本书结合智能车辆技术的最新发展情况，对智能车辆技术涉及的重点内容进行了全面的介绍。全书共6章，主要探讨智能车辆的关键技术，即环境感知技术、轨迹规划技术与跟踪控制技术。本书的第1章为概述，第2章介绍了智能车辆环境感知技术，第3章和第4章介绍了智能车辆的轨迹规划技术，第5章和第6章介绍了车辆轨迹跟踪与控制技术。 本书按照适宜读者阅读的顺序安排章节内容，尽量从不同学科角度阐述智能车辆的环境感知技术、轨迹规划技术与跟踪控制技术。本书可供从事智能车辆环境感知、轨迹规划和控制领域的技术人员参考，也可作为高校本科生/研究生的教学参考书。

第1章 智能车辆概述
1.1 智能车辆是未来车辆行业的重要发展方向
1.2 智能车辆关键技术介绍
1.2.1 环境感知技术
1.2.2 路径规划技术
1.2.3 运动控制技术
1.3 智能车辆关键技术研究基础
1.3.1 环境感知技术回顾
1.3.2 路径规划技术回顾
1.3.3 运动控制技术回顾
参考文献
第2章 智能车辆环境感知技术
2.1 基于改进Hough变换的结构化道路车道线识别
2.1.1 车道线识别研究现状
2.1.2 道路边缘特征提取
2.1.3 改进的Hough变换检测算法
2.1.4 车道线方向判别
2.1.5 结果验证与分析
2.2 基于深度学习的目标检测
2.2.1 图像去雾技术研究
2.2.2 图像去雾算法及模型
2.2.3 基于改进AOD-Net的去雾算法
2.2.4 改进图像去雾算法的实验对比分析
2.2.5 神经网络与深度学习
2.2.6 YOLOv5模型介绍
2.2.7 基于改进YOLOv5s的目标检测
2.2.8 基于视觉的目标检测结果分析
2.3 多传感器信息融合
2.3.1 多传感器信息融合的基本原理
2.3.2 摄像头标定
2.3.3 激光雷达校准
2.3.4 摄像头和激光雷达的时空统一
2.3.5 数据预处理
2.3.6 基于卡尔曼滤波算法的信息融合
2.3.7 基于改进自适应加权法的信息融合
2.3.8 试验验证与分析
参考文献
第3章 基于改进算法的智能车辆轨迹规划
3.1 改进的RRT算法
3.1.1 扩展目标偏移
3.1.2 随机点扩展优化
3.1.3 碰撞检测
3.2 改进的遗传算法
3.2.1 构建车辆模型
3.2.2 基于B样条曲线的轨迹参数化
3.2.3 基于IGA的轨迹优化方法
3.2.4 全局优化
3.2.5 模拟结果与分析
3.3 改进的A*算法
3.3.1 改进的A*算法研究
3.3.2 动态窗口法
3.3.3 仿真实验与分析
参考文献
第4章 基于ACT-R认知模型的车辆主动避障系统轨迹规划方法研究
4.1 ACT-R认知框架
4.2 基于ACT-R的轨迹规划方法框架结构
4.3 ACT-R认知模型的建模方法
4.3.1 ACT-R初始化行为建模
4.3.2 轨迹规划模块
4.3.3 ACT-R的估计行为模型
4.3.4 ACT-R权重调整行为建模
4.4 轨迹规划方法的仿真分析
4.5 轨迹规划方法的实验验证
参考文献
第5章 车辆轨迹跟踪控制研究
5.1 基于改进MPC的车辆轨迹跟踪控制系统
5.1.1 车辆轨迹跟踪控制方法
5.1.2 基于改进MPC的车辆轨迹跟踪控制系统设计
5.1.3 车辆联合仿真平台验证与分析
5.2 联合规划层的车辆轨迹跟踪控制系统
5.2.1 联合规划层的车辆轨迹跟踪控制系统设计
5.2.2 车辆轨迹规划模块设计
5.2.3 车辆轨迹跟踪控制器设计
5.2.4 车辆联合仿真平台验证与分析
5.3 考虑动力学特征的车辆轨迹跟踪控制系统
5.3.1 车辆速度规划模块搭建
5.3.2 车辆联合仿真平台验证与分析
5.3.3 车辆硬件在环平台实验与分析
参考文献
第6章 城市工况下智能网联汽车轨迹规划与控制方法研究
6.1 智能网联环境模型与智能车辆模型搭建
6.1.1 基于PreScan的智能网联环境建模
6.1.2 智能车辆模型搭建
6.1.3 基于CarSim的智能车辆仿真模型搭建
6.2 智能网联汽车轨迹规划方法
6.2.1 传统A*算法介绍
6.2.2 基于改进A*算法的轨迹规划
6.2.3 轨迹规划方法对比仿真实验
6.3 智能网联汽车决策控制系统设计
6.3.1 智能网联汽车速度预测决策控制系统设计
6.3.2 智能网联汽车超车决策控制系统设计
6.3.3 智能网联汽车动态避障决策控制系统设计
6.4 智能网联汽车轨迹跟踪控制器设计
6.4.1 传统终端滑模控制器原理介绍
6.4.2 终端滑模控制器改进设计
6.4.3 终端滑模控制器稳定性分析
6.4.4 不同工况下硬件在环试验
参考文献