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智能駕駛汽車規劃控制算法及仿真應用 版權信息
- ISBN：9787030788801
- 條形碼：9787030788801 ; 978-7-03-078880-1
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能駕駛汽車規劃控制算法及仿真應用 內容簡介
本書立足于國家智能網聯汽車重大戰略發展方向，以智能駕駛汽車規劃控制算法作為研究對象，從算法原理、偽代碼分析、理論推導、仿真案例等多個方面詳細闡述34種規劃控制算法，有助于推動我國智能汽車產業及行業人才事業的蓬勃發展。
智能駕駛汽車規劃控制算法及仿真應用 目錄
目錄**部分 基礎知識篇第1章 緒論 31.1 智能駕駛汽車概述 31.1.1 智能駕駛汽車的發展 31.1.2 智能駕駛汽車分級 41.1.3 智能駕駛汽車關鍵技術 41.2 規劃決策系統概述 61.2.1 術語概念 61.2.2 全局路徑規劃 91.2.3 局部路徑規劃 111.2.4 速度規劃 131.3 控制執行系統概述 131.3.1 橫向控制與縱向控制 131.3.2 路徑跟蹤控制與軌跡跟蹤控制 141.3.3 分層控制 141.3.4 反饋控制 14第2章 MATLAB基礎操作指南 162.1 MATLAB編程技巧 162.1.1 數據類型的選擇 162.1.2 矩陣操作技巧 182.1.3 MATLAB常用庫函數 192.2 MATLAB自動駕駛工具箱 202.2.1 駕駛場景設計器 212.2.2 自動駕駛函數庫 222.2.3 自動駕駛場景案例 23第二部分 全局路徑規劃算法篇第3章 基于拓撲圖的全局路徑規劃算法 293.1 術語概念 293.1.1 算法的復雜度 293.1.2 拓撲圖簡介 303.1.3 廣度優先搜索和深度優先搜索 313.2 Dijkstra算法 343.2.1 Dijkstra算法簡介 343.2.2 偽代碼及分析 353.2.3 案例精講 363.2.4 MATLAB仿真 373.3 Floyd算法 393.3.1 Floyd算法簡介 393.3.2 偽代碼及分析 403.3.3 案例精講 413.3.4 MATLAB仿真 433.4 基于拓撲圖的路徑規劃實戰案例 443.4.1 路段行程時間的周期相似性 443.4.2 傳統路徑規劃思想的缺陷 453.4.3 路網建模仿真及數據庫建立 473.4.4 動態路網的全局*優路徑規劃思想 493.4.5 全局*優路徑規劃思想的仿真試驗驗證 51第4章 基于柵格圖的全局路徑規劃算法 544.1 術語概念 544.1.1 柵格圖簡介 544.1.2 啟發式搜索和增量式搜索 564.2 A*算法 564.2.1 A*算法簡介 564.2.2 偽代碼及分析 564.2.3 案例精講 584.2.4 MATLAB仿真 604.3 D*算法 654.3.1 D*算法簡介 654.3.2 偽代碼及分析 654.3.3 案例精講 684.3.4 MATLAB仿真 694.4 LPA*算法 714.4.1 LPA*算法簡介 714.4.2 偽代碼及分析 724.4.3 案例精講 744.4.4 MATLAB仿真 764.5 D*Lite算法 784.5.1 D*Lite算法簡介 784.5.2 偽代碼及分析 794.5.3 案例精講 824.5.4 MATLAB仿真 844.6 四種柵格圖路徑規劃算法對比分析 86第5章 基于采樣的全局路徑規劃算法 885.1 術語概念 885.1.1 采樣算法 885.1.2 算法的完備性與*優性 885.1.3 路徑與障礙物的碰撞檢測方法 895.2 PRM算法 925.2.1 PRM算法簡介 925.2.2 偽代碼及分析 925.2.3 案例精講 935.2.4 MATLAB仿真 945.3 RRT算法 1005.3.1 算法簡介 1005.3.2 偽代碼及分析 1005.3.3 案例精講 1015.3.4 MATLAB仿真 1025.4 基于RRT的幾種改進算法 1055.4.1 RRT-Connect算法 1055.4.2 RRT*算法 1095.4.3 Informed RRT*算法 113第三部分 局部路徑規劃算法篇第6章 基于參數*線的局部路徑規劃算法 1196.1 術語概念 1196.1.1 車輛運動學約束的基本概念 1196.1.2 控制點、型值點和插值點 1206.1.3 *率的三種計算方式 1206.1.4 基于三點求外接圓*率與基于參數方程求*率方法的對比 1256.2 五次多項式*線 1266.2.1 算法簡介 1266.2.2 五次多項式*線路徑 1276.2.3 五次多項式*線軌跡 1306.2.4 五次多項式螺旋*線路徑 1326.3 Dubins*線 1346.3.1 算法簡介 1346.3.2 Dubins*線分類 1356.3.3 Dubins*線切點計算 1366.3.4 CSC類型和CCC類型的Dubins*線計算 1376.3.5 MATLAB仿真 1386.4 貝塞爾*線 1406.4.1 算法簡介 1406.4.2 貝塞爾*線的數學推導 1416.4.3 貝塞爾*線的性質 1446.4.4 案例精講與MATLAB仿真 1456.5 B樣條*線 1476.5.1 算法簡介 1476.5.2 B樣條*線理論介紹 1476.5.3 B樣條*線分類 1496.5.4 B樣條*線的性質 1506.5.5 基于控制點的B樣條*線路徑規劃 1516.5.6 基于型值點的B樣條*線路徑規劃 1546.6 三次樣條*線 1566.6.1 龍格現象及樣條插值 1566.6.2 分段三次樣條插值推導 1576.6.3 案例精講與MATLAB仿真 159第7章 基于數學優化的局部路徑規劃算法 1617.1 術語概念 1617.1.1 數學優化與智能優化 1617.1.2 橫縱向解耦規劃 1627.1.3 笛卡兒坐標系與Frenet坐標系 1637.1.4 二次型、正定矩陣、雅可比矩陣和海塞矩陣 1647.2 動態規劃算法 1667.2.1 算法簡介 1667.2.2 偽代碼及分析 1677.2.3 案例精講 1687.3 二次規劃算法 1717.3.1 算法簡介 1717.3.2 算法理論介紹 1717.4 動態規劃算法和B樣條*線法在路徑規劃中的應用 1747.4.1 構建自動駕駛場景 1747.4.2 撒點采樣 1747.4.3 利用動態規劃算法初步規劃路徑 1777.4.4 利用B樣條*線法平滑路徑 1807.5 動態規劃算法和二次規劃算法在速度規劃中的應用 1817.5.1 生成ST圖 1827.5.2 撒點采樣 1847.5.3 利用動態規劃算法初步規劃速度*線 1857.5.4 利用二次規劃算法平滑速度*線 186第8章 基于智能優化的局部路徑規劃算法 1948.1 術語概念 1948.1.1 群智能算法概述 1948.1.2 全局*優與局部*優 1958.1.3 參數與超參數 1958.2 遺傳算法 1968.2.1 算法簡介 1968.2.2 遺傳算法的建模思想 1978.2.3 案例精講 1998.2.4 MATLAB仿真 2018.3 粒子群算法 2068.3.1 算法簡介 2068.3.2 粒子群算法的建模思想 2078.3.3 案例精講 2108.3.4 MATLAB仿真 2118.4 蟻群算法 2138.4.1 算法簡介 2138.4.2 蟻群算法的建模思想 2148.4.3 在拓撲地圖中的應用 2168.4.4 在旅行商問題中的應用 2208.5 其他群智能優化算法 2228.5.1 人工魚群算法 2228.5.2 人工蜂群算法 2258.5.3 狼群算法 228第9章 其他常用路徑規劃算法 2319.1 Q學習算法 2319.1.1 機器學習、強化學習與深度學習的概念 2319.1.2 Q學習算法原理介紹 2329.1.3 MATLAB仿真 2329.2 人工勢場法 2369.2.1 人工勢場法簡介 2369.2.2 算法推導 2369.2.3 算法缺陷分析及改進 2409.2.4 MATLAB仿真 2429.3 動態窗口法 2459.3.1 算法簡介 2459.3.2 運動學模型及速度采樣 2459.3.3 構造評價函數篩選*優軌跡 2479.3.4 MATLAB仿真 247第四部分 控制算法篇第10章 軌跡跟蹤控制的基本概念 25310.1 軌跡跟蹤控制的橫向誤差 25310.2 車輛運動學模型 25510.2.1 阿克曼轉向原理 25610.2.2 二自由度車輛運動學模型 25710.2.3 基于跟蹤誤差的運動學模型離散狀態空間方程 25810.3 車輛動力學模型 26010.3.1 航向角、質心側偏角與橫擺角 26010.3.2 車輛二自由度動力學模型 26110.3.3 基于跟蹤誤差的動力學模型離散狀態空間方程 26310.4 李雅普諾夫穩定性理論 265第11章 基于車輛運動模型的軌跡跟蹤控制算法 26811.1 PID控制算法 26811.1.1 算法簡介 26811.1.2 PID控制算法理論 26811.1.3 MATLAB仿真 27011.1.4 PID參數整定 27211.2 純跟蹤控制算法 27511.2.1 算法簡介 27511.2.2 算法理論介紹 27611.2.3 MATLAB仿真 27711.3 前輪反饋控制算法(Stanley算法) 27911.3.1 算法簡介 27911.3.2 算法理論介紹 27911.3.3 MATLAB仿真 28111.4 后輪反饋控制算法 28211.4.1 算法簡介 28211.4.2 算法理論介紹 28311.4.3 MATLAB仿真 28411.5 模糊控制算法 28611.5.1 算法簡介 28611.5.2 基于李雅普諾夫反演法的控制律推導 28611.5.3 模糊控制器設計 28911.5.4 MATLAB仿真 293第12章 基于狀態空間方程的軌跡跟蹤控制算法 29612.1 線性二次型調節器(LQR)算法 29612.1.1 算法簡介 29612.1.2 LQR理論介紹 29612.1.3 基于運動學模型的MATLAB仿真 29912.1.4 基于動力學模型的MATLAB仿真 30212.2 模型預測控制(MPC)算法 30412.2.1 算法簡介 3041
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