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智能汽車的個性化控制 版權信息
- ISBN：9787030786944
- 條形碼：9787030786944 ; 978-7-03-078694-4
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能汽車的個性化控制 內容簡介
個性化的汽車控制系統既能充分滿足駕駛員的個性需求，也能提高駕駛員對新型汽車控制系統的接受程度，是未來汽車控制系統的發展方向。這是一本系統介紹智能汽車個性化控制研究的專著，本書由四個部分組成。**部分為駕駛員風格和意圖的研究，主要進行不同駕駛員風格和意圖的識別方法研究，這是實現智能汽車個性化控制的基礎；第二部分為發動機瞬態油耗模型的研究，著眼于建立高精度的發動機瞬態油耗模型，這是提高燃油車和混合動力車燃油經濟性的基礎；第三部分為高實時性動態規劃方法的研究，各種新方法在保持計算精度基本不變的前提下，計算時間只有常規動態規劃的10%左右，為動態規劃的實時應用提供了可能；第四部分為不同的汽車個性化控制系統的實現，既有車輛坡道行駛的個性化駕駛系統，也有基于駕駛風格的緊急制動系統以及基于駕駛風格和意圖的預測巡航控制系統。希望本書的出版，對國內這一領域的發展有所幫助。
本書可供從事智能車輛控制、車輛個性化控制、發動機瞬態油耗研究以及混合動力車輛能量管理策略開發的科研人員參考。
智能汽車的個性化控制 目錄
目錄前言**篇 駕駛員風格和駕駛意圖的研究第1章 基于自監督對比學習的駕駛風格識別 31.1 數據來源 31.2 自監督對比學習模型 41.2.1 基于SimCLR算法的高維特征變量生成 41.2.2 基于SCAN算法的駕駛風格分類 71.3 風格識別結果及分析 91.3.1 數據預處理及模型訓練 91.3.2 自監督對比學習算法的結果驗證 111.4 多時間段駕駛風格數據融合 181.4.1 在線識別測試條件 181.4.2 風格數據融合模型 191.4.3 融合結果 22第2章 基于逆強化學習的駕駛風格識別 242.1 優選熵逆強化學習 242.2 軌跡生成和特征選取 262.3 遠近距離跟車模式 282.4 激進因子與結果分析 302.5 綜合自監督對比學習和逆強化學習的風格識別 33第3章 基于BILSTM-CNN的駕駛意圖識別 363.1 換道及跟車行為分析 363.1.1 換道過程分析 363.1.2 換道行為分類 373.1.3 跟車行為分析 383.2 基于BILSTM-CNN的識別模型 383.2.1 長短期記憶網絡 383.2.2 雙向長短期記憶網絡 403.2.3 卷積神經網絡 413.2.4 模型框架 423.3 試驗分析驗證 433.3.1 數據準備 433.3.2 試驗設置與模型訓練 463.3.3 試驗結果分析 49第二篇 發動機瞬態油耗模型的研究第4章 車輛瞬態油耗模型優化 574.1 建模數據來源及模型結構 574.1.1 建模數據來源 574.1.2 數據預處理 584.2 待優化模型結構及分析 594.2.1 BIT-TFCM-1瞬態油耗模型 594.2.2 BIT-TFCM-2瞬態油耗模型 604.2.3 模型的預測及不足 604.3 模型的優化 614.3.1 運算速度優化 614.3.2 運算精度優化 634.4 優化模型的驗證 644.4.1 分塊插值算法的驗證 654.4.2 整體模型運算速度驗證 674.4.3 整體模型運算精度驗證 67第5章 基于相關性分析的高精度瞬態油耗模型 705.1 建模數據與建模方法 705.1.1 建模數據 705.1.2 建模數據預處理 725.1.3 建模方法 755.1.4 建模數據分析 755.2 穩態模塊的建立 795.2.1 穩態模塊基礎結構 795.2.2 穩態模塊結構優化 805.2.3 穩態模塊檢驗 815.3 瞬態修正模塊的建立 815.3.1 瞬態修正模塊數據分析 825.3.2 瞬態修正模塊結構及簡構優化 835.4 瞬態油耗模型的檢驗 855.4.1 模型性能表現 855.4.2 模型性能對比 86第6章 基于BP神經網絡的瞬態油耗模型 906.1 油耗模型數據及數據預處理 906.2 基于BP神經網絡的油耗模型建模 926.2.1 穩態估計模塊的構建 926.2.2 新的瞬態修正模塊 926.3 新油耗模型的驗證 956.3.1 瞬態修正模塊作用的驗證 956.3.2 新油耗模型精度的驗證 96第7章 基于支持向量回歸的瞬態油耗模型 987.1 數據驅動型油耗模型介紹 987.2 建模數據與數據預處理 997.2.1 建模數據 997.2.2 數據預處理 997.3 瞬態油耗模型 997.3.1 SVR 模型 1007.3.2 穩態初估模塊 1017.3.3 瞬態修正模塊 1027.4 模型性能驗證及對比 1077.4.1 模型性能驗證 1077.4.2 模型性能對比 108第三篇 高實時性的動態規劃方法研究第8章 迭代動態規劃算法與計算效率 1138.1 經典動態規劃算法 1138.1.1 車輛起步經濟性駕駛策略 1148.1.2 車輛坡道行駛經濟性駕駛策略 1168.1.3 計算復雜度分析 1228.2 迭代動態規劃算法 1248.3 改進迭代動態規劃算法 1288.4 計算效率驗證 129第9章 動態規劃和群體智能優化算法融合的規劃方法 1329.1 坡道行駛經濟性車速軌跡研究問題描述 1329.2 基于動態規劃的坡道行駛經濟性車速軌跡規劃 1359.3 動態規劃和人工蜂群算法融合的規劃方法 1379.3.1 人工蜂群算法原理 1379.3.2 動態規劃和人工蜂群算法融合 1389.4 動態規劃和粒子群算法融合的規劃方法 1399.4.1 粒子群算法原理 1399.4.2 動態規劃和粒子群算法融合 1419.5 融合方法規劃效果驗證 1419.5.1 平直道路行駛時的很優經濟車速 1419.5.2 規劃效果驗證 143第10章 基于自適應動態規劃的坡道行駛經濟性車速軌跡規劃 15110.1 自適應動態規劃 15110.2 基于ADP的坡道行駛經濟性車速軌跡規劃 15410.2.1 ADHDP評價網及權值更新 15410.2.2 ADHDP動作網及權值更新 15610.2.3 坡道行駛經濟性車速軌跡規劃 15710.3 基于改進ADP的坡道行駛經濟性車速軌跡規劃 15910.4 規劃效果驗證 16010.4.1 基于ADP的坡道行駛經濟性車速軌跡規劃效果驗證 16010.4.2 基于改進ADP的坡道行駛經濟性車速軌跡規劃效果驗 16110.4.3 多種規劃方法綜合比較 16310.4.4 多坡道規劃方法效果驗證 165第四篇 智能車輛的個性化控制第11章 車輛坡道個性化駕駛策略研究 17111.1 個性化特征研究 17111.1.1 駕駛數據采集 17111.1.2 個性化特征提取 17211.1.3 主成分的數學原理 17311.1.4 基于**主成分的駕駛員劃分 17611.2 行駛性能指標函數 18011.3 權重因子設計 18111.3.1 主客觀權重設計 18211.3.2 主客觀權重融合 18411.4 基于動態規劃的個性化駕駛策略 18711.5 個性化駕駛策略驗證 19111.5.1 1km虛擬道路仿真驗證 19111.5.2 真實道路仿真驗證 195第12章 基于駕駛風格的AEB策略優化 19812.1 緊急制動開始時刻數據的提取 19812.2 個性化的AEB策略 19912.2.1 基準策略線 20012.2.2 長短期記憶模型 20112.2.3 縱向相對速度預測模型 20112.2.4 三種駕駛員的AEB策略 20612.3 個性化的AEB實驗 20712.3.1 仿真測試模型 20812.3.2 個性化AEB策略在自然駕駛數據試驗中的驗證 20912.3.3 個性化AEB策略在Euro-NCAP試驗中的驗證 214第13章 基于個性化的縱向預測巡航控制研究 21913.1 基于駕駛風格的安全車距策略 21913.2 基于BILSTM的車輛速度預測 22013.3 基于模型預測的巡航控制器設計 22213.4 瞬態油耗模型設計 22413.5 仿真研究 22513.5.1 聯合仿真模型 22513.5.2 仿真結果分析 226參考文獻 231彩圖
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