智能网联汽车协同决策与规划技术

　　本书介绍了智能网联汽车在多种场景下的协同决策与规划方法，其中决策是规划的重要基础，规划是*终的目的。从第2章开始，本书分别对非结构化场景中的单车/多车、结构化道路场景中的单车/多车规划任务进行建模并完成求解。各章节内容由浅入深，相互关联但并不重叠，分别从机器人学、数值优化、自动驾驶以及智能交通四个研究领域角度对协同决策与规划技术予以诠释。 本书适合希望迈入智能网联汽车决策规划领域的技术人员以及高校学生阅读，可作为智能网联汽车决策规划技术领域的首本入门书籍，也可作为自动驾驶业界从业人员的工具书。

　　李柏，湖南大学副教授，岳麓学者。2013年于北京航空航天大学获得工学学士学位，2018年于浙江大学获得工学博士学位。攻读博士学位期间曾在2016–2017年于美国密歇根大学安娜堡分校土木工程系联合培养；2018–2020年曾就职于集团X事业部；现就职于湖南大学机械与运载工程学院。2017年获国际自动控制联合会（IFAC）颁发的2014–2016年*佳期刊论文奖，目前已以第 一作者身份发表国际期刊/会议论文近40篇，主要研究方向为自动驾驶/智能网联汽车的决策及规划方法。葛雨明，中国信息通信研究院高级工程师，“车联网技术创新与测试评价”工信部重点实验室副主任。2013年于中国科学院计算技术研究所获得工学博士学位，美国密歇根大学访问学者，德国弗劳恩霍夫协会开放式通信系统研究所访问学者。现任IMT-2020（5G）推进组蜂窝车联（C-V2X）工作组组长、中国工业互联网产业联盟（AII）国际合作与对外交流组主席、美国工业互联网联盟（IIC）汽车特设组与中国区域组联执主席、中国通信标准化协会物联网技术委员会车联网子组组长、全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会（SAC/TC114/SC34）委员和中国公路学会自动驾驶工作委员会常务委员等。主要从事车联网、自动驾驶、工业互联网领域的相关政策、产业、标准和前沿技术研究工作，参与支撑撰写《关于积极推进“互联网 ”行动的指导意见》《智能汽车创新发展战略》《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》《国家车联网产业标准体系建设指南》等多项国家战略规划，承担和参与了科技部、工信部、欧盟FP7、欧盟H2020、北京市科委、上海市经信委等多项重点研究课题，并牵头和参与了多项国际国内标准的制定工作。

序1
序2
前言
第1章智能网联汽车概述1
11智能网联汽车成为国际社会技
术与产业竞争的制高点1
12智能决策是智能网联汽车的核
心关键技术2
13智能网联汽车轨迹决策与规划
技术基础3
131单车在低速非结构化场景中的
规划方法回顾4
132单车在结构化道路场景中的规
划方法回顾8
133多车在低速非结构化场景中的
协同规划方法回顾10
134多车在结构化道路场景中的协
同规划方法回顾11
参考文献12
第2章低速非结构化场景中的单一
车辆决策与规划方法21
21轨迹规划命题的构建21
211系统动态方程约束22
212两点边值约束24
213流形约束26
214代价函数28
215最优控制问题完整形式29
22轨迹规划命题的数值求解29
221全联立离散化31
222非线性规划33
223非线性规划的初始化35
23AMPL数值优化平台的
应用36
231AMPL的下载与安装36
232AMPL的基本运行方式37
233AMPL的模型文件38
234AMPL的初始解文件43
235AMPL与Matlab联合仿真
平台43
24轨迹决策的生成46
241同伦轨线与轨迹决策46
242轨迹决策与路径+速度
决策48
243基本A*算法与混合A*
算法48
244基于S-T图的搜索57
245X-Y-T三维A*算法59
25进一步提升轨迹规划命题求解
效率的方法62
251直接求解的困难62
252场景隧道化建模思想63
26仿真实验63
参考文献70
第3章低速非结构化场景中的多车
协同决策与规划方法73
31协同轨迹决策与序贯轨迹
决策73
311协同轨迹决策的困难73
312简化协同轨迹决策问题的
思路74
313序贯轨迹决策中的优先级排序
方法75
314序贯轨迹决策整体方案75
32协同轨迹规划命题的构建77
33协同轨迹规划命题的求解80
331直接求解的困难80
332自适应渐进约束初始化
思想80
333自适应渐进约束动态优化
算法81
334进一步降低问题规模的
方法84
34仿真实验85
参考文献89
第4章结构化道路上的单一车辆
决策与规划方法91
41结构化道路概述91
411指引线及其生成方法91
412Frenet坐标系及其弊端96
42轨迹决策的生成99
421基于T-S-L分层采样的解
空间构造99
422代价函数的设计100
423基于动态规划的决策寻优102
43轨迹规划命题的构建与
求解104
431基本命题模型及其弊病 104
432基于隧道化建模的轨迹规划
命题构建105
433进一步提升求解效率的
方法108
44轨迹规划在线求解能力保障
方案108
441离散化精度渐变方案109
442多完成度冗余计算方案109
443基于在线查表的紧急避险
方案110
45仿真实验110
参考文献115
第5章结构化道路上的多车协同
决策与规划方法117
51轨迹决策的生成117
52轨迹规划命题的构建117
521主要协同行驶场景分析117
522无信号灯平面十字交叉路口
场景的可通行区域118
523无信号灯平面十字交叉路口
通行任务121
53轨迹规划命题的求解123
531碰撞躲避约束条件的
简化124
532基于渐进时域约束的
离线求解辅助策略124
533基于查表法的在线求解
方案126
54仿真实验126
参考文献131
第6章总结与展望132
61本书内容总结132
62未来研究机遇133目录●●●●●●●●●●智能网联汽车协同决策与规划技术