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智能网联车辆生态协同驾驶:未来出行解决方案 版权信息
- ISBN：9787568084987
- 条形码：9787568084987 ; 978-7-5680-8498-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能网联车辆生态协同驾驶:未来出行解决方案 本书特色
汽车的发展正在进入智能网联时代，智能驾驶是新一代信息技术与交通运输行业融合发展的产物，也是体现全球新一轮科技创新和产业变革成果的重要领域，本书系统介绍智能汽车自主决策规划技术为代表的智能驾驶前沿研究技术与中国智能驾驶领域自主科技创新成果，以推动智能驾驶领域的人才培养和产业发展，增强我国智能驾驶关键技术的知识积累，助力智慧交通和智能城市建设，提升我国汽车产业在全球的竞争力。
智能网联车辆生态协同驾驶:未来出行解决方案 内容简介
本书总结了吉林大学未来出行生态汽车吉林省重点实验室长期研究智能网联驾驶汽车技术的经验和成果，并借鉴了国内外相关的科研成果，对生态协同驾驶技术涉及的重点内容进行了全面的介绍。本书基于车路协同体系研究了非理想通信环境下编队控制策略、车辆编队节能控制策略和生态速度引导策略，并介绍了车联网技术实现、人机认知交互和未来智慧出行系统。本书适合从事车路协同技术应用和智能交通研究的人员，可作为高等院校车辆工程、智能交通等专业的参考教材，同时也可为广大从事汽车、交通行业的工程技术人员提供参考。
智能网联车辆生态协同驾驶:未来出行解决方案 目录
目录
第1章汽车智能生态出行概述/1
1.1智能生态出行的内涵及意义/1
1.2自动驾驶汽车技术/3
1.2.1自动驾驶关键技术系统架构/3
1.2.2自动驾驶分级标准/7
1.3车路协同与智能交通系统/8
1.3.1车路协同技术/8
1.3.2智能交通系统/12
本章参考文献/14
第2章多车协同编队控制概述/16
2.1多车协同编队发展现状/16
2.2自适应巡航控制/20
2.3节能导向的协同驾驶研究/24
本章参考文献/27
第3章复杂通信拓扑结构下的编队稳定性控制/35
3.1多车协同编队控制系统/35
3.1.1通信拓扑结构优化设计/35
3.1.2跟车策略设计/36
3.1.3协同自适应巡航控制器设计/36
3.2多车协同编队模型建立/37
3.2.1车辆编队纵向动力学模型/37
3.2.2基于图论的复杂通信拓扑结构/38
3.2.3车辆编队动力学模型/40
3.3协同自适应巡航控制器设计/41
3.3.1通信拓扑结构与控制器解耦设计/41
3.3.2通信拓扑结构优化/43
3.4多车协同编队仿真分析/46
本章参考文献/50
智能网联车辆生态协同驾驶——未来出行解决方案目录第4章面向实际通信状态的多车协同编队鲁棒控制/53
4.1非理想通信环境下的多车协同编队控制/53
4.1.1车辆编队纵向动力学模型建立/53
4.1.2控制器参数优化设计/56
4.1.3仿真验证/60
4.2基于Smith预估的多车协同编队控制/67
4.2.1Smith预估控制器设计/67
4.2.2不同模式控制下的控制器设计及性能对比/70
4.2.3高速路燃油经济性测试工况下的多车协同编队仿真/72
本章参考文献/75
第5章基于事件触发的多车协同编队鲁棒控制/76
5.1考虑参数不确定性的事件触发控制器设计/76
5.1.1基于事件触发的多车协同编队建模/76
5.1.2控制器参数匹配设计/79
5.1.3仿真验证/85
5.2非理想通信状态下的事件触发控制策略设计/89
5.2.1存在通信丢包时的系统模型建立/89
5.2.2自适应触发机制设计及仿真验证/92
5.2.3基于自适应跟车时距的协同自适应巡航控制器设计/94
本章参考文献/96
第6章智能网联车队列节能控制方法/97
6.1动力系统构成及能耗模型构建/97
6.1.1传统燃油车能耗模型构建/100
6.1.2纯电动汽车能耗模型构建/101
6.1.3混合动力汽车能耗模型构建/102
6.2车辆编队节能*优控制主要算法/102
6.2.1庞特里亚金极值原理/103
6.2.2模型预测控制/104
6.2.3动态规划/106
6.2.4伪谱法/108
6.2.5强化学习/110
6.3跟车行驶过程队列能耗优化/114
6.3.1基于纵向动力学的车辆编队建模/116
6.3.2基于模型预测控制的队列节能策略/116
6.3.3智能网联车辆编队节能效果分析/118
6.3.4ECACC与传统ACC的效果对比/123
本章参考文献/127
第7章车路协同环境下的生态驾驶技术研究/130
7.1智能网联汽车生态驾驶概述/130
7.2考虑横向约束的队列*优速度轨迹规划/134
7.2.1车辆横向动力学建模与约束设计/134
7.2.2基于动态规划算法的生态驾驶策略/139
7.2.3车辆编队跟车与节能效果分析/144
7.3连续信号灯交叉口场景下车辆编队生态协同
驾驶研究/152
7.3.1信号灯交叉口生态驾驶*优控制问题设计框架/153
7.3.2基于控制逻辑切换的改进动态规划算法设计/153
7.3.3城市工况下队列生态协同驾驶效果分析/159
本章参考文献/163
第8章车联网技术与软硬件实现/165
8.1车联网技术发展与应用/165
8.1.1车联网发展历程/165
8.1.2车联网技术分类及特点/168
8.1.3V2X的实际应用与作用/172
8.2车联网的软件应用/175
8.2.1智能交通模拟软件综述/176
8.2.2智能车辆模拟软件综述/179
8.3车联网硬件实现/183
8.3.1V2X通信设备/183
8.3.2V2X通信芯片与通信基站/185
8.4智能网联汽车示范区/187
8.4.1智能网联汽车示范区建设现状/188
8.4.2智能网联汽车示范区组成与测试项目/192
本章参考文献/195
第9章智能网联汽车认知交互研究/197
9.1智能网联下驾驶人意图识别与行为感知/197
9.2智能网联人机协作驾驶/207
9.3智能网联下驾驶行为认知交互/223
本章参考文献/229
第10章智能网联车辆应用及未来智慧出行系统/232
10.1网联商用车队列生态协同驾驶/232
10.1.1商用车编队行驶特点及优势/232
10.1.2商用车编队行驶整体系统架构/234
10.2智能网联乘用车在智慧城市中的协同驾驶出行/237
10.2.1信号灯交叉口车辆生态驾驶控制/237
10.2.2交叉口信号灯配时/239
10.2.3无信号灯交叉口车辆协同控制/242
10.3未来智慧出行系统/244
10.3.1多功能智能座舱/244
10.3.2飞行组网式智能交通系统/246
10.3.3轨道式智能交通系统/248
10.3.4可变结构智能公共交通系统/252
本章参考文献/253
第1章汽车智能生态出行概述/1
1.1智能生态出行的内涵及意义/1
1.2自动驾驶汽车技术/3
1.2.1自动驾驶关键技术系统架构/3
1.2.2自动驾驶分级标准/7
1.3车路协同与智能交通系统/8
1.3.1车路协同技术/8
1.3.2智能交通系统/12
本章参考文献/14
第2章多车协同编队控制概述/16
2.1多车协同编队发展现状/16
2.2自适应巡航控制/20
2.3节能导向的协同驾驶研究/24
本章参考文献/27
第3章复杂通信拓扑结构下的编队稳定性控制/35
3.1多车协同编队控制系统/35
3.1.1通信拓扑结构优化设计/35
3.1.2跟车策略设计/36
3.1.3协同自适应巡航控制器设计/36
3.2多车协同编队模型建立/37
3.2.1车辆编队纵向动力学模型/37
3.2.2基于图论的复杂通信拓扑结构/38
3.2.3车辆编队动力学模型/40
3.3协同自适应巡航控制器设计/41
3.3.1通信拓扑结构与控制器解耦设计/41
3.3.2通信拓扑结构优化/43
3.4多车协同编队仿真分析/46
本章参考文献/50
智能网联车辆生态协同驾驶——未来出行解决方案目录第4章面向实际通信状态的多车协同编队鲁棒控制/53
4.1非理想通信环境下的多车协同编队控制/53
4.1.1车辆编队纵向动力学模型建立/53
4.1.2控制器参数优化设计/56
4.1.3仿真验证/60
4.2基于Smith预估的多车协同编队控制/67
4.2.1Smith预估控制器设计/67
4.2.2不同模式控制下的控制器设计及性能对比/70
4.2.3高速路燃油经济性测试工况下的多车协同编队仿真/72
本章参考文献/75
第5章基于事件触发的多车协同编队鲁棒控制/76
5.1考虑参数不确定性的事件触发控制器设计/76
5.1.1基于事件触发的多车协同编队建模/76
5.1.2控制器参数匹配设计/79
5.1.3仿真验证/85
5.2非理想通信状态下的事件触发控制策略设计/89
5.2.1存在通信丢包时的系统模型建立/89
5.2.2自适应触发机制设计及仿真验证/92
5.2.3基于自适应跟车时距的协同自适应巡航控制器设计/94
本章参考文献/96
第6章智能网联车队列节能控制方法/97
6.1动力系统构成及能耗模型构建/97
6.1.1传统燃油车能耗模型构建/100
6.1.2纯电动汽车能耗模型构建/101
6.1.3混合动力汽车能耗模型构建/102
6.2车辆编队节能*优控制主要算法/102
6.2.1庞特里亚金极值原理/103
6.2.2模型预测控制/104
6.2.3动态规划/106
6.2.4伪谱法/108
6.2.5强化学习/110
6.3跟车行驶过程队列能耗优化/114
6.3.1基于纵向动力学的车辆编队建模/116
6.3.2基于模型预测控制的队列节能策略/116
6.3.3智能网联车辆编队节能效果分析/118
6.3.4ECACC与传统ACC的效果对比/123
本章参考文献/127
第7章车路协同环境下的生态驾驶技术研究/130
7.1智能网联汽车生态驾驶概述/130
7.2考虑横向约束的队列*优速度轨迹规划/134
7.2.1车辆横向动力学建模与约束设计/134
7.2.2基于动态规划算法的生态驾驶策略/139
7.2.3车辆编队跟车与节能效果分析/144
7.3连续信号灯交叉口场景下车辆编队生态协同
驾驶研究/152
7.3.1信号灯交叉口生态驾驶*优控制问题设计框架/153
7.3.2基于控制逻辑切换的改进动态规划算法设计/153
7.3.3城市工况下队列生态协同驾驶效果分析/159
本章参考文献/163
第8章车联网技术与软硬件实现/165
8.1车联网技术发展与应用/165
8.1.1车联网发展历程/165
8.1.2车联网技术分类及特点/168
8.1.3V2X的实际应用与作用/172
8.2车联网的软件应用/175
8.2.1智能交通模拟软件综述/176
8.2.2智能车辆模拟软件综述/179
8.3车联网硬件实现/183
8.3.1V2X通信设备/183
8.3.2V2X通信芯片与通信基站/185
8.4智能网联汽车示范区/187
8.4.1智能网联汽车示范区建设现状/188
8.4.2智能网联汽车示范区组成与测试项目/192
本章参考文献/195
第9章智能网联汽车认知交互研究/197
9.1智能网联下驾驶人意图识别与行为感知/197
9.2智能网联人机协作驾驶/207
9.3智能网联下驾驶行为认知交互/223
本章参考文献/229
第10章智能网联车辆应用及未来智慧出行系统/232
10.1网联商用车队列生态协同驾驶/232
10.1.1商用车编队行驶特点及优势/232
10.1.2商用车编队行驶整体系统架构/234
10.2智能网联乘用车在智慧城市中的协同驾驶出行/237
10.2.1信号灯交叉口车辆生态驾驶控制/237
10.2.2交叉口信号灯配时/239
10.2.3无信号灯交叉口车辆协同控制/242
10.3未来智慧出行系统/244
10.3.1多功能智能座舱/244
10.3.2飞行组网式智能交通系统/246
10.3.3轨道式智能交通系统/248
10.3.4可变结构智能公共交通系统/252
本章参考文献/253
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智能网联车辆生态协同驾驶:未来出行解决方案 节选
1.3车路协同与智能交通系统 1.3.1车路协同技术 随着车辆智能化进程的日益推进，其中以智能驾驶辅助为核心的L2-L3级自动驾驶、智能安全相关技术逐步成熟并且部分技术得到产业化推广，如车道偏离预警、自适应巡航、自动紧急制动等均体现了优秀的应用效果。在车辆智能化和5G通信技术的基础上，基于车车协同、车路协同的智慧交通系统为未来智能生态出行提供了新的机遇。车路协同将路面上的行驶车辆作为信息感知对象，借助新一代5G信息通信技术，实现车内、车际、车云“三网融合”，即车与车、车与人、车与路之间的网络连接。与目前的单车智能相比，车路协同的优势可以总结为四点——安全、高效、低成本、落地更快。首先在安全方面，单车智能存在一定的局限性，因为其搭载的传感器探测范围十分有限，200米以外的道路情况可能就无法获取，也无法探测到在近距离被障碍物遮挡的车辆和行人。而车路协同可以做到超视距的感知，面对突然闯出的行人、障碍物等危险，它可以利用路边单元的传感器准确地传递车辆感知不到的道路信息，为车辆抹去很多探测死角，提前感知危险，相较于人脑可显著减少交通事故的发生概率。同时，由于路边感知单元可以使用城市电网，突破了车载能源的限制，从而可以使用性能更强劲的计算单元，使得车辆的决策能力大幅提高。再加上城市电网的价格远低于通过内燃机转化成电能的成本，使车路协调的性价比更高。其次，在效率方面，不同于单车智能的个体优化，车路协同系统中，车辆、路边设备还能与城市交通系统的“云大脑”实时交互，并由中央计算中心从全局上来统筹优化。举例而言，当乘客驾驶车辆或者乘坐单车智能的车辆时，突然发现前方道路在施工，或者交警在干预交通状况，此时车路协同系统就可以通过车路通信，协助车辆及时收到此类交通道路信号并调整路线，避免拥堵路况发生。据有关数据计算显示，车路协同技术的应用可使道路的拥堵情况降低30%-40%。当智能网联车辆渗透率为百分之百时，道路通勤效率将得到大幅提升，甚至可以从根本上解决道路拥堵。此外，得益于我国在基建、5G方面的优势，车路协同也将成为我国发展智慧交通的主要形式。2019年9月，国务院印发《交通强国建设纲要》，2020年3月，国家发改委等11个部委联合印发《智能汽车创新发展战略》。两大文件作为国家战略指导性文件，均指出车路协同是未来的重要发展方向。目前，车路协同还处于初级发展阶段，BAT、华为、华人运通等互联网、汽车企业都有涉足其中，未来的车路协同领域势必是多家参与的局面，而业内也亟待制定统一的通信协议、接口标准。预计到2022年，我国将完成“智慧的路、聪明的车、实时的云、可靠的网、精确的图”五大体系建设。
智能网联车辆生态协同驾驶:未来出行解决方案 作者简介
马芳武，国家特聘专家，英国帝国理工大学博士，吉林大学汽车工程学院教授，世界汽车工程师学会联合会（FISITA）会士、国际汽车工程师学会（SAE International）会士、中国汽车工程学会会士、Automotive Innovation国际期刊执行主编。长期从事智能网联驾驶、生态出行等前沿汽车技术开发以及未来汽车发展战略规划工作。主持参与多项*、省部级、企业重大项目，在提高汽车设计和性能的关键技术方面取得重大成就，已出版专著和译著12部，发表高水平学术论文100余篇，并持有200余项汽车发明专利，具有丰富的国际化研发经验。
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