智慧型車輛決策規劃與控制

內容簡介

本書綜合了目前智慧型車自主決策規劃與控制經典算法以及模仿學習、強化學習等人工智慧方法的套用，內容循序漸進，圖文並茂，結合具體車輛套用案例進行講解，並提供相關原始碼方便讀者參考。每章結尾附有精選習題，方便讀者對內容進行鞏固和理解。

圖書目錄

第1章緒論

1.1智慧型汽車的基本模組與分級

1.2國外智慧型汽車發展歷程

1.2.1從“機”到“電”——無線電遙控汽車

1.2.2新希望的出現——機器視覺的引入

1.2.3自動駕駛技術的推進——美國ALV計畫

1.2.4從理論轉變為現實——CMU的NavLab

1.2.5以競賽促技術發展——美國的DARPA挑戰賽

1.2.6智慧型汽車的“遍地開花”

1.3中國智慧型汽車的發展歷程

1.3.1中國的“CMU”——國防科技大學

1.3.2中國的“DARPA”——中國智慧型車未來挑戰賽

1.3.3中國的“谷歌”——百度

1.4智慧型汽車國內外相關政策與法規

習題

參考文獻

第2章智慧型車輛自主決策理論與方法

2.1機器學習概述

2.1.1機器學習定義及發展歷程

2.1.2機器學習分類及常用方法

2.1.3機器學習在智慧型汽車中的套用

2.2基於規則的智慧型車輛決策方法

2.3基於博弈論的智慧型車輛決策方法

2.4基於模仿學習的智慧型車輛決策方法

2.5基於強化學習的智慧型車輛方法

習題

參考文獻

第3章智慧型車輛規劃與控制基礎

3.1路徑規劃基礎知識

3.1.1平面內的Frenét坐標系

3.1.2調和函式

3.1.3幾何樣條曲線

3.1.4二次規劃問題

3.2現代控制理論基礎

3.2.1線性時不變系統的可控性和可觀測性

3.2.2動態系統的穩定性判據

3.3動態規劃和哈密頓-雅可比-貝爾曼方程

3.4常用控制方法介紹

3.4.1線性二次規劃控制器

3.4.2非線性系統的“輸入-輸出”線性化

3.4.3滑模控制

3.4.4反演控制

3.5車輛二自由度動力學模型

習題

參考文獻

第4章智慧型車輛軌跡規劃理論與方法

4.1道路模型

4.2人工勢場法

4.2.1人工勢場理論在車輛局部路徑規劃中的套用

4.2.2彈性繩和虛擬人工勢場的路徑規劃理論

智慧型車輛決策規劃與控制

基本介紹

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