当当正版 重载车辆状态辨识与控制 贺宜 9787030727534 科学出版社
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作者贺宜
出版社科学出版社
ISBN9787030727534
出版时间2023-12
装帧平装
开本16开
定价110元
货号29673927
上书时间2024-10-20
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导语摘要
《重载车辆状态辨识与控制》分析重载车辆的动力学特性和运行状态特征，介绍国内外车辆状态辨识和控制技术，基于车辆动力学估计、人工智能、机器视觉、车联网数据分析挖掘等方法，从车载、路侧和云平台等多角度、多维度，深入剖析重载车辆状态辨识方法。以车辆横向和纵向控制为目标，研究基于 MPC的防侧翻控制方法、ACC和 CACC纵向车辆列队控制方法。通过仿真和实车数据分析等手段，论述重载车辆状态辨识和控制方法的实际应用。
目录
目录
“交通安全科学与技术学术著作丛书”
序
前言
第1章重载车辆状态观测方法导论1
1.1概述1
1.2研究现状2
1.2.1质心位置估计2
1.2.2侧翻/侧滑状态估计方法3
1.2.3基于路侧的车辆状态估计方法5
1.2.4基于车联网数据的驾驶行为辨识方法6
1.2.5车辆队列控制方法7
1.3本书涉及的重载车辆状态辨识与控制方法9
参考文献12
第2章基于车辆动力学的重载车辆状态参数辨识19
2.1货运车辆质量和道路坡度估计19
2.2货运车辆仿真模型分析20
2.2.1匀速行驶时的货运车辆和车轮的准静态模型20
2.2.2加速行驶时的货运车辆纵向动力学模型21
2.2.3加速度计传感器的运动学模型22
2.3质量和道路坡度滤波器设计22
2.4匀速阶段的质量估计算法设计23
2.5基于容积卡尔曼滤波的质量和道路坡度估计24
2.6基于自适应交互多模型的道路坡度估计融合26
2.7货运车辆质量和道路坡度估计实例28
2.7.1匀速阶段的货运车辆质量估计算法28
2.7.2加速阶段的多模型道路坡度融合估计算法30
2.7.3误差结果分析32
2.8货运车辆质心位置估计方法33
2.8.1构建质心位置估计模型33
2.8.2H.容积卡尔曼滤波器的设计35
2.8.3与EKF相结合的双卡尔曼滤波质心位置估计过程38
2.9本章小结41
参考文献41
第3章基于机器视觉的车辆运动状态识别方法43
3.1基于机器视觉的车辆识别方法43
3.1.1RCNN系列模型44
3.1.2SSD模型48
3.1.3YOLO系列模型50
3.1.4基于图像深度学习的车辆目标识别实例52
3.2货运车辆货载状态估计方法55
3.2.1研究背景55
3.2.2货运车辆货载状态识别方法56
3.2.3基于YOLOv3算法的货运车辆货载状态识别实例57
3.3高空视角下车辆识别与轨迹跟踪方法61
3.3.1研究背景61
3.3.2高空视角下车辆识别与跟踪方法64
3.3.3高空视角下车辆识别与轨迹跟踪方法实例67
3.4本章小结70
参考文献71
第4章基于自然驾驶数据的驾驶员行为画像方法74
4.1基于特征值聚类的驾驶风格分类方法74
4.1.1特征指标提取74
4.1.2K-medoids算法76
4.1.3基于特征值聚类的驾驶风格分类方法分析实例76
4.2基于支持向量机的驾驶风格识别方法研究80
4.2.1支持向量机理论80
4.2.2数据初始化82
4.2.3SVM算法验证实例83
4.3基于BP神经网络的风险行为识别方法研究84
4.3.1BP神经网络84
4.3.2基于BP神经网路的驾驶行为研究方法实例86
4.4基于安全加速度与速度变化关系的驾驶行为研究方法89
4.4.1临界安全加速与速度的函数关系89
4.4.2基于安全加速度与速度变化关系的风险识别模型90
4.4.3驾驶风险定量评价90
4.4.4基于安全加速度与速度变化关系的驾驶行为研究方法实例91
4.5基于车辆个性化行为模式图的驾驶行为研究方法93
4.5.1数据标准化94
4.5.2数据分级与编码95
4.5.3典型驾驶行为模式提取97
4.5.4驾驶行为个性化模式图生成98
4.5.5个性化驾驶行为风险建模99
4.6基于个性化行为模式图的驾驶行为研究实例101
4.6.1数据来源101
4.6.2驾驶人个性驾驶行为特征与风险分析101
4.6.3驾驶风险的定量评价113
4.6.4道路条件对个性化驾驶行为模式影响分析116
4.6.5道路行政等级对驾驶行为模式影响探究118
4.7本章小结121
参考文献121
第5章重载车辆横向稳定性控制方法124
5.1基于横向载荷转移率的非绊倒型侧翻指标124
5.2基于横向载荷转移率的绊倒-非绊倒型侧翻指标130
5.3车路耦合环境下的侧翻/侧滑动力学模型可靠性估计134
5.3.1车路环境耦合动力学模型134
5.3.2车辆极限状态方程137
5.4侧翻概率预测模型138
5.4.1Haofer-Lind可靠度指标139
5.4.2基于FORM的概率预测模型141
5.4.3基于SORM的概率预测模型142
5.4.4*立非正态随机变量侧翻概率计算方法144
5.4.5相关随机变量侧翻概率计算方法146
5.5基于MPC的车辆防侧翻控制方法156
5.5.1预测模型157
5.5.2约束优化求解159
5.5.3差速制动控制策略160
5.5.4差速制动控制策略162
5.6本章小结170
参考文献171
第6章重载车辆纵向列队控制方法172
6.1自适应巡航控制系统172
6.1.1ACC系统车辆跟随特性173
6.1.2ACC系统控制架构173
6.1.3车辆安全距离模型174
6.2协同式自适应巡航控制系统的架构175
6.2.1感知层175
6.2.2通信层176
6.2.3定位层177
6.2.4规划层177
6.2.5控制层178
6.3通信拓扑结构178
6.3.1通信拓扑结构的图论描述179
6.3.2四种典型通信拓扑结构的图论描述181
6.4延时环境下CACC协同控制器设计182
6.4.1基于一致性的车辆队列模型182
6.4.2通信延时下的弦稳定性分析184
6.4.3实验分析185
6.5异构动力学CACC协同控制器设计187
6.5.1前馈多源信息的异构动力学列队闭环耦合系统设计187
6.5.2异构动力学CACC系统弦稳定性分析189
6.5.3实验分析193
6.6本章小结198
参考文献198
内容摘要
《重载车辆状态辨识与控制》分析重载车辆的动力学特性和运行状态特征，介绍国内外车辆状态辨识和控制技术，基于车辆动力学估计、人工智能、机器视觉、车联网数据分析挖掘等方法，从车载、路侧和云平台等多角度、多维度，深入剖析重载车辆状态辨识方法。以车辆横向和纵向控制为目标，研究基于 MPC的防侧翻控制方法、ACC和 CACC纵向车辆列队控制方法。通过仿真和实车数据分析等手段，论述重载车辆状态辨识和控制方法的实际应用。
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