音像智能网联汽车协同控制技术(第2版)王庞伟 王力 余贵珍

第2版序
第2版前言
版序
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章 智能网联汽车相关技术发展过程 1
1.1 车路协同技术 2
1.2 智能网联汽车技术 6
1.3 车辆编队技术 9
参考文献 13
第2章 面向智能网联汽车的车路协同系统 15
2.1 车路协同技术特征分析 15
2.2 面向智能网联汽车的车路协同系统设计 16
2.2.1 系统设计目的 16
2.2.2 车路信息交互场景 17
2.. 车路数据实时交互方法 18
. 车路数据交互软件系统 18
..1 车路数据交互软件系统总体目标 18
..2 车路数据交互软件系统方案论 19
.. 车载终端软件系统实现 21
..4 路侧终端软件系统实现 22
参考文献
第3章 基于车路信息融合的交通状态感知与预测技术 24
3.1 交通状态感知与预测的现状分析 25
3.2 基于V2X通信的多源车路信息融合系统 26
3.2.1 交通感知层 28
3.2.2 网络传输层 29
3.. 数据处理层 30
3.2.4 信息服务层 33
3.3 基于V2X通信的交通状态感知场景 35
3.3.1 基于V2X通信的城市单交叉口场景 35
3.3.2 城市单交叉口图模型 36
3.4 V2X通信环境下的交通状态预测模型 37
3.4.1 基于图嵌入提取道路空间特征 38
3.4.2 基于神经网络捕获时间特征 39
3.5 实验测试与分析 40
3.5.1 基于多源车路信息融合的智能边缘计算平台 40
3.5.2 模型参数设置 41
3.5.3 测试结果分析 41
3.5.4 对比实验结果分析 43
3.5.5 实验结果总结 44
参考文献 45
第4章 基于车路信息融合的交通运行状态评价方法 47
4.1 车路信息融合技术分析 47
4.2 基于信息融合的交通运行状态模糊评价方法研究 47
4.2.1 目前常用的交通评价方法 47
4.2.2 多级模糊综合方法结构设计 48
4.. 一级模糊评价空间 49
4.2.4 基于样本数据的层次分析法 53
4.2.5 二级模糊评价空间 56
4.3 交通状态评价方法实验验 57
4.3.1 实验设计 57
4.3.2 实验流程 57
4.3.3 实验结果与分析 59
参考文献 61
第5章 智能网联汽车实时路径决策方法 63
5.1 路径规划算法分析 63
5.2 智能网联汽车实时路径规划系统设计 65
5.2.1 车路协同场景描述及路径规划系统设计目的 65
5.2.2 智能网联汽车路径规划策略 65
5.3 基于车路协同的路径规划优化方法研究 67
5.3.1 车路信息交互过程 67
5.3.2 路阻计算方法 68
5.3.3 路径选择策略 71
5.4 优化方法实验验 72
5.4.1 实验设计 72
5.4.2 实验结果与分析 74
参考文献 77
第6章 智能网联汽车速度引导方法 78
6.1 基于车路协同的交通控制系统概述 78
6.2 车路协同环境下车速引导方法 80
6.2.1 车路协同环境的车车速引导模型 81
6.2.2 车路协同环境下多车车速引导模型 84
6.. 面向智能网联汽车的干线信号优化模型 86
6.3 基于VISSIM/MATALB的车速引导验 88
6.3.1 交通验场景 88
6.3.2 数据分析 91
参考文献 93
第7章 面向城市道路的智能网联汽车时空轨迹优化方法 94
7.1 时空轨迹优化算法现状分析 94
7.2 智能网联汽车时空轨迹优化的典型城市多车道场景 96
7.2.1 基于V2X通信的多车道路段场景 96
7.2.2 智能网联汽车时空轨迹优化系统架构 96
7.3 面向智能网联汽车的多车道时空轨迹生成方法 98
7.3.1 智能网联汽车的状态向量 98
7.3.2 系统成本函数的定义 99
7.3.3 智能网联汽车行驶约束条件 101
7.3.4 基于大值原理的求解方法 102
7.4 基于先出算法的协同换道方法 103
7.5 基于强化学习的优化方法 105
7.6 基于MySL数据库的时空轨迹匹配方法 107
7.7 基于双尾配对T检验算法的系统分析方法 108
7.8 基于SUMO软件二次开发的模型验 109
7.8.1 基于SUMO软件的测试平台 109
7.8.2 基于SUMO软件的测试方案 110
7.8.3 测试结果分析 112
7.8.4 实验结果总结 115
参考文献 115
第8章 面向城市路网的智能网联汽车时空轨迹优化方法 118
8.1 优路径相关算法的研究现状 118
8.2 基于V2X通信的城市路网场景 119
8.3 城市路网环境下的系统架构改进 120
8.4 基于有向加权图方法的多子节点拓扑图生成 121
8.5 路网承载力分析模型 1
8.5.1 基于优劣解距离法的节点承载力分析 124
8.5.2 基于重力模型法的路段承载力评价 125
8.6 面向城市路网的路径决策模型 125
8.6.1 基于D算法的城市路径规划 125
8.6.2 基于混合遗传算法的求解方法 127
8.7 实验 129
8.7.1 场景选择与搭建 130
8.7.2 参数设置 132
8.7.3 实验结果分析 133
8.7.4 实验总结 143
参考文献 144
第9章 智能网联汽车动力学模型 145
9.1 智能网联汽车受力分析 145
9.2 智能网联汽车简化纵向动力学分层模型 149
9.2.1 智能网联汽车动力学模型的简化 149
9.2.2 简化纵向车辆动力学模型的分层 150
9.3 基于CarSim/MATLAB软件的车辆动力模型合验 152
9.3.1 CarSim软件环境参数设置 153
9.3.2 CarSim、MATLAB、Simulink联合验 156
9.3.3 下层动力学控制模型结果分析 156
参考文献 159
0章 智能网联汽车编队控制模型 160
10.1 智能网联汽车编队控制系统概述 160
10.1.1 车辆编队控制系统数学模型 160
10.1.2 车辆队列系统控制方法 161
10.1.3 车辆队列控制系统结构 162
10.2 智能网联汽车编队行驶条件 163
10.2.1 车辆行驶安全条件 163
10.2.2 车辆队列稳定条件 164
10.3 智能网联汽车编队控制技术 165
10.3.1 智能网联汽车编队控制数学模型 165
10.3.2 智能网联汽车队列稳定分析 168
10.4 智能网联汽车编队控制模型 19
10.4.1 阶跃紧急减速输入效果 170
10.4.2 正弦加速度输入效果 171
参考文献 173
1章 智能网联汽车编队切换控制技术 175
11.1 通信异常对智能网联车队控制影响及模型策略调整 175
11.1.1 通信延迟的影响及模型策略调整 175
11.1.2 通信失效的影响及模型调整策略 176
11.2 考虑通信时延的智能网联汽车编队切换控制模型 177
11.2.1 存在通信时智能网联汽车编队切换控制模型 177
11.2.2 存在通信时保持队列稳定条件 177
11.3 通信失效下的智能网联汽车编队切换控制模型 178
11.3.1 车辆队列中通信失效车辆及其后车的控制模型 178
11.3.2 通信失效下保持队列稳定条件 179
11.4 通信异常时智能网联汽车编队控制模型 180
11.4.1 头车阶跃紧急减速输入 181
11.4.2 头车正弦加速度输入 182
参考文献 183
2章 智能网联汽车主动安全控制技术 184
12.1 车辆主动安全控制系统概述 184
12.2 传统避撞模型缺陷分析 185
1. 避撞过程中交通资源非线规划问题 186
1..1 非线规划函数 186
1..2 非线规划求解方法 187
12.4 智能网联汽车协同主动避撞模型 189
12.4.1 加速度非线规划模型 189
12.4.2 非线规划求解条件 190
12.5 协同主动避撞模型应用于车辆队列控制 191
12.6 验 195
12.6.1 两车协同主动避撞 195
12.6.2 车辆队列协同主动避撞 195
参考文献 199
3章 混行车队通信拓扑及车间距策略 201
13.1 混行车队研究现状分析 201
13.2 混行车队多车道区域划分及长度计算方法 203
13.2.1 混行车队协同控制流程 204
13.2.2 多车道行驶区域内换道场景分析 205
13.. 缓冲区与编队区长度计算方法 207
13.3 混行车队规模计算方法 208
13.4 车队通信拓扑结构 210
13.4.1 通信正常车队拓扑结构 210
13.4.2 通信异常拓扑结构切换 211
13.5 车间距策略 212
13.5.1 通信正常车间距策略 212
13.5.2 通信异常车间距策略 214
参考文献 215
4章 混行车辆编队控制方法及稳定分析 216
14.1 基于模型预测控制的混行车辆编队模型 216
14.1.1 模型预测控制方法简述 217
14.1.2 通信正常混行车辆编队控制模型 218
14.1.3 通信异常混行车辆编队控制模型 222
14.2 系统稳定分析 224
14.2.1 e L 2 队列稳定分析 225
14.2.2 渐进稳定分析 226
14.3 混行车辆编队控制效果验及分析 227
14.4 混行车队协同控制及通信异常切换控制 229
14.4.1 实验场景设计 229
14.4.2 实验结果分析 0
14.5 考虑交通信号配时的车道混行车队协同控制 2
14.5.1 实验场景设计 2
14.5.2 实验结果分析
14.6 考虑交通信号配时下的多车道混行车队协同控制
14.6.1 实验场景设计
14.6.2 实验结果分析
参考文献 242
5章 智能网联汽车编队控制硬件在环技术 243
15.1 智能网联汽车编队控制硬件在环平台原理 243
15.1.1 硬件在环系统框架 244
15.1.2 硬件在环平台验原理 246
15.1.3 硬件在环平台验可行验 247
15.1.4 车辆动力学的微缩车实现 249
15.2 智能微缩车平台硬件结构 250
15.2.1 控制部分电路设计 251
15.2.2 环境感知部分设计 255
15.3 智能微缩车平台软件结构 256
15.3.1 图像处理部分软件结构 256
15.3.2 控制系统部分软件结构 256
15.3.3 数据滤波处理程序结构 257
15.3.4 上位机控制软件结构 259
15.4 结果分析 261
15.4.1 场景环境参数设置 261
15.4.2 智能网联汽车编队控制效果 262
15.4.3 智能网联汽车编队主动安全控制效果 262
15.5 智能网联汽车驾驶模拟平台 264
15.5.1 环境建立 266
15.5.2 平台与智能小车联调测试 268
15.5.3 智能网联虚拟驾驶运行效果 272
参考文献 281

主持自然科学项目，一项北京市自然科学项目一项，横向课题10余项，并入选2018年北京市科技新星计划。

智能网联汽车技术系列
涵盖了目前智能网联汽车领域各项前沿关键技术
旨在提升道路和车辆的信息化、智能化、网联化水平，加速赋能智能交通和自动驾驶产业发展

智能网联汽车技术架构的6种关键技术：
1）环境感知技术；
2）智能决策技术；
3）协同控制技术；
4）V2X通信技术；
5）云平台与大数据技术；
6）信息安全技术。

《智能网联汽车协同控制技术（第2版）》

1，面向智能网联汽车的高实时车路协同体系，提出多源车路信息融合的实时立体交通感知与交通运行状态评价方法、智能网联汽车实时路径规划和速度引导方法；
2，基于智能网联汽车动力学模型，提出混行车辆编队控制理论，研究队列稳定及切换控制方法、时空轨迹优化方法、主动安全控制技术及硬件在环技术。

本书汇总了作者及团队在车路协同体系下智能网联汽车领域研究的相关科研成果，探讨了交通运行状态的感知与评价、实时路径决策方法和速度引导方法，研究了智能网联汽车动力学模型、编队控制模型及编队切换控制技术、时空轨迹优化方法、主动安全控制技术、数据交互系统，以及智能网联汽车编队控制模型及硬件在环技术等。本书汇总的这些前沿关键技术可以为优化城市干线车流行驶状态、缓解城市干线拥堵、提高道路通行能力提供新的技术手段和解决方案。
本书适合从事车路协同技术应用和智能交通研究的研究人员阅读参考，也可以作为智能交通、自动控制专业师生的参考用书。