讲授课程入选教育部在线教育研究中心2022年“拓金计划”课程；以第一作者出版的教材入选工信部“十四五”规划教材和2022年北京高校“优质本科教材”；主讲课程荣获2023中国汽车工程学会汽车相关课程建设典型案例；以第一主讲教师讲授课程获得第二届“智慧树杯”课程思政示范案例教学大赛一等奖。获北京理工大学人才培养卓越贡献表彰。

第1章 概论 1.1 智能车辆概述 1.2 人工智能概述 1.3 智能车辆体系结构 1.3.1 体系结构概述 1.3.2 RCS 1.3.3 ROS 1.3.4 ROS 2 1.3.5 Apollo Cyber RT 第2章 智能车辆环境感知 2.1 复杂环境障碍物检测 2.1.1 激光雷达安装与标定 2.1.2 复杂环境下多类障碍物检测 2.2 基于红外相机和毫米波雷达融合的目标检测与跟踪 2.2.1 红外相机和毫米波雷达时空融合模型构建 2.2.2 基于毫米波雷达的目标跟踪 2.2.3 基于红外图像的目标检测与跟踪 2.2.4 毫米波雷达和红外相机融合系统 2.3 非结构化道路环境可通行区域检测 2.3.1 基于图像的可通行区域特征提取 2.3.2 基于点云的可通行区域特征提取 2.3.3 基于激光雷达与相机融合的可通行区域检测 2.4 可通行区域地图构建及后处理 2.4.1 可通行区域地图创建 2.4.2 可通行区域地图更新 2.4.3 可通行区域检测后处理 2.4.4 可通行区域建图后处理 第3章 智能车辆多源信息融合定位 3.1 智能车辆定位框架 3.1.1 车辆定位系统中相关坐标系定义 3.1.2 三维空间中车辆运动的描述及求解 3.2 基于激光雷达与惯性传感器紧耦合的实时位姿估计 3.2.1 平面约束下的激光雷达与惯性传感器联合标定 3.2.2 点云预处理 3.2.3 结合特征分布及占据概率的特征概率栅格地图的构建与更新 3.2.4 基于切向空间的重力方向细化及姿态初始化 3.2.5 激光雷达与惯性传感器紧耦合联合优化 3.3 视觉增强的车辆匹配定位技术 3.3.1 视觉先验信息的提取 3.3.2 基于多源信息的匹配方法 3.3.3 匹配关系验证 3.3.4 基于匹配地图的位姿优化 3.4 多源定位信息融合优化 3.4.1 平方根滤波 3.4.2 基于引入遗忘因子的自适应平方根滤波算法的多源信息滤波融合优化 3.5 多车协同定位 3.5.1 基于顺序约束与位置约束的多车位姿联合优化 3.5.2 全局目标地图构建 第4章 驾驶行为认知与智能决策 4.1 认知心理学基础 4.1.1 认知过程概述 4.1.2 认知体系结构建模理论及方法 4.2 驾驶行为的认知特征 4.2.1 驾驶行为定义 4.2.2 驾驶任务需求 4.2.3 驾驶信息加工过程 4.2.4 注意力机制 4.2.5 驾驶任务负荷 4.3 驾驶行为的认知失误 4.3.1 认知失误的类型 4.3.2 认知失误的影响因素 4.3.3 认知失误的后果 4.3.4 认知失误的后果与防范措施 4.4 智能决策理论与智能驾驶决策方法 4.4.1 决策模型与框架 4.4.2 决策环境与条件 4.4.3 机器学习、深度学习和强化学习在智能驾驶决策中的应用 4.5 驾驶决策辅助系统案例 4.5.1 基于位置服务的智能导航系统 4.5.2 智能驾驶决策支持系统 4.5.3 预测巡航控制系统 4.6 认知与智能决策的交互作用 4.6.1 驾驶认知对智能决策的影响 4.6.2 智能决策系统对认知过程的主动调节 4.7 高级驾驶辅助系统设计与优化 4.7.1 基于认知模型的高级驾驶辅助系统设计 4.7.2 基于认知模型的高级驾驶辅助系统优化案例 4.7.3 高级驾驶辅助系统的适应性与个性化设计 4.7.4 典型案例——个性化预测巡航控制 第5章 智能车辆运动规划 5.1 概述 5.1.1 基于采样的运动规划算法 5.1.2 基于搜索的规划算法 5.1.3 基于优化的规划算法 5.2 考虑地形特性的三维局部路径规划 5.2.1 三维地形可通行度特性 5.2.2 三维参考路径生成 5.2.3 三维局部路径生成 5.3 考虑能量消耗的电动履带车辆路径规划 5.3.1 环境模型 5.3.2 基于粒子群优化算法的地面参数拟合 5.3.3 基于控制空间采样的模型嵌入式路径规划算法 5.3.4 考虑能量消耗的电动履带车辆路径规划实现方法 5.4 考虑动力学的多约束速度规划 5.4.1 速度规划的约束类型与度量指标 5.4.2 初始速度曲线生成 5.4.3 速度曲线平滑 第6章 智能车辆模型预测控制 6.1 车辆动力学模型和轮胎模型 6.1.1 坐标系 6.1.2 车辆动力学模型 6.1.3 轮胎模型 6.2 模型预测控制理论推导与求解 6.2.1 模型预测控制算法 6.2.2 非线性模型预测控制 6.2.3 线性时变模型预测控制 6.3 基于动力学模型的轨迹跟踪控制 6.3.1 预测模型 6.3.2 代价函数 6.3.3 优化求解 6.4 考虑不确定性的鲁棒模型预测控制 6.4.1 系统不确定性问题描述 6.4.2 鲁棒模型预测控制理论 6.4.3 鲁棒模型预测控制器设计 第7章 基于硬件在环的智能车辆决策控制系统测试与评价 7.1 测试系统设计与构建 7.1.1 测试系统设计 7.1.2 测试系统构建与集成 7.2 决策控制评价模型