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自动驾驶决策规划技术理论与实践

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作者李柏,张友民,彭晓燕,欧阳亚坤,孔旗

出版社中国铁道

ISBN9787113282523

出版时间2021-11

装帧平装

开本16开

定价88元

货号31297439

上书时间2024-06-01

书香美美

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
作者简介

   李柏 湖南副教授,岳麓学者,湖南省交通工程学会智能网联专业委员会委员。2013年于北京航空航天获学士,2018年于浙江获得工学博士,攻读博士期间曾在2016—2017年于美国密歇根安娜堡分校土木工程系联合培养。2018—2020年就职于集团X事业部,2020年起在湖南机械与运载工程学院任职长聘副教授。
   2017年获国际自动控制联合会(IFAC)颁发的2014—2016年度期刊奖,目前以作者身份发表国际期刊/国际会议近60篇,出版专著1部,主持国家自然科学基金(青年基金)1项、主持“国防科技173计划”项目(重点项目)1项,研究方向为自动驾驶/智能网联汽车的决策规划方法。张友民加拿大康考迪亚机械、工业与航空工程系及康考迪亚航空设计与创新研究所终身教授。长期从事控制理论与工程应用方面的研究工作,专长于故障检测与诊断、容错控制、感知与避障、飞行器导航制导与控制、多智能体/多运动体容错协同控制等领域的研究与应用开发。自1992年起累计发表500余篇期刊/会议,出版7本著作,担任多个国际期刊的主编、编辑和编委。彭晓燕湖南



目录
第1章  自动驾驶决策规划技术概述
  1.1  自动驾驶系统的研发意义
  1.2  自动驾驶系统的研发现状
  1.3  自动驾驶车端模块
    1.3.1  感知模块
    1.3.2  决策模块
    1.3.3  控制模块
第2章  泊车轨迹规划任务建模
  2.1  泊车轨迹规划任务
  2.2  基于最优控制问题模型的轨迹规划任务描述
  2.3  车辆运动学约束
  2.4  边值约束
  2.5  碰撞躲避约束
  2.6  代价函数
  2.7  完整的最优控制问题
第3章  最优控制问题的数值求解
  3.1  最优控制问题的标准化改造
  3.2  最优控制问题的常见求解方法
  3.3  最优控制问题的数值求解方法
    3.3.1  最优控制问题的离散化
    3.3.2  非线性规划问题的求解
    3.3.3  构造最优控制问题的数值最优解
  3.4  非线性规划问题求解过程的初始化
第4章  泊车行为决策方法
  4.1  A*算法
  4.2  混合A*算法
  4.3  初始解的构造
第5章  泊车决策规划方法进阶
  5.1  行车隧道约束的构建
  5.2  利用行车隧道约束提升泊车轨迹规划实时性
  5.3  行车隧道约束方法的缺陷
  5.4  行车隧道约束方法的进一步完善策略
第6章  道路巡航行驶场景与Frenet坐标系
  6.1  结构化道路场景与非结构化泊车场景的差异
  6.2  指引线的生成
  6.3  Frenet坐标系
    6.3.1  Frenet坐标系基本概念
    6.3.2  笛卡儿与Frenet坐标点位置的转换
    6.3.3  笛卡儿与Frenet坐标点运动状态的转换
    6.3.4  Frenet坐标系的局限性
第7章  道路巡航行驶场景中的行为决策方法
  7.1  决策类别
  7.2  路径-速度分解策略
  7.3  路径决策
    7.3.1  道路分层采样方法
    7.3.2  基于动态规划的搜索方法
    7.3.3  路径片段的代价评估
  7.4  速度决策
    7.4.1  在T-S坐标系中采样搜索
    7.4.2  利用S-V坐标系提升决策效率
    7.4.3  在T-V或T-A坐标系中采样搜索
第8章  道路巡航行驶场景中的轨迹规划方法
  8.1  路径规划
    8.1.1  车辆运动学约束建模
    8.1.2  碰撞躲避约束建模
    8.1.3  边值约束建模
    8.1.4  代价函数建模
    8.1.5  最优控制问题的数值求解
  8.2  速度规划
    8.2.1  车辆运动学约束建模
    8.2.2  碰撞躲避约束建模
    8.2.3  边值约束建模
    8.2.4  代价函数建模
    8.2.5  最优控制问题构建与数值求解
  8.3  EM算法
  8.4  不依赖Frenet坐标系的决策规划方法
    8.4.1  笛卡儿坐标系中的决策
    8.4.2  笛卡儿坐标系中的规划
第9章  多体拖挂车的决策规划方法
  9.1  拖挂车决策规划任务模型
    9.1.1  车辆运动学约束
    9.1.2  边值约束
    9.1.3  碰撞躲避约束
    9.1.4  代价函数
  9.2  拖挂车的行为决策方法
  9.3  拖挂车的运动规划方法
第10章  多车协同决策规划方法
  10.1  联立协同决策与序贯决策
  10.2  非结构化复杂场景中的协同轨迹规划
    10.2.1  协同轨迹规划问题建模
    10.2.2  协同轨迹规划问题求解的困难
    10.2.3  协同轨迹规划问题的简化
    10.2.4  约束尺度自适应变化的迭代优化方法
  10.3  结构化场景中的协同轨迹规划方法
    10.3.1  多车协同换道轨迹规划
    10.3.2  无信号灯自由空间路口多车协同通行轨迹规划
第11章  自动驾驶决策规划算法实践
  11.1  让车动起来
    11.1.1  与底盘通信
    11.1.2  ROS介绍与安装
    11.1.3  编写第一个ROS节点
  11.2  定位模块
    11.2.1  全局坐标系与车身坐标系
    11.2.2  硬件准备
    11.2.3  基于拓展卡尔曼滤波的局部定位方法
    11.2.4  基于粒子滤波的全局定位方法
  11.3  控制模块
    11.3.1  Frenet坐标系
    11.3.2  纵向控制
    11.3.3  横向控制
  11.4  决策规划模块
    11.4.1  碰撞检测
    11.4.2  IPOPT与线性求解器
    11.4.3  自动微分工具ADOL-C
    11.4.4  滚动时域决策规划与Stitch技术
第12章  百度Apollo自动驾驶开放平台入门
  12.1  百度Apollo开放平台的部署方法
  12.2  在百度Apollo开放平台中进行仿真实验
第13章  思考题
参考文献

内容摘要
 自动驾驶的决策规划模块决定了车辆的具体运动行为,是体现车辆行驶智慧水平的关键环节。书中以控制问题的求解为主线,详细介绍了泊车轨迹规划任务建模、最优控制问题的数值求解、泊车决策规划方法、道路巡航行驶场景与Frenet坐标系、道路巡航行驶场景中的行为决策方法、道路巡航行驶场景中的轨迹规划方法、多体拖挂车的决策规划方法、多车协同决策规划方法、自动驾驶决策规划算法实践、百度Apollo自动驾驶开放平台入门等内容,最后提供了一些开放式的思考题,便于读者检验阅读本书的效果。

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