无人驾驶车辆智能行为决策建模

　　如今，智能网联汽车已成为一门热门的新兴技术。该技术是车联网与智能车的有机结合，通过搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、后台等智能信息的交换共享，可显著提升交通安全等级，提高通行效率，促进节能减排。智能网联汽车主要由感知、决策、控制三部分组成。《无人驾驶车辆智能行为决策建模》重点关注决策模块，该模块利用感知模块提供的信息，决定智能车将要执行的动作以及执行这个动作时无人车需要行驶的轨迹。《无人驾驶车辆智能行为决策建模》作者结合团队研究成果，系统化地阐述了智能车行为决策研究背景与现状、仿真建模、数据采集与处理以及具体场景下多种决策实例展示和分析，期望给读者搭建一个完整的无人驾驶车辆智能行为决策知识框架，帮助读者理解和掌握一些决策分析实例，在自己的学习研究中加以运用和拓展，为智能车的发展助力。全书共分6章，第1章无人驾驶汽车智能行为决策的发展背景及现状，重点分析了国内外研究智能车的科研单位和企业的相关进展。第2章联合仿真平台构建，介绍了用于智能车建模的仿真软件以及对典型城市环境的模型和仿真平台搭建。第3章数据采集与预处理，介绍了数据采集的三种方法及数据采集实例，并简要介绍了数据预处理方法和实例。第4章基于规则及强化学习的换道决策建模，详细介绍了换道场景下利用基于规则和强化学习的方法分析换道行为并建立换道决策模型。第5章基于LSPI的环境自适应汇入策略建模，详细介绍了基于LSPI方法搭建汇入场景下决策模型的全过程。第6章城市道路交叉口穿越行为决策建模，以城市道路交叉口场景为例介绍了智能车左转行为决策模型的搭建，主要包含周围车辆轨迹预测和基于冲突消解的左转决策过程。

　　陈雪梅，北京理工大学前沿技术研究院常务副院长，博士，北京理工大学副教授/特聘研究员，加州大学伯克利分校访问学者，扬州智能产业协会高级专家顾问，中国安全产业协会交通运输安全装备分会秘书长，北京市优秀人才项目资助获得者，苏州高新区创新创业领军人才。先后主持或参与国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金汽车产业联合基金、国家自然科学基金青年基金、山东省重点研发计划（重大科技创新工程）、国家863计划、国家科技支撑计划、北京市科委项目等近20余项。以第一作者公开发表论文30多篇，参与制定标准3项，申请授权专利10项。获中国公路学会科学技术奖一等奖。