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| 編輯推薦： |
作者，国内车辆工程头部学校汽车学院院长
内容全面，全面介绍智能驾驶辅助的各个系统
理论与实践相结合
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| 內容簡介： |
汽车智能化技术已经成为国内外汽车工业新的增长点和车辆工程领域研究的热点。本书系统地介绍了汽车智能辅助驾驶系统的发展需求、物理架构、功能算法、技术原理以及应用场景，全面阐述了将环境感知、规划决策与运动控制等多功能集成于一体的先进辅助驾驶系统，分析了面向不同交通场景的典型功能算法逻辑、核心技术原理模型及实践应用效果，总结了综合运用计算机、人工智能以及自动控制等多领域前沿技术实现更加安全、更加宜人的汽车智能辅助驾驶系统全过程技术实现手段。
本书适用于车辆工程领域的研究生培养过程中的教学与实践，也适用于汽车使用、智能驾驶等行业的有关人员学习参考，同时还可作为大专院校汽车相关专业师生的参考书。
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| 關於作者： |
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高镇海，教授，博士生导师，吉林大学汽车工程学院院长
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| 目錄：
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前言
第一篇基础篇
第1章需求分析3
1.1需求挖掘3
1.2标准法规分析3
1.3ODD定义4
1.4场景分析7
1.5系统需求9
第2章系统架构设计11
2.1功能架构11
2.2物理架构16
第3章环境感知18
3.1概述18
3.2传感器与通信技术20
3.2.1超声波传感器20
3.2.2毫米波雷达22
3.2.3激光雷达23
3.2.4视觉传感器25
3.2.5V2X技术27
3.3定位技术28
3.3.1车辆定位需求28
3.3.2车辆定位要素29
3.3.3车辆定位技术29
第4章决策规划38
4.1概述38
4.2预测简介38
4.3预测算法39
4.3.1基于物理学的方法39
4.3.2基于经典机器学习的方法40
4.3.3基于深度学习的方法41
4.4全局路径规划简介44
4.4.1基于图搜索的方法44
4.4.2基于空间采样的方法46
4.4.3基于人工智能的方法46
4.5局部路径算法简介47
4.6局部路径规划算法介绍47
4.6.1基于采样的规划算法47
4.6.2基于优化的规划算法48
4.6.3时空联合规划算法49
4.7基于有限状态机的行为决策模型49
4.7.1有限状态机模型的原理49
4.7.2有限状态机模型在车辆决策中的应用50
4.8基于深度强化学习的行为决策模型51
4.8.1深度强化学习模型的原理51
4.8.2深度强化学习算法51
4.8.3基于深度强化学习模型的应用52
第5章运动控制53
5.1概述53
5.2无模型运动控制53
5.2.1基于PID的运动控制54
5.2.2基于模糊逻辑控制的运动控制55
5.3基于模型的运动控制55
5.3.1基于滑模控制的运动控制56
5.3.2基于鲁棒控制的运动控制56
5.3.3基于LQR方法的运动控制57
5.3.4基于MPC的运动控制58
5.3.5基于多模型自适应理论的车辆控制60
5.4基于学习的运动控制61
5.4.1基于神经网络的运动控制62
5.4.2基于强化学习的运动控制62
第6章安全技术64
6.1主动安全64
6.1.1纵向主动安全64
6.1.2横向主动安全65
6.2被动安全66
6.2.1人体数字模型66
6.2.2乘员约束系统69
6.3功能安全72
6.3.1功能安全概念与安全形势72
6.3.2功能安全法规与标准73
6.3.3设计流程与关键技术74
6.4预期功能安全80
6.4.1预期功能安全概念与形势80
6.4.2预期功能安全法规与标准82
6.4.3预期功能设计流程与关键技术82
6.5信息安全85
6.5.1车联网生态系统86
6.5.2典型车联网安全事件87
6.5.3车联网信息安全风险88
6.5.4车联网信息安全解决方案90
第二篇功能篇
第7章车道偏离预警系统97
7.1车道偏离预警系统简介与系统定义97
7.2车道偏离预警系统的工作原理97
7.3道路识别99
7.3.1道路识别的分类99
7.3.2图像特征的分类100
7.3.3道路识别方法103
7.4车道偏离预警系统的系统功能105
7.4.1基本要求105
7.4.2操作要求106
7.4.3人机交互106
7.5未来发展趋势107
第8章前向碰撞预警系统108
8.1前向碰撞预警系统简介与系统定义108
8.2前向碰撞预警系统的工作原理108
8.3前向碰撞预警系统的工作模式109
8.4前向碰撞预警系统的警告功能110
8.4.1警告目标对象功能110
8.4.2预备碰撞警告及碰撞警告111
8.4.3警告形式111
8.4.4不警告条件112
8.5障碍车检测区域112
8.6警告距离114
8.6.1前车匀速行驶114
8.6.2前车静止114
8.6.3前车减速115
8.7未来发展趋势116
第9章盲区监测技术117
9.1盲区监测技术概述117
9.2盲区监测技术的原理120
9.3盲区监测技术的评价方法122
9.4盲区监测技术的法规和标准123
第10章车道保持技术126
10.1车道保持技术概述126
10.2车道保持技术原理128
10.3车道保持技术的实际应用132
10.4车道保持技术的发展趋势133
第11章自主换道技术135
11.1自主换道技术简介135
11.2自主换道技术方法设计135
11.2.1自主换道决策方法设计135
11.2.2自主换道轨迹规划方法设计137
11.2.3自主换道轨迹跟踪控制方法设计137
11.3自主换道技术实例分析138
11.3.1自主换道决策实例分析138
11.3.2自主换道轨迹规划实例分析142
第12章自适应巡航控制技术144
12.1ACC简介与系统定义144
12.2ACC工作原理144
12.3ACC系统功能145
12.3.1环境感知系统145
12.3.2驾驶人行为特性分析146
12.3.3车辆动力学建模148
12.3.4ACC系统控制算法150
12.4现有主要问题152
12.5仿真案例分析152
12.5应用案例分析154
第13章自动紧急制动技术155
13.1AEB简介与系统定义155
13.2AEB的工作原理157
13.3AEB系统功能157
13.4AEB的仿真实例161
13.5AEB系统的局限性162
第14章自动泊车163
14.1自动泊车简介163
14.2技术框架164
14.3具体开发应用170
14.4自动泊车应用现状171
14.5自动泊车发展趋势172
第15章交叉口通行协同控制技术173
15.1交叉口通行协同控制技术简介173
15.2交叉口通行协同控制方法设计174
15.2.1交叉口通行协同控制方法分类174
15.2.2基于规则的交叉口通行协同控制方法175
15.2.3基于优化的交叉口通行协同控制方法176
15.3交叉口通行协同控制技术实例分析179
15.3.1安全性指标设计180
15.3.2舒适性指标设计180
15.3.3通行效率指标设计181
15.3.4驾驶风格个性化的优化目标函数181
第三篇测试验证篇
第16章测试体系185
16.1辅助驾驶系统测试的必要性185
16.2辅助驾驶系统测试内容186
16.2.1测试内容186
16.2.2
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| 內容試閱：
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目前，汽车智能化技术已成为国内外汽车工业新的增长点和车辆工程领域研究的热点，许多国家都将智能汽车作为智能交通系统中的重点发展对象。
智能汽车的核心在于智能驾驶系统，其通过增加先进的传感器、控制器、执行器等装置，将环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等诸多功能集于一体，并综合运用计算机、现代传感、信息融合、通信、人工智能及自动控制等多领域的前沿技术，完成了对车辆态势、行车环境和交通情况等信息的提取和分析，从而实现了对车辆行驶状态、行驶路径的决策规划和自主控制。近年来，以自动驾驶汽车、车联网、软件定义汽车与共享出行为代表的新技术与新业态相互渗透、交织，全球汽车产业正面临着前所未有的颠覆性变革。
相比于如火如荼的国内外智能网联汽车技术发展，我国高等学校车辆工程专业人才培养体系动态升级相对滞后，存在知识体系偏机械与力学、教学内容重理论轻工程实践、课程内容与企业实际产品研发需求脱节等问题；同时，外国高校也没有设置车辆工程这一相对独立的学科，现有研究多是在工学或机电学中开展特色研究。因此，设置相关的智能驾驶系统关键技术课程，在国内外尚处于空白与探索阶段，没有太多可供参考与借鉴的经验。
为此，本书强化在技术变革浪潮下对传统车辆工程专业的知识设计与智能驾驶技术的全面导入，强调智能驾驶开发流程与测试应用服务，包含汽车智能辅助驾驶系统的发展需求、物理架构、功能算法、技术原理及应用场景，分析了面向不同交通场景的典型功能算法逻辑、核心技术原理模型及实践应用效果，打造了一条智能驾驶“核心技术、功能开发、测试验证”的课程体系链条。
本书由吉林大学汽车工程学院及汽车底盘集成与仿生全国重点实验室的诸多专家、学者共同参与编写。本书将成为国内高等院校车辆工程专业及智能交通、智能自动化等相关专业的基础专业教材，同时也可以作为行业内专业技术人士的工具手册，对于智能网联汽车专业人才的培养、新时代课程体系的升级改革具有重要的意义。
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