《節(jié)能汽車:協(xié)同式自動駕駛》主要介紹了在大數(shù)據(jù)交通流環(huán)境下，各種模型車輛的節(jié)能駕駛潛力與具體應(yīng)用，并列舉了相關(guān)的案例分析。首先介紹了協(xié)同式自動駕駛汽車在大數(shù)據(jù)交通流背景下的良好節(jié)能潛力，接著分別對多模型車輛（內(nèi)燃機汽車、電動汽車、混合動力汽車等）進行建模，對自動駕駛汽車的感知與控制（包括V2X通信技術(shù)、自動駕駛的感知與定位技術(shù)、運動規(guī)劃及控制）及道路與交通（包括對路網(wǎng)和交通流的建模，以及對能量消耗的預(yù)測等）進行了講解，對協(xié)同式自動駕駛中*短路徑和*優(yōu)能耗行駛里程進行了求解，然后對協(xié)同式自動駕駛的*優(yōu)控制問題進行了分析，分別針對內(nèi)燃機汽車、電動汽車、混合動力汽車展開討論。*后描述了部分特定場景及應(yīng)用、自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用分析以及案例研究等。
本書為協(xié)同車輛的節(jié)能駕駛問題研究提供了豐富、詳盡的指導(dǎo)，可以作為協(xié)同式自動駕駛領(lǐng)域研究生課程的主要教材，也可供相關(guān)從業(yè)人員閱讀。

前言

第1章CAV的節(jié)能潛力1
1.1緒論1
1.2能耗最小的路徑導(dǎo)航3
1.3CAV駕駛預(yù)測5
1.3.1道路狀態(tài)預(yù)測5
1.3.2信號相位與時序預(yù)測7
1.3.3跟車狀態(tài)預(yù)測10
1.3.4車道選擇與并線預(yù)測13
1.4協(xié)同駕駛機會的增加14
1.4.1跟車協(xié)同控制14
1.4.2變道與并線協(xié)同控制17
1.4.3交叉路口協(xié)同控制18
1.4.4交通協(xié)調(diào)的間接效益20
參考文獻20

第2章車輛建�；�礎(chǔ)29
2.1道路行駛載荷30
2.1.1道路車輛的作用力31
2.1.2車輪驅(qū)動能量需求32
2.1.3動力總成能量需求34
2.2內(nèi)燃機汽車35
2.2.1傳動系統(tǒng)（變速器）35
2.2.2發(fā)動機36
2.2.3ICEV的燃料消耗39
2.3電動汽車39
2.3.1傳動系統(tǒng)40
2.3.2電機與逆變器40
2.3.3電氣連接41
2.3.4電池42
2.3.5電動汽車的電能消耗43
2.4混合動力汽車44
2.4.1傳動系統(tǒng)與動力傳遞45
2.4.2能量管理策略46
2.4.3混合動力汽車的能量消耗48
2.5人力驅(qū)動車輛（自行車）48
2.5.1傳動系統(tǒng)49
2.5.2騎行者消耗模型49
2.5.3騎行者行為模型51
參考文獻51

第3章網(wǎng)聯(lián)自動駕駛汽車的感知與控制53
3.1V2X通信技術(shù)54
3.2自動駕駛的感知與定位技術(shù)55
3.2.1感知與定位傳感器55
3.2.2感知與定位算法57
3.2.3網(wǎng)絡(luò)服務(wù)60
3.3運動規(guī)劃及控制60
3.3.1任務(wù)規(guī)劃60
3.3.2模式規(guī)劃61
3.3.3運動規(guī)劃61
3.3.4運動控制61
3.3.5動力總成控制63
3.3.6規(guī)劃與控制算法64
參考文獻66

第4章道路與交通69
4.1路網(wǎng)建模69
4.1.1路網(wǎng)拓撲70
4.1.2路網(wǎng)屬性72
4.1.3交叉口簡介73
4.1.4充電站簡介74
4.2交通流微觀模型76
4.2.1跟車模型76
4.2.2高級巡航控制功能78
4.2.3車道變更模型79
4.3交通流宏觀模型80
4.3.1基礎(chǔ)交通流圖81
4.3.2運動學模型82
4.4路網(wǎng)能耗預(yù)測方法83
4.4.1運行速度模型84
4.4.2綜合速度軌跡84
4.4.3牽引能耗85
4.4.4熱管理能耗87
參考文獻88

第5章節(jié)能性路徑導(dǎo)航91
5.1節(jié)能性最短路徑問題91
5.1.1問題公式化91
5.1.2路徑算法96
5.1.3數(shù)值結(jié)果101
5.2最優(yōu)能耗行駛里程估計102
5.2.1問題公式化103
5.2.2求解方法103
5.2.3數(shù)值結(jié)果104
5.3實際應(yīng)用104
參考文獻106

第6章節(jié)能性速度曲線（協(xié)同式自動駕駛）107
6.1協(xié)同式自動駕駛技術(shù)107
6.1.1協(xié)同式自動駕駛場景107
6.1.2協(xié)同式自動駕駛規(guī)則108
6.1.3協(xié)同式自動駕駛系統(tǒng)110
6.2協(xié)同式自動駕駛的最優(yōu)控制問題110
6.2.1問題公式化111
6.2.2求解方法115
6.3基于距離的車輪效率最大化120
6.3.1問題公式化120
6.3.2數(shù)值結(jié)果120
6.3.3解析結(jié)果122
6.4內(nèi)燃機汽車效率最大化124
6.4.1問題公式化125
6.4.2數(shù)值結(jié)果125
6.4.3解析結(jié)果128
6.5電動汽車效率最大化132
6.5.1問題公式化132
6.5.2數(shù)值結(jié)果133
6.5.3解析結(jié)果134
6.6混合動力汽車效率最大化138
6.6.1問題公式化138
6.6.2數(shù)值結(jié)果139
6.6.3解析結(jié)果141
參考文獻144

第7章特殊場景與應(yīng)用146
7.1加速場景146
7.1.1數(shù)值分析146
7.1.2解析方法147
7.2減速場景149
7.2.1數(shù)值分析149
7.2.2解析方法150
7.3道路坡度場景152
7.3.1數(shù)值分析153
7.3.2解析方法154
7.4受約束的協(xié)同式自動駕駛155
7.5車速限制場景155
7.5.1數(shù)值分析156
7.5.2解析方法157
7.6交叉路口場景160
7.6.1數(shù)值分析161
7.6.2解析方法161
7.7交通信號燈場景164
7.7.1數(shù)值分析165
7.7.2解析方法166
7.8跟車場景168
7.8.1數(shù)值分析168
7.8.2解析方法169

第8章協(xié)同式自動駕駛的實際應(yīng)用174
8.1協(xié)同式自動駕駛概念的實現(xiàn)174
8.1.1節(jié)能性評估174
8.1.2預(yù)測巡航控制176
8.1.3節(jié)能性自適應(yīng)巡航控制176
8.1.4預(yù)測型節(jié)能駕駛178
8.2實用性問題179
8.2.1速度與路徑記錄179
8.2.2斷點檢測180
8.2.3前車位置預(yù)測181
8.2.4交通信號燈概率預(yù)測183
8.2.5模型預(yù)測控制（MPC）方案185
8.2.6邊界條件設(shè)置186
8.3車載應(yīng)用188
8.3.1人機交互188
8.3.2駕駛員反饋191
8.3.3自動駕駛192
參考文獻192

第9章詳細案例研究195
9.1信號燈交叉路口的節(jié)能方法195
9.1.1數(shù)值方法195
9.1.2仿真結(jié)果198
9.2交叉路口協(xié)同控制201
9.2.1優(yōu)化問題公式化202
9.2.2數(shù)值方法203
9.2.3仿真結(jié)果204
9.2.4試驗結(jié)果206
9.3預(yù)期的跟車狀態(tài)207
9.3.1優(yōu)化問題公式化207
9.3.2數(shù)值方法209
9.3.3仿真結(jié)果210
9.4預(yù)期的路徑選擇211
9.4.1優(yōu)化問題公式化211
9.4.2數(shù)值方法213
9.4.3仿真結(jié)果213
9.5節(jié)能性路徑與節(jié)能性評估213
9.5.1試驗設(shè)置214
9.5.2試驗結(jié)果215
參考文獻220

附錄A內(nèi)燃機汽車協(xié)同式自動駕駛的參數(shù)優(yōu)化222
附錄B電動汽車解析最優(yōu)速度曲線的可行域225