本书介绍了智能网联汽车在多种场景下的协同决策与规划方法，其中决策是规划的重要基础，规划是*终的目的。从第2章开始，本书分别对非结构化场景中的单车/多车、结构化道路场景中的单车/多车规划任务进行建模并完成求解。各章节内容由浅入深，相互关联但并不重叠，分别从机器人学、数值优化、自动驾驶以及智能交通四个研究领域角度对协同决策与规划技术予以诠释。
本书适合希望迈入智能网联汽车决策规划领域的技术人员以及高校学生阅读，可作为智能网联汽车决策规划技术领域的首本入门书籍，也可作为自动驾驶业界从业人员的工具书。
序1
序2
前言
第1章智能网联汽车概述1
11智能网联汽车成为国际社会技
术与产业竞争的制高点1
12智能决策是智能网联汽车的核
心关键技术2
13智能网联汽车轨迹决策与规划
技术基础3
131单车在低速非结构化场景中的
规划方法回顾4
132单车在结构化道路场景中的规
划方法回顾8
133多车在低速非结构化场景中的
协同规划方法回顾10
134多车在结构化道路场景中的协
同规划方法回顾11
参考文献12
第2章低速非结构化场景中的单一
车辆决策与规划方法21
21轨迹规划命题的构建21
211系统动态方程约束22
212两点边值约束24
213流形约束26
214代价函数28
215最优控制问题完整形式29
22轨迹规划命题的数值求解29
221全联立离散化31
222非线性规划33
223非线性规划的初始化35
23AMPL数值优化平台的
应用36
231AMPL的下载与安装36
232AMPL的基本运行方式37
233AMPL的模型文件38
234AMPL的初始解文件43
235AMPL与Matlab联合仿真
平台43
24轨迹决策的生成46
241同伦轨线与轨迹决策46
242轨迹决策与路径+速度
决策48
243基本A*算法与混合A*
算法48
244基于S-T图的搜索57
245X-Y-T三维A*算法59
25进一步提升轨迹规划命题求解
效率的方法62
251直接求解的困难62
252场景隧道化建模思想63
26仿真实验63
参考文献70
第3章低速非结构化场景中的多车
协同决策与规划方法73
31协同轨迹决策与序贯轨迹
决策73
311协同轨迹决策的困难73
312简化协同轨迹决策问题的
思路74
313序贯轨迹决策中的优先级排序
方法75
314序贯轨迹决策整体方案75
32协同轨迹规划命题的构建77
33协同轨迹规划命题的求解80
331直接求解的困难80
332自适应渐进约束初始化
思想80
333自适应渐进约束动态优化
算法81
334进一步降低问题规模的
方法84
34仿真实验85
参考文献89
第4章结构化道路上的单一车辆
决策与规划方法91
41结构化道路概述91
411指引线及其生成方法91
412Frenet坐标系及其弊端96
42轨迹决策的生成99
421基于T-S-L分层采样的解
空间构造99
422代价函数的设计100
423基于动态规划的决策寻优102
43轨迹规划命题的构建与
求解104
431基本命题模型及其弊病 104
432基于隧道化建模的轨迹规划
命题构建105
433进一步提升求解效率的
方法108
44轨迹规划在线求解能力保障
方案108
441离散化精度渐变方案109
442多完成度冗余计算方案109
443基于在线查表的紧急避险
方案110
45仿真实验110
参考文献115
第5章结构化道路上的多车协同
决策与规划方法117
51轨迹决策的生成117
52轨迹规划命题的构建117
521主要协同行驶场景分析117
522无信号灯平面十字交叉路口
场景的可通行区域118
523无信号灯平面十字交叉路口
通行任务121
53轨迹规划命题的求解123
531碰撞躲避约束条件的
简化124
532基于渐进时域约束的
离线求解辅助策略124
533基于查表法的在线求解
方案126
54仿真实验126
参考文献131
第6章总结与展望132
61本书内容总结132
62未来研究机遇133目录●●●●●●●●●●智能网联汽车协同决策与规划技术
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