智能車輛規(guī)劃與控制技術(shù)

第一章 智能車輛規(guī)劃與控制技術(shù)綜述  
1.1 智能汽車概述 
1.2 智能車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃與運(yùn)動(dòng)控制的基本概念與術(shù)語(yǔ) 
1.3 智能車輛駕駛決策技術(shù) 
1.4 智能車輛軌跡規(guī)劃技術(shù) 
1.5 智能車輛軌跡跟蹤技術(shù) 
1.6 總結(jié)與展望 
1.7 參考文獻(xiàn) 
第二章 車輛動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)
2.1 車輛動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)發(fā)展歷史 
2.2 車輛坐標(biāo)系的定義 
2.3 輪胎模型 
2.4 車輛動(dòng)力學(xué)系統(tǒng) 
2.5 參考文獻(xiàn) 
第三章 智能車輛全局路徑規(guī)劃方法 
3.1 拓?fù)涞貓D的建立 
3.2 行駛環(huán)境占據(jù)柵格地圖構(gòu)建與更新  
3.3 路網(wǎng)創(chuàng)建和地圖搜索方法 
3.4 基于路網(wǎng)屬性的平滑路徑生成  
3.5 本章小結(jié) 
3.6 參考文獻(xiàn) 
第四章 智能車輛局部路徑規(guī)劃方法 
4.1 基于五次多項(xiàng)式的換道路徑規(guī)劃方法 
4.2 智能車輛自主超車規(guī)劃方法 
4.3 參考文獻(xiàn) 
第五章 自動(dòng)泊車全局路徑在線優(yōu)化方法 
5.1 概述 
5.2 A* 算法與 Hybrid A* 算法泊車全局路徑規(guī)劃方法 
5.3 基于全局在線優(yōu)化的泊車路徑規(guī)劃
5.4 考慮智能車輛輪廓的避障問(wèn)題描述
5.5 泊車優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)描述 
5.6 仿真驗(yàn)證 
5.7 本章小結(jié) 
5.8 參考文獻(xiàn) 
第六章 基于輪廓控制的縱向和側(cè)向運(yùn)動(dòng)集成 
6.1 車輛模型———非線性自行車模型  
6.2 平滑曲線的數(shù)學(xué)描述  
6.3 軌跡規(guī)劃與速度控制集成策略  
6.4 仿真試驗(yàn)與性能評(píng)價(jià)  
6.5 本章小結(jié) 
6.6 參考文獻(xiàn) 
第六章附錄I 非線性系統(tǒng)的離散化和線性化 
第六章附錄Ⅱ 目標(biāo)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)二次形式 
第七章 基于學(xué)習(xí)的模型預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法 
7.1 概述 
7.2 理論基礎(chǔ) 
7.3 基于學(xué)習(xí)的模型預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃  
7.4 仿真試驗(yàn)與結(jié)果討論 
7.5 本章小結(jié) 
7.6 參考文獻(xiàn) 
第八章 經(jīng)典的自動(dòng)駕駛軌跡跟蹤方法 
8.1 線控二次最優(yōu)控制 LQR軌跡跟蹤控制算法 
8.2 PID軌跡跟蹤算法
8.3 純跟蹤算法 
8.4 本章小結(jié) 
8.5 參考文獻(xiàn) 
第九章 基于前饋與反饋的軌跡跟蹤方法 
9.1 車輛動(dòng)力學(xué)模型 
9.2 車輛行駛穩(wěn)定性約束 
9.3 縱向控制器設(shè)計(jì)
9.4 仿真驗(yàn)證 
9.5 本章小結(jié) 
9.6 參考文獻(xiàn) 
第十章 基于模型預(yù)測(cè)的軌跡跟蹤方法 
10.1 車輛模型
10.2 模型預(yù)測(cè)控制 
10.3 模型預(yù)測(cè)控制算法驗(yàn)證與分析 
10.4 本章小結(jié)  
10.5 參考文獻(xiàn)
第十一章 基于帶約束的 iLQR的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法
11.1 iLQR算法基本原理  
11.2 帶約束的 iLQR問(wèn)題描述及其求解 
11.3 典型算例分析 
11.4 本章小結(jié)
11.5 參考文獻(xiàn) 
第十一章附錄 牛頓投影 QP問(wèn)題的迭代求解 
思考題 
索 引