图书介绍
智能车辆理论与应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- 陈慧岩 著
- 出版社： 北京：北京理工大学出版社
- ISBN：9787568259668
- 出版时间：2018
- 标注页数：233页
- 文件大小：83MB
- 文件页数：249页
- 主题词：智能控制－汽车－研究生－教材
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图书目录
第1章 智能车辆与人工智能概述1
1.1 智能车辆概述1
1.2 人工智能概述4
1.3 滤波技术基础7
1.3.1 卡尔曼滤波7
1.3.2 粒子滤波11
1.4 智能车辆体系结构13
1.4.1 RCS运行机制介绍14
1.4.2 数据采集与回放系统18
习题19
第2章 智能车辆视觉技术20
2.1 基于三维激光雷达的目标检测与跟踪20
2.1.1 栅格地图创建20
2.1.2 目标聚类与检测21
2.1.3 目标数据关联25
2.1.4 动态目标状态估计29
2.2 使用机器视觉的可通行区域检测32
2.2.1 特征提取算法33
2.2.2 基于FSVM和AdaBoost的特征选择算法38
2.2.3 SVM模型的训练与分类43
2.3 视觉SLAM45
2.3.1 算法框架与前端搭建46
2.3.2 图优化概述51
2.3.3 非回环分层模型54
2.4 实例——用ORB-SLAM2方法计算KITTI数据集58
习题62
第3章 深度学习与目标检测63
3.1 CNN63
3.1.1 CNN模型结构64
3.1.2 CNN的前向传播算法67
3.1.3 CNN的反向传播算法68
3.2 CNN改进70
3.2.1 R-CNN70
3.2.2 SPPNet71
3.2.3 Fast R-CNN72
3.2.4 YOLO74
3.2.5 Faster R-CNN76
3.2.6 SSD77
3.2.7 Mask R-CNN79
3.3 训练框架80
3.3.1 CAFFE80
3.3.2 TensorFlow81
3.3.3 Torch、MXNet与Keras82
3.4 深度学习在智能车辆上的应用实例分析83
3.4.1 基于深度学习的车道线检测83
3.4.2 CAFFE+SSD目标检测实例介绍86
习题93
第4章 智能网联技术94
4.1 基于网联技术的多车编队自动驾驶94
4.1.1 车辆编队总体方案95
4.1.2 多车编队系统架构98
4.1.3 编队车辆平台软件结构99
4.2 V2V通信与车载传感器信息融合的匝道入口避撞系统103
4.2.1 基于车载传感器与V2V通信的避撞系统103
4.2.2 综合V2V通信与车载传感器信息的匝道入口避撞系统108
4.2.3 匝道避碰系统仿真分析109
4.3 基于V2V的遮挡情况下的AEB技术113
4.3.1 在遮挡环境下基于V2V通信的AEB系统114
4.3.2 基于PreScan/MATLAB的模型搭建115
4.3.3 三车V2V避撞仿真分析120
习题123
第5章 智能决策与类人驾驶124
5.1 高速道路环境下智能车辆超车行为决策124
5.1.1 基于层次状态机的超车行为建模126
5.1.2 基于人工神经网络的超车意图产生129
5.1.3 基于规则的超车条件判定133
5.2 无信号灯十字交叉口智能车辆行为决策136
5.2.1 无信号灯十字交叉口场景分析136
5.2.2 基于模糊逻辑的驾驶员激进程度识别137
5.2.3 基于相对驾驶激进程度的无信号灯交叉口决策方法138
5.3 车辆跟驰类人驾驶学习系统141
5.3.1 类人驾驶学习系统设计141
5.3.2 强化学习与马尔科夫决策过程142
5.3.3 Q Learning与NQL（Neural-Q Learning）144
5.3.4 NQL求解过程147
5.3.5 NQL算法流程149
5.4 定距离跟驰仿真试验151
5.4.1 仿真系统设计151
5.4.2 定距离跟驰模型152
5.4.3 试验结果与分析153
习题155
第6章 智能车辆路径规划与运动规划156
6.1 实时、增量式路径规划156
6.1.1 概述156
6.1.2 增量式路径规划算法158
6.1.3 变维度状态空间的实时、增量式路径规划159
6.2 局部路径规划163
6.2.1 局部路径生成算法164
6.2.2 避障分析与路径选择166
6.3 运动规划与行驶模式176
6.3.1 规划方法设计思路176
6.3.2 速度规划方法178
6.3.3 行驶模式分析180
习题184
第7章 智能车辆模型预测控制185
7.1 车辆动力学和轮胎模型185
7.1.1 车辆动力学模型185
7.1.2 轮胎模型189
7.2 模型预测控制理论推导与求解195
7.2.1 模型预测控制算法196
7.2.2 非线性模型预测控制198
7.2.3 线性时变模型预测控制200
7.3 基于动力学模型的前轮主动转向控制206
习题210
第8章 智能车辆测试与评价212
8.1 基于ROS+V-REP的智能车辆测试方法212
8.1.1 安装ROS+V-REP212
8.1.2 模型搭建214
8.1.3 联合仿真测试217
8.2 复杂交通环境智能车辆评价方法222
8.2.1 复杂交通环境下智能车辆性能测试内容222
8.2.2 基于集成测试方法的性能测试224
8.2.3 智能车辆性能测试环境构建224
8.2.4 智能车辆性能评价方法225
习题228
参考文献229