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本書(shū)結(jié)合智能車輛技術(shù)的最新發(fā)展情況，對(duì)智能車輛技術(shù)涉及的重點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行了介紹。全書(shū)共6章，主要探討智能車輛的關(guān)鍵技術(shù)，即環(huán)境感知技術(shù)、軌跡規(guī)劃技術(shù)與跟蹤控制技術(shù)。

智能車輛（intelligentvehicles，IV）是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分，能夠提高駕駛安全性，大幅改善公路交通效率，降低能源消耗量，此技術(shù)的研究已成為國(guó)內(nèi)外科研機(jī)構(gòu)關(guān)注的熱點(diǎn)。智能車輛應(yīng)用各種先進(jìn)的傳感技術(shù)獲得車輛本身和行駛環(huán)境的狀態(tài)信息，通過(guò)智能算法對(duì)相關(guān)環(huán)境狀態(tài)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理和分析，對(duì)車輛的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行規(guī)劃，并將軌跡信息傳遞給車輛的軌跡跟蹤控制系統(tǒng)。在緊急情況下，即駕駛員無(wú)法對(duì)道路狀況做出反應(yīng)時(shí)，智能車輛能夠自主完成危險(xiǎn)避障任務(wù)，幫助駕駛員規(guī)避危險(xiǎn)；在發(fā)生危險(xiǎn)情況之前，對(duì)駕駛員進(jìn)行提醒，使得駕駛員能夠做出必要的回避動(dòng)作，避免交通事故的發(fā)生。智能車輛研究的主要目的是降低嚴(yán)重的交通事故發(fā)生率，提高道路交通的運(yùn)輸效率，并且最大程度地保護(hù)駕駛員和乘坐人員的安全，以及運(yùn)輸貨物的安全。
智能車輛研究的關(guān)鍵技術(shù)包括環(huán)境感知、車輛定位和車輛的規(guī)劃與控制等。本書(shū)介紹了智能車輛的關(guān)鍵技術(shù)，即環(huán)境感知技術(shù)、軌跡規(guī)劃技術(shù)與跟蹤控制技術(shù)。其中，環(huán)境感知是軌跡規(guī)劃的基礎(chǔ)，該模塊可以將車輛的行駛狀態(tài)和環(huán)境感知信息提供給軌跡規(guī)劃模塊；軌跡規(guī)劃模塊根據(jù)車輛的行駛狀態(tài)和環(huán)境感知信息，考慮時(shí)間因素，規(guī)劃出車輛的行駛軌跡（規(guī)劃的軌跡包括和時(shí)間相關(guān)的速度、加速度、行駛時(shí)間等狀態(tài)和控制量），并將軌跡信息傳給運(yùn)動(dòng)控制模塊；運(yùn)動(dòng)控制模塊接收到規(guī)劃軌跡的詳細(xì)信息以后，對(duì)車輛的姿態(tài)進(jìn)行控制，使其沿著規(guī)劃的軌跡進(jìn)行循跡行駛，以達(dá)到對(duì)智能車輛自動(dòng)控制的目的。本書(shū)的第1章為概述，第2章介紹了智能車輛環(huán)境感知技術(shù)，第3章和第4章介紹了智能車輛的軌跡規(guī)劃技術(shù)，第5章和第6章介紹了車輛軌跡跟蹤與控制技術(shù)。
本書(shū)適合希望涉足智能車輛環(huán)境感知、軌跡規(guī)劃和控制領(lǐng)域的技術(shù)人員、高校本科生/研究生，也可作為研究智能車輛環(huán)境感知、軌跡規(guī)劃和控制領(lǐng)域的基礎(chǔ)書(shū)籍。我們期待能夠與來(lái)自更多領(lǐng)域的讀者產(chǎn)生思想上的共鳴。
在此感謝牛傳虎、曹家平、鞏春鵬、姜元帥、徐廣鵬、孫超等人，他們就相關(guān)章節(jié)技術(shù)細(xì)節(jié)與筆者進(jìn)行了富有啟發(fā)性的討論。
限于筆者的學(xué)識(shí)與研究水平，加之書(shū)稿編寫(xiě)經(jīng)驗(yàn)不足，本書(shū)難免有疏漏之處，懇請(qǐng)各位讀者不吝指正。

著者
2023年9月

第1章　智能車輛概述001
1.1　智能車輛是未來(lái)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(yùn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)控制技術(shù)回顧018
參考文獻(xiàn)020

第2章　智能車輛環(huán)境感知技術(shù)028
2.1　基于改進(jìn)Hough變換的結(jié)構(gòu)化道路車道線識(shí)別029
2.1.1　車道線識(shí)別研究現(xiàn)狀029
2.1.2　道路邊緣特征提取030
2.1.3　改進(jìn)的Hough變換檢測(cè)算法032
2.1.4　車道線方向判別034
2.1.5　結(jié)果驗(yàn)證與分析035
2.2　基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)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(jìn)AOD-Net的去霧算法041
2.2.4　改進(jìn)圖像去霧算法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析045
2.2.5　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)048
2.2.6　YOLOv5模型介紹050
2.2.7　基于改進(jìn)YOLOv5s的目標(biāo)檢測(cè)053
2.2.8　基于視覺(jué)的目標(biāo)檢測(cè)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(biāo)定061
2.3.3　激光雷達(dá)校準(zhǔn)068
2.3.4　攝像頭和激光雷達(dá)的時(shí)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(jìn)自適應(yīng)加權(quán)法的信息融合076
2.3.8　試驗(yàn)驗(yàn)證與分析080
參考文獻(xiàn)083

第3章　基于改進(jìn)算法的智能車輛軌跡規(guī)劃086
3.1　改進(jìn)的RRT算法087
3.1.1　擴(kuò)展目標(biāo)偏移088
3.1.2　隨機(jī)點(diǎn)擴(kuò)展優(yōu)化088
3.1.3　碰撞檢測(cè)091
3.2　改進(jìn)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(jìn)的A??算法104
3.3.1　改進(jìn)的A??算法研究104
3.3.2　動(dòng)態(tài)窗口法106
3.3.3　仿真實(shí)驗(yàn)與分析109
參考文獻(xiàn)118

第4章　基于ACT-R認(rèn)知模型的車輛主動(dòng)避障系統(tǒng)軌跡規(guī)劃方法研究120
4.1　ACT-R認(rèn)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(rèn)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(jì)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(shí)驗(yàn)驗(yàn)證134
參考文獻(xiàn)135

第5章　車輛軌跡跟蹤控制研究136
5.1　基于改進(jìn)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(jìn)MPC的車輛軌跡跟蹤控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)145
5.1.3　車輛聯(lián)合仿真平臺(tái)驗(yàn)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(jì)159
5.2.2　車輛軌跡規(guī)劃模塊設(shè)計(jì)159
5.2.3　車輛軌跡跟蹤控制器設(shè)計(jì)162
5.2.4　車輛聯(lián)合仿真平臺(tái)驗(yàn)證與分析162
5.3　考慮動(dòng)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(tái)驗(yàn)證與分析174
5.3.3　車輛硬件在環(huán)測(cè)試平臺(tái)實(shí)驗(yàn)與分析175
參考文獻(xiàn)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(jìn)A??算法的軌跡規(guī)劃195
6.2.3　軌跡規(guī)劃方法對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)198
6.3　智能網(wǎng)聯(lián)汽車決策控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)205
6.3.1　智能網(wǎng)聯(lián)汽車速度預(yù)測(cè)決策控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)206
6.3.2　智能網(wǎng)聯(lián)汽車超車決策控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)212
6.3.3　智能網(wǎng)聯(lián)汽車動(dòng)態(tài)避障決策控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)219
6.4　智能網(wǎng)聯(lián)汽車軌跡跟蹤控制器設(shè)計(jì)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(jìn)設(shè)計(jì)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(yàn)228
參考文獻(xiàn)231

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