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『簡體書』智能网联车辆生态协同驾驶:未来出行解决方案

書城自編碼: 3800080
分類:簡體書→大陸圖書→工業技術汽車/交通運輸
作者: 马芳武,杨昱,王佳伟
國際書號(ISBN): 9787568084987
出版社: 华中科技大学出版社
出版日期: 2022-10-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 精装

售價:HK$ 197.5

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編輯推薦:
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。
內容簡介:
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。
關於作者:
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。
目錄
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车辆编队节能最优控制主要算法/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最优速度轨迹规划/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最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
內容試閱
前言 全球出行产业正在经历一场前所未有的深刻变革,智能生态出行系统将成为未来智慧城市的重要纽带和主动脉。5G、自动驾驶、人工智能等前沿技术正在重塑出行产业和未来出行方式,深刻影响着全球未来出行新格局。汽车作为智能生态出行系统中的重要组成部分,不断呈现出电动化、智能化、网联化、共享化的发展趋势,汽车领域也逐渐转变成集汽车制造、智能感知、先进控制、通信互联、交通管控、汽车产品和服务等多学科共融的生态集群。同时,智能网联汽车的高速发展及先进通信技术的普及,又孕育出了新的交通系统,即智能交通系统。智能交通系统的建设主要依靠“智慧的路、聪明的车、实时的云、可靠的网、精确的图”五大技术体系,涵盖微观和宏观交通系统优化管控,可以多层次、全方位地实现交通优化控制、交通管控和交通分配,以满足安全导向、出行效率导向和环境友好导向的功能需求。 智能网联车辆生态协同驾驶是未来生态出行模式的重要组成部分,其主要依靠单个车辆(单车)智能控制、多车协同控制和车路协同控制等关键技术,实现多车在高速公路、城市道路等场景下的安全、高效、节能行驶,其中多车协同编队控制和交叉口生态速度规划*具研究和应用价值。多车协同编队依靠车辆与车辆(V2V)通信,使被控车辆可以实时获取周边交通参与者的准确状态信息,从而实现更稳定、更安全的决策判断与更经济、更环保的输出控制。多车协同编队控制技术可兼顾安全和节能需求,在提高通行效率、保证出行安全、优化乘坐体验等方面提供了新的解决方案。特别是,商用车编队控制技术具有较高的商业应用价值,其不仅可以通过减小跟车间距来提高通行效率、降低空气阻力,还可以显著降低驾驶强度,避免发生由驾驶疲劳引起的安全事故。交叉口生态速度规划依靠车辆与道路基础设施(V2I)通信,由路侧单元将信号灯相位信号发送给车辆(车辆编队),并利用一系列*优规划算法进行速度引导,实现信号灯交叉口绿波带通行,从而减少车辆红灯等待时的低能效启停过程,促进道路车辆和交通的可持续发展。交叉口生态速度规划还可以进一步融合交叉口信号灯配时策略,通过车路协同控制进行通行效率与驾驶生态性能的深入优化,最终实现无信号灯交叉口的多交通参与者协同控制。 本书的作者及其团队近年来主要从事智能网联驾驶、生态出行等领域的研究,本书便是在已有研究的基础上,重点围绕多车协同编队控制和交叉口生态速度规划两大研究点展开,细致阐述了其科研价值、设计方法与理论、应用效果与优势、研究展望等。本书共分为10章。第1章为汽车智能生态出行概述,主要阐述了汽车及出行领域的重要变革,重点围绕自动驾驶、车路协同和智能交通进行了全面的综述。第2章对多车协同编队控制的发展现状进行分析探讨,介绍了自适应巡航控制策略的设计要求与设计理论,并进一步阐述其在以节能为导向的生态协同驾驶中的应用。第3章主要针对车辆编队的纵向跟随控制,深入研究复杂通信拓扑结构对协同自适应巡航控制器设计的影响,并提出通信拓扑结构与控制器解耦设计理论。第4章考虑了实际通信环境中不可避免的通信延时,从鲁棒控制和Smith预估补偿控制两个层面来应对延时对系统控制的不良影响。第5章为提高通信资源的利用率、避免出现明显的通信延时,设计了事件触发策略及其在非理想通信环境下的自适应调整策略。第6章以节能为主要设计导向,综述了不同*优控制算法,并采用模型预测控制算法实现了车辆编队的节能巡航控制。第7章从巡航和信号灯交叉口两个层面进行生态驾驶设计,利用动态规划理论设计了考虑横向约束的队列*优速度轨迹规划策略和信号灯交叉口生态驾驶*优速度轨迹规划策略。第8章介绍了车联网技术的发展现状及其软硬件实现,并介绍了国内智能网联汽车示范区的建设现状。第9章从智能网联汽车认知交互角度出发,开展了在复杂“人车路”系统中,驾驶人意图识别、人机协作驾驶等研究。第10章介绍了商用车编队行驶技术的特点、优势及信号灯交叉口的生态协同控制策略,并畅想了未来智慧出行系统。 本书总括了国内外数位专家、学者的观点和见解,在理论和应用层面体现了多个科研项目的丰富产出,作者将两个国家先进的智能网联汽车技术进行总结与剖析,历时四年,经过数轮合作,完成本书的编著校对工作。马芳武教授担任本书的第一著者并负责总校对工作;Levent Guvenc教授(美国俄亥俄州立大学)对本书核心章节的研究工作给予了指导;付锐教授(长安大学)在本书编著过程中也给予了诸多实质性的指导并参与了部分章节的编著工作;杨昱博士和王佳伟博士担任本书的著者并负责校对工作。本书第1、2章由杨昱和王佳伟共同完成;第3、4、5章由王佳伟完成;第6、7章由杨昱完成;第8章由李昕晨(美国俄亥俄州立大学)、吴官朴和孙博华共同完成;第9章由付锐教授和孙秦豫共同完成;第10章由杨昱、吴官朴和孙博华共同完成。另外,仲首任、单子桐、沈昱成、申棋仁和代明宇也参与了部分章节的编著工作。本书介绍的研究内容得到吉林省科技发展项目“基于耦合控制的智能车组群生态协同驾驶”(20190302077GX)的支持,以及吉林大学未来出行生态汽车吉林省重点实验室的大力支持,在此表示衷心的感谢! 希望本书能够为广大读者在智能网联汽车领域提供新的技术思路,在理论和应用层面给予读者更多的引导和支持。希望本书能够完善未来出行解决方案,推动智能网联汽车和智能交通系统的发展,协助相关人员在技术领域创造更多利国利民的价值。 由于作者水平有限,书中难免存在不足之处,恳请专家、学者和读者批评指正。马芳武吉林大学教授SAE会士FISITA技术顾问2021年10月

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。

 

 

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