自动驾驶汽车决策与控制

　　《自动驾驶汽车决策与控制/自动驾驶技术系列丛书》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。

　　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Scopus/CNKI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。

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
2．2．4 Dijkstra算法
2．2．5 Floyd算法
2．2．6 A*算法
2．2．7 RRT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
6．1 Apollo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
6．2．3 Planning模块运行调试
6．2．4 Planning模块可配置参数文件
6．3 Apollo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
6．4 Apollo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