智能車輛感知、軌跡規(guī)劃與控制

第1章　智能車輛概述001
1.1　智能車輛是未來車輛行業(yè)的重要發(fā)展方向002
1.2　智能車輛關(guān)鍵技術(shù)介紹003
1.2.1　環(huán)境感知技術(shù)005
1.2.2　路徑規(guī)劃技術(shù)005
1.2.3　運動控制技術(shù)006
1.3　智能車輛關(guān)鍵技術(shù)研究基礎(chǔ)007
1.3.1　環(huán)境感知技術(shù)回顧008
1.3.2　路徑規(guī)劃技術(shù)回顧014
1.3.3　運動控制技術(shù)回顧018
參考文獻020
第2章　智能車輛環(huán)境感知技術(shù)028
2.1　基于改進Hough變換的結(jié)構(gòu)化道路車道線識別029
2.1.1　車道線識別研究現(xiàn)狀029
2.1.2　道路邊緣特征提取030
2.1.3　改進的Hough變換檢測算法032
2.1.4　車道線方向判別034
2.1.5　結(jié)果驗證與分析035
2.2　基于深度學(xué)習的目標檢測036
2.2.1　圖像去霧技術(shù)研究036
2.2.2　圖像去霧算法及模型038
2.2.3　基于改進AOD-Net的去霧算法041
2.2.4　改進圖像去霧算法的實驗對比分析045
2.2.5　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習048
2.2.6　YOLOv5模型介紹050
2.2.7　基于改進YOLOv5s的目標檢測053
2.2.8　基于視覺的目標檢測結(jié)果分析056
2.3　多傳感器信息融合060
2.3.1　多傳感器信息融合的基本原理061
2.3.2　攝像頭標定061
2.3.3　激光雷達校準068
2.3.4　攝像頭和激光雷達的時空統(tǒng)一070
2.3.5　數(shù)據(jù)預(yù)處理072
2.3.6　基于卡爾曼濾波算法的信息融合074
2.3.7　基于改進自適應(yīng)加權(quán)法的信息融合076
2.3.8　試驗驗證與分析080
參考文獻083
第3章　基于改進算法的智能車輛軌跡規(guī)劃086
3.1　改進的RRT算法087
3.1.1　擴展目標偏移088
3.1.2　隨機點擴展優(yōu)化088
3.1.3　碰撞檢測091
3.2　改進的遺傳算法092
3.2.1　構(gòu)建車輛模型092
3.2.2　基于B樣條曲線的軌跡參數(shù)化092
3.2.3　基于IGA的軌跡優(yōu)化方法094
3.2.4　全局優(yōu)化096
3.2.5　模擬結(jié)果與分析102
3.3　改進的A??算法104
3.3.1　改進的A??算法研究104
3.3.2　動態(tài)窗口法106
3.3.3　仿真實驗與分析109
參考文獻118
第4章　基于ACT-R認知模型的車輛主動避障系統(tǒng)軌跡規(guī)劃方法研究120
4.1　ACT-R認知框架121
4.2　基于ACT-R的軌跡規(guī)劃方法框架結(jié)構(gòu)121
4.3　ACT-R認知模型的建模方法122
4.3.1　ACT-R初始化行為建模123
4.3.2　軌跡規(guī)劃模塊125
4.3.3　ACT-R的估計行為模型127
4.3.4　ACT-R權(quán)重調(diào)整行為建模129
4.4　軌跡規(guī)劃方法的仿真分析130
4.5　軌跡規(guī)劃方法的實驗驗證134
參考文獻135
第5章　車輛軌跡跟蹤控制研究136
5.1　基于改進MPC的車輛軌跡跟蹤控制系統(tǒng)137
5.1.1　車輛軌跡跟蹤控制方法137
5.1.2　基于改進MPC的車輛軌跡跟蹤控制系統(tǒng)設(shè)計145
5.1.3　車輛聯(lián)合仿真平臺驗證與分析148
5.2　聯(lián)合規(guī)劃層的車輛軌跡跟蹤控制系統(tǒng)159
5.2.1　聯(lián)合規(guī)劃層的車輛軌跡跟蹤控制系統(tǒng)設(shè)計159
5.2.2　車輛軌跡規(guī)劃模塊設(shè)計159
5.2.3　車輛軌跡跟蹤控制器設(shè)計162
5.2.4　車輛聯(lián)合仿真平臺驗證與分析162
5.3　考慮動力學(xué)特征的車輛軌跡跟蹤控制系統(tǒng)171
5.3.1　車輛速度規(guī)劃模塊搭建172
5.3.2　車輛聯(lián)合仿真平臺驗證與分析174
5.3.3　車輛硬件在環(huán)測試平臺實驗與分析175
參考文獻180
第6章　城市工況下智能網(wǎng)聯(lián)汽車軌跡規(guī)劃與控制方法研究181
6.1　智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境模型與智能車輛模型搭建182
6.1.1　基于PreScan的智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境建模182
6.1.2　智能車輛模型搭建186
6.1.3　基于CarSim的智能車輛仿真模型搭建190
6.2　智能網(wǎng)聯(lián)汽車軌跡規(guī)劃方法193
6.2.1　傳統(tǒng)A??算法介紹194
6.2.2　基于改進A??算法的軌跡規(guī)劃195
6.2.3　軌跡規(guī)劃方法對比仿真實驗198
6.3　智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制系統(tǒng)設(shè)計205
6.3.1　智能網(wǎng)聯(lián)汽車速度預(yù)測決策控制系統(tǒng)設(shè)計206
6.3.2　智能網(wǎng)聯(lián)汽車超車決策控制系統(tǒng)設(shè)計212
6.3.3　智能網(wǎng)聯(lián)汽車動態(tài)避障決策控制系統(tǒng)設(shè)計219
6.4　智能網(wǎng)聯(lián)汽車軌跡跟蹤控制器設(shè)計224
6.4.1　傳統(tǒng)終端滑?？刂破髟斫榻B225
6.4.2　終端滑模控制器改進設(shè)計225
6.4.3　終端滑?？刂破鞣€(wěn)定性分析228
6.4.4　不同工況下硬件在環(huán)試驗228
參考文獻231