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| 編輯推薦： |
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由北京航空航天大学和百度自动驾驶事业群组联合编写，系统介绍自动驾驶技术基础理论，并依托百度Apollo自动驾驶平台动手实践，体现了我国自动驾驶技术领域的*科研成果和前沿技术应用
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| 內容簡介： |
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本册书主要介绍无人驾驶汽车的决策与控制平台技术，让读者从基础开始，由浅入深地了解自动驾驶汽车的全局路径规划、自动驾驶汽车的车辆行为决策、车辆动作规划、自动驾驶车辆控制等知识点，并通过实际案例介绍如何应用自动驾驶汽车决策与规划。
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| 關於作者： |
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杨世春，北京航空航天大学车辆工程国家重点学科长聘教授，目前担任交通科学与工程学院院长助理，新能源汽车工程学科负责人。长期致力于新能源汽车能源动力系统控制技术研究，近年来主持了包括国家自然科学基金、重点研发计划、863 计划等在内的国家和省部级项目30余项，以第一作者或通信作者发表SCI源刊论文29篇，在ScopusCNKI被引1136次，在SCI中他引373次；以第一享有人授权发明专利22项，授权国际专利8项；在IEEE Transactions on Industrial Electronics, IJAT等10多个期刊中担任审稿人。主持编写了国家级规划教材《电动汽车基础理论与设计》、专著《跟车状态下的车辆能耗与排放分析》、专著《电动汽车设计基础》，牵头创建了新能源汽车工程工信部首批重点交叉学科；参与《中国制造2025》中节能与新能源汽车技术路线图的撰写。杨世春带领团队近年来取得了多项高水平研究成果，获中国汽车工业技术发明一等奖1项，教育部科学技术和技术发明二等奖各1项；获北京市高等教育教学成果二等奖1项；2016年入选第七届全国优秀科技工作者。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章概述
1.1自动驾驶汽车介绍
1.1.1自动驾驶汽车概念与分级
1.1.2自动驾驶汽车关键技术
1.2自动驾驶汽车的规划与控制
1.2.1概念与意义
1.2.2路径规划
1.2.3自动驾驶汽车控制
1.3规划控制中的机器学习基本思想
1.4本章小结
参考文献
第2章全局路径规划
2.1全局路径规划概述
2.2车用地图与导航技术
2.2.1车用高精地图
2.2.2高精地图与汽车导航
2.2.3路径规划算法分类
2.2.4Dijkstra算法
2.2.5Floyd算法
2.2.6A*算法
2.2.7RRT算法
2.2.8路径规划算法的发展
2.3本章小结
参考文献
第3章汽车行为决策
3.1汽车行为决策算法概述
3.2交通环境行为预测
3.2.1交通参与者行为预测
3.2.2安全性评估算法
3.3汽车行为决策理论
3.3.1无人驾驶行为决策系统
3.3.2基于规则的行为决策
3.3.3马尔可夫决策过程
3.4本章小结
参考文献
第4章汽车运动规划
4.1汽车可行驶区域生成
4.2汽车局部轨迹规划
4.2.1局部轨迹生成主要方法
4.2.2局部轨迹直接构造法
4.2.3路径速度分解法
4.2.4机器学习在局部路径规划中的应用
4.3驾驶舒适度评价体系
4.4本章小结
参考文献
第5章自动驾驶汽车控制
5.1汽车运动控制理论
5.1.1经典控制理论
5.1.2现代控制理论
5.2汽车模型
5.2.1汽车动力学
5.2.2汽车运动学
5.3汽车运动控制
5.3.1概述
5.3.2预瞄跟随控制
5.3.3前馈控制
5.3.4反馈控制
5.3.5横向控制
5.3.6纵向控制
5.3.7横纵向协同控制
5.4本章小结
参考文献
第6章基于Apollo平台的决策与控制实践
6.1Apollo平台安装简介
6.1.1安装Git LFS
6.1.2下载Apollo源代码
6.1.3安装Docker CE环境
6.1.4编译源代码
6.1.5启动Apollo仿真平台
6.2基于本地Apollo环境的Planning模块调试
6.2.1进入Apollo环境
6.2.2基于数据包制作相对地图
6.2.3Planning模块运行调试
6.2.4Planning模块可配置参数文件
6.3Apollo仿真平台
6.3.1仿真平台的真实性
6.3.2仿真平台的全面性
6.3.3仿真系统的结构
6.3.4动态变速仿真技术
6.3.5仿真平台实践
6.4Apollo案例分析
6.4.1阿波龙
6.4.2阿波牛
6.5本章小结
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
汽车产业是国民经济重要的战略性、支柱性产业，与人民群众生活密切相关。汽车是新技术应用的重要载体，随着通信、互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术在汽车领域的广泛应用，汽车正由人工操控的机械产品加速向智能化系统控制的智能产品转变，智能汽车已成为产业技术的战略制高点。发展自动驾驶汽车是解决汽车社会面临的交通安全、道路拥堵、能源消耗、环境污染等问题的重要手段。当前针对自动驾驶汽车研发的热潮空前，然而市面上缺少系统地对自动驾驶汽车相关技术进行介绍的书籍。本书作为系列丛书的一部分，对自动驾驶汽车决策与控制技术涉及的内容进行了系统介绍。本书作者将多年从事自动驾驶汽车教学与科研的丰富经验梳理、总结成册，在编写过程中借鉴了同类教材的优点，同时将自动驾驶汽车的最新研究成果与百度Apollo平台的最新技术吸收进来，因此本书具有较强的综合性和前沿性，有利于学生理解和掌握智能驾驶汽车最新的核心技术。
本书为高等院校汽车工程、交通工程专业的学生编写，同时也可供从事智能汽车技术研究的有关工程技术人员参考。全书共分为6章。第1章是概述，介绍了自动驾驶汽车的行业发展现状及发展趋势； 第2章介绍了自动驾驶全局路径规划相关内容，包括车用地图与导航技术、常用路径规划算法等相关内容； 第3章介绍了自动驾驶汽车行为决策相关理论，包括交通参与者行为预测算法、自动驾驶汽车行为决策算法等内容； 第4章介绍了自动驾驶汽车运动规划相关算法，包括汽车局部轨迹生成的不同方法、自动驾驶汽车行驶舒适度评价体系等内容； 第5章介绍了自动驾驶汽车控制理论，包括汽车运动控制理论、汽车动力学与运动学模型以及汽车横纵向控制方法等内容； 第6章介绍了基于Apollo平台的决策与控制实践内容，包括Apollo平台、Apollo仿真平台的安装和使用，并介绍了Apollo的应用案例。
本书由北京航空航天大学联合百度共同编写，在编写过程中得到了来自北京航空航天大学和百度的多位专家、老师、同学的参与和支持，包括冯宗宝、陈昱伊、李强伟、周伟韬、梅鹏、马飞等，谨在此向他们致以深切的谢意。
本书在编写过程中，参阅了大量的文献资料，从中得到了许多有益的启示和帮助，在此向这些文献的作者表示衷心的感谢。
由于编写时间短、编者水平有限，加之经验不足，本书难免有疏漏之处，恳请各位同行和读者批评指正。
编者
2019年10月
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