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| 編輯推薦： |
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本书在梳理智能车辆系统动力学建模与仿真相关知识体系的基础上，紧密结合智能驾驶车辆技术的发展趋势，联系科研实际和行业发展现状，利用大量的仿真实例对智能驾驶车辆动力学建模与仿真所涉及的基本理论及关键技术做出全面论述。
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| 內容簡介： |
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本书是介绍智能车辆系统动力学建模与仿真的教材，主要内容包括：智能驾驶车辆仿真技术概述，常用数值算法，MATLAB/Simulink机电系统建模与仿真，MATLAB自动驾驶场景构建，MATLAB自动驾驶系统仿真，控制系统自动代码生成与半实物仿真；另外，本书提供十个具体案例。本书的基础理论与方法，见作者另外一本教材《智能车辆系统动力学与控制》。本书可供汽车行业和大专院校里从事控制系统研究的工程师和专家们参考，也可用作汽车专业研究生的教材。
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| 關於作者： |
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刘丛志，燕山大学机械工程学院教师，清华大学车辆工程博士毕业，共发表SCI/EI论文20余篇，其中第一作者/通讯作者SCI 8篇，一区SCI 7篇，SCI他引300余次，申请发明专利10余项；主持/参与国家及省部级科研项目14项，完成企业横向科研课题13项。
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| 目錄：
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第1篇基 础 理 论
第1章智能驾驶车辆仿真技术概述
1．1概述
1．2仿真平台构成
1．2．1传感器建模
1．2．2车辆动力学建模
1．2．3交通场景建模
1．3仿真平台行业现状
1．3．1MATLAB/Simulink
1．3．2PreScan
1．3．3CarSim/TruckSim/CarMaker
1．3．4PanoSim
1．3．5Apollo
1．3．6Autoware
1．4本章小结
思考题
第2章机电系统建模与仿真基础
2．1概述
2．2插值问题
2．2．1拉格朗日插值
2．2．2牛顿插值
2．2．3三次样条插值
2．2．4埃尔米特插值
2．2．5一维插值
2．3拟合问题
2．3．1线性拟合
2．3．2多项式拟合
2．3．3曲线拟合工具箱
2．3．4系统辨识工具箱
2．4方程组求解
2．5微分方程组求解
2．6复杂系统建模方法
2．6．1动态系统建模基础
2．6．2状态空间建模
2．6．3S函数建模
2．6．4Stateflow建模
2．6．5Simscape建模
2．7非线性模型的线性化
2．8混合系统建模基础
2．9本章小结
思考题
第3章车辆动力学与控制理论基础
3．1概述
3．2车辆系统模型
3．2．1运动学模型
3．2．2动力学模型
3．2．3轮胎模型
3．2．4轮胎侧偏刚度估计
3．3常用滤波器及其应用
3．3．1低通滤波器
3．3．2卡尔曼滤波器
3．4二次规划及其应用
3．4．1路面附着系数估计
3．4．2车辆行驶曲率估计
3．4．3车辆速度规划
3．5PID控制
3．5．1模拟PID控制
3．5．2数字PID控制
3．6线性二次型状态调节器
3．7模型预测控制
3．8本章小结
思考题
第4章MATLAB自动驾驶系统仿真
4．1概述
4．2ADT主要模块简介
4．2．1驾驶场景模块
4．2．2传感器模块
4．2．3多目标跟踪模块
4．2．4轨迹平滑模块
4．2．53D仿真模块
4．2．6车辆动力学模块
4．2．7车辆控制模块
4．2．8自动驾驶模块
4．3自动驾驶场景搭建
4．3．1采用脚本构建场景
4．3．2采用APP构建场景
4．3．3采用场景库构建场景
4．4自动驾驶仿真实例
4．4．1视觉检测
4．4．2毫米波雷达目标检测
4．4．3视觉与毫米波雷达融合检测
4．4．4激光雷达检测
4．4．5车辆自动避障
4．5本章小结
思考题
第5章PreScan自动驾驶系统仿真
5．1概述
5．2主要模块简介
5．2．1驾驶场景模块
5．2．2基础设施模块
5．2．3传感器模块
5．2．4车辆模块
5．2．5轨迹设置模块
5．2．6可视化模块
5．2．7其他实用模块
5．3自动驾驶场景搭建
5．3．1采用GUI构建场景
5．3．2采用场景库构建场景
5．4本章小结
思考题
第6章控制系统自动代码生成与半实物仿真
6．1概述
6．2自动代码生成简介
6．3基于dSPACE的快速原型开发实例
6．3．1dSPACE平台介绍
6．3．2环境搭建与自动代码生成
6．3．3ControlDesk虚拟仪器开发
6．3．4控制器硬件在环仿真
6．4嵌入式开发实例
6．4．1嵌入式硬件介绍
6．4．2环境搭建与自动代码生成
6．4．3FreeMaster虚拟仪器开发
6．4．4控制器硬件在环仿真
6．4．5控制系统参数标定
6．5本章小结
思考题
第2篇项 目 实 践
项目1基于卡尔曼滤波的传感器融合
P1．1任务需求
P1．2车辆纵向行驶状态估计
P1．2．1车速与坡度估计
P1．2．2滑移率与道路附着估计
P1．3车辆横向运动状态估计
P1．3．1横向运动速度估计
P1．3．2行驶道路曲率估计
P1.4多目标跟踪
P1．4．1运动模型
P1．4．2数据关联
P1．4．3传感器融合
P1．4．4简单凸联合
P1．5车道线融合检测与跟踪
思考题
项目2车辆运动学模型仿真
P2．1任务需求
P2．2运动学模型
P2．3横纵向解耦控制
P2．3．1纵向控制器
P2．3．2横向控制器
P2．4系统闭环仿真
思考题
项目3四轮转向汽车操纵稳定性
P3．1任务需求
P3．2四轮转向系统原理
P3．3动力学建模与分析
P3．3．1二自由度模型
P3．3．2稳态转向特性
P3．3．3楔形移动特性
P3．3．4前轮转向和四轮转向比较
P3．4PID控制器
P3．5隆伯格状态观测器
P3．6状态反馈控制器
P3．7闭环系统仿真
思考题
项目4自适应巡航控制系统
P4．1任务需求
P4．2分层控制策略
P4．2．1目标筛选
P4．2．2安全跟车模型
P4．2．3跟车动力学模型
P4．3控制器设计
P4．3．1LQR设计
P4．3．2MPC设计
P4．3．3速度控制
P4．3．4驱动与制动切换控制
P4．4系统仿真
P4．4．1MATLAB ADT平台仿真
P4．4．2PreScan平台仿真
思考题
项目5自动紧急制动系统
P5．1任务需求
P5．2行车安全距离模型
P5．3碰撞时间计算
P5．4控制算法
P5．4．1控制系统需求
P5．4．2最危险目标选取
P5．4．3制动控制策略
P5．5系统仿真
P5．5．1MATLAB ADT平台仿真
P5．5．2PreScan平台仿真
思考题
项目6车道保持辅助系统
P6．1任务需求
P6．2二自由度动力学模型
P6．3控制器设计
P6．3．1自适应预瞄
P6．3．2前馈控制
P6．3．3LQR设计
P6．3．4MPC设计
P6．3．5H∞控制器设计
P6．4系统仿真
P6．4．1MATLAB ADT平台仿真
P6．4．2PreScan平台仿真
思考题
项目7路径跟踪系统
P7．1任务需求
P7．2运动学方法
P7．2．1PID控制
P7．2．2Stanley控制
P7．2．3纯跟踪控制
P7．2．4Alice控制
P7．3动力学方法
P7．3．1LQR控制
P7．3．2MPC控制
P7．4系统仿真
P7．4．1MATLAB ADT平台仿真
P7．4．2PreScan平台仿真
思考题
项目8主动换道避障系统
P8．1任务需求
P8．2换道避障决策
P8．2．1换道时机决策
P8．2．2换道时间决策
P8．3换道路径规划
P8．3．1Frenét坐标系
P8．3．2五次多项式路径规划
P8．4优化目标
P8．5约束条件
P8．6二次规划
P8．7系统仿真
思考题
参考文献
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| 內容試閱：
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电动化、智能化和信息化是汽车技术的发展趋势，而智能驾驶汽车的自动驾驶技术将逐步替代驾驶员简单的驾驶操作，这不仅将改变人们的出行和生活方式，还将变革传统的汽车行业和运输行业。
智能驾驶现已成为未来汽车发展的一大主题，为提高智能驾驶车辆的安全性、可靠性，智能驾驶汽车在真正商业应用之前，需要进行大量的试验验证。但是其作为新兴技术将应用于开放、复杂、不确定的环境，而汽车行驶环境具有的典型随机特征和自然属性往往是不可预测和难以复现的，因此，智能驾驶汽车在试验验证方面仍然面临着非常大的挑战。随着计算机软硬件技术的不断发展，以及物理建模、环境模拟与数值求解等技术的不断成熟，数字化模拟仿真技术被广泛地视为有效解决传统的基于开放道路或封闭试验场测试存在问题的重要手段，也是汽车智能驾驶技术与产品测试、验证和评价的必然途径。基于计算机模拟仿真技术的虚拟仿真测试不仅可复现性好，也具有不受时间、气候和场地限制等优点，且可代替危险性试验，可便捷、自动地调整试验参数，在智能驾驶汽车开发与测试过程中发挥着越来越重要的作用，已成为验证智能驾驶汽车性能不可或缺的技术手段。
在当今全球智能汽车产业大变革的背景下，智能汽车逐步发展为全球创新创业的行业制高点，在教育领域是涉及汽车、电子、通信、自动化等专业交叉的新工科，而目前智能车辆人才短缺并且培养体系不全，因此，将动力学、控制理论、信息技术等应用于车辆工程的重要性日益突出。在燕山大学相关学院的大力支持下，作者团队对智能驾驶微专业建设进行了积极探索，也对相关专业课程、教材进行了同步建设。
本书由刘丛志牵头编写，具体分工如下： 第一部分基础理论的第1章、第6章由刘丛志编写，第2~5章由张亚辉编写； 第二部分项目实践的车辆运动学模型、四轮转向车辆操纵稳定性仿真项目由张亚辉编写，其余5个仿真项目由刘丛志编写。燕山大学智能运载装备实验室研究生杜志彬、王倩、孙钦葆、董浩然、方睿祺以及聊城大学闫宁、吴健、杜二磊、刘玉杰等为部分章节的编写工作提供了支持，北京林业大学陈绮桐博士也为本书的编写提供了帮助。本书的姊妹篇《智能车辆系统动力学与控制》更加注重基本理论及关键技术知识的梳理。本书得到国家自然科学基金项目(项目批准号52102444)的支持，在此对国家自然科学基金委员会的资助表示感谢。
在本书的编写过程中，编者参考了大量国内外发表的资料，在此向相关作者表示感谢，同时感谢清华大学出版社的大力支持。
由于编者经验不足，水平有限，加之时间仓促，书中难免存在疏漏之处，恳请广大读者批评指正，我们将不胜感激并持续改进。
作者
2022年5月
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