第1章 自动高速道路系统与智能车辆控制
1.1 背景
1.2 智能交通系统和自动高速公路系统
1.2.1 智能交通系统
1.2.2 自动高速公路系统
1.2.3 智能车辆
1.3 自动驾驶国内外研究现状
1.3.1 研究项目
1.3.2 AHS中车辆队列的控制结构
1.3.3 纵向控制
1.3.4 横向控制
1.3.5 纵向与横向联合控制
1.4 总结
第2章 自动高速公路系统的车辆建模
2.1 简介
2.2 车辆运动原理和纵向与横向车辆模型
2.2.1 车辆运动原理
2.2.2 纵向与横向模型
2.3 车辆纵向动力学建模
2.3.1 纵向动力学
2.3.2 传动系统动力学
2.3.3 仿真分析
2.4 横向车辆动力学的建模
2.4.1 横向运动学模型
2.4.2 横向动力学
2.4.3 仿真分析
2.5 总结
第3章 车辆队列纵向控制
3.1 简介
3.2 纵向控制系统的结构
3.3 上位控制器
3.3.1 引言
3.3.2 串稳定性
3.3.3 交通流稳定性
3.3.4 固定时距策略的分析
3.3.5 安全间距策略
3.3 6仿真测试
3.4 下位控制器
3.4.1 引言
3.4.2 加速与制动联合模糊控制器
3.4.3 仿真测试
3.5 结论
第4章 车辆横向控制
4.1 简介
4.2 多模型控制方法
4.2.1 引言
4.2.2 工作区间法与多模型控制方法
4.3 横向控制系统的结构
4.4 车辆横向动力学分析
4.4.1 自行车模型
4.4.2 参数变化的开环响应
4.5 横向控制器的设计
4.5.1 抗饱和PID
4.5.2 车辆横向模糊控制
4.5.3 多模型模糊控制
4.5.4 变道策略的虚拟期望轨迹
4.6 仿真测试
4.6.1 测试1:不同速度下的车道保持控制(1)
4.6.2 测试2:不同速度下的车道保持控制(2)
4.6.3 测试3:不同负载和轮胎侧偏刚度下的车道保持控制
4.6.4 测试4:不同速度下的变道操作
4.6.5 测试5:不同负载和侧偏刚度下的变道操作
4.7 总结
第5章 车辆纵横向耦合控制
5.1 简介
5.2 系统集成
5.2.1 纵向与横向解耦控制
5.2.2 纵、横向集成控制系统
5.3 仿真实验
5.4 结论
第6章 车辆状态观测与多传感器智能车平台
6.1 简介
6.2 车辆状态的观测
6.2.1 简介
6.2.2 面向线性时变系统的卡尔曼一布西滤波器
6.2.3 基于卡尔曼.布西滤波器的横摆角速度及横向速度估计
6.2.4 状态估计结果
6.3 多传感器智能车实验平台介绍
6.3.1 缩小比例的多传感器智能车原型介绍
6.3.2 基于dSPACE的快速原型与测试
6.3.3 基于轮毂电机驱动的线控智能底盘
6.4 结论
参考文献
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