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。
（1）《智能车辆感知、轨迹规划与控制》是一本实用技术专著，全面系统地展示了目前智能车辆环境感知、轨迹规划与跟踪控制技术方面的研究成果。（2）强调知识的应用性，具有较强的针对性，适合汽车研发设计、教学科研等相关人员使用。
智能车辆（intelligentvehicles，IV）是智能交通系统的重要组成部分，能够提高驾驶安全性，大幅改善公路交通效率，降低能源消耗量，此技术的研究已成为国内外科研机构关注的热点。智能车辆应用各种先进的传感技术获得车辆本身和行驶环境的状态信息，通过智能算法对相关环境状态信息进行数据融合处理和分析，对车辆的运动进行规划，并将轨迹信息传递给车辆的轨迹跟踪控制系统。在紧急情况下，即驾驶员无法对道路状况做出反应时，智能车辆能够自主完成危险避障任务，帮助驾驶员规避危险；在发生危险情况之前，对驾驶员进行提醒，使得驾驶员能够做出必要的回避动作，避免交通事故的发生。智能车辆研究的主要目的是降低严重的交通事故发生率，提高道路交通的运输效率，并且最大程度地保护驾驶员和乘坐人员的安全，以及运输货物的安全。
智能车辆研究的关键技术包括环境感知、车辆定位和车辆的规划与控制等。本书介绍了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。其中，环境感知是轨迹规划的基础，该模块可以将车辆的行驶状态和环境感知信息提供给轨迹规划模块；轨迹规划模块根据车辆的行驶状态和环境感知信息，考虑时间因素，规划出车辆的行驶轨迹（规划的轨迹包括和时间相关的速度、加速度、行驶时间等状态和控制量），并将轨迹信息传给运动控制模块；运动控制模块接收到规划轨迹的详细信息以后，对车辆的姿态进行控制，使其沿着规划的轨迹进行循迹行驶，以达到对智能车辆自动控制的目的。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。
本书适合希望涉足智能车辆环境感知、轨迹规划和控制领域的技术人员、高校本科生/研究生，也可作为研究智能车辆环境感知、轨迹规划和控制领域的基础书籍。我们期待能够与来自更多领域的读者产生思想上的共鸣。
在此感谢牛传虎、曹家平、巩春鹏、姜元帅、徐广鹏、孙超等人，他们就相关章节技术细节与笔者进行了富有启发性的讨论。
限于笔者的学识与研究水平，加之书稿编写经验不足，本书难免有疏漏之处，恳请各位读者不吝指正。
著者
2023年9月
第1章 智能车辆概述001
1.1 智能车辆是未来车辆行业的重要发展方向002
1.2 智能车辆关键技术介绍003
1.2.1 环境感知技术005
1.2.2 路径规划技术005
1.2.3 运动控制技术006
1.3 智能车辆关键技术研究基础007
1.3.1 环境感知技术回顾008
1.3.2 路径规划技术回顾014
1.3.3 运动控制技术回顾018
参考文献020
第2章 智能车辆环境感知技术028
2.1 基于改进Hough变换的结构化道路车道线识别029
2.1.1 车道线识别研究现状029
2.1.2 道路边缘特征提取030
2.1.3 改进的Hough变换检测算法032
2.1.4 车道线方向判别034
2.1.5 结果验证与分析035
2.2 基于深度学习的目标检测036
2.2.1 图像去雾技术研究036
2.2.2 图像去雾算法及模型038
2.2.3 基于改进AOD-Net的去雾算法041
2.2.4 改进图像去雾算法的实验对比分析045
2.2.5 神经网络与深度学习048
2.2.6 YOLOv5模型介绍050
2.2.7 基于改进YOLOv5s的目标检测053
2.2.8 基于视觉的目标检测结果分析056
2.3 多传感器信息融合060
2.3.1 多传感器信息融合的基本原理061
2.3.2 摄像头标定061
2.3.3 激光雷达校准068
2.3.4 摄像头和激光雷达的时空统一070
2.3.5 数据预处理072
2.3.6 基于卡尔曼滤波算法的信息融合074
2.3.7 基于改进自适应加权法的信息融合076
2.3.8 试验验证与分析080
参考文献083
第3章 基于改进算法的智能车辆轨迹规划086
3.1 改进的RRT算法087
3.1.1 扩展目标偏移088
3.1.2 随机点扩展优化088
3.1.3 碰撞检测091
3.2 改进的遗传算法092
3.2.1 构建车辆模型092
3.2.2 基于B样条曲线的轨迹参数化092
3.2.3 基于IGA的轨迹优化方法094
3.2.4 全局优化096
3.2.5 模拟结果与分析102
3.3 改进的A??算法104
3.3.1 改进的A??算法研究104
3.3.2 动态窗口法106
3.3.3 仿真实验与分析109
参考文献118
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120
4.1 ACT-R认知框架121
4.2 基于ACT-R的轨迹规划方法框架结构121
4.3 ACT-R认知模型的建模方法122
4.3.1 ACT-R初始化行为建模123
4.3.2 轨迹规划模块125
4.3.3 ACT-R的估计行为模型127
4.3.4 ACT-R权重调整行为建模129
4.4 轨迹规划方法的仿真分析130
4.5 轨迹规划方法的实验验证134
参考文献135
第5章 车辆轨迹跟踪控制研究136
5.1 基于改进MPC的车辆轨迹跟踪控制系统137
5.1.1 车辆轨迹跟踪控制方法137
5.1.2 基于改进MPC的车辆轨迹跟踪控制系统设计145
5.1.3 车辆联合仿真平台验证与分析148
5.2 联合规划层的车辆轨迹跟踪控制系统159
5.2.1 联合规划层的车辆轨迹跟踪控制系统设计159
5.2.2 车辆轨迹规划模块设计159
5.2.3 车辆轨迹跟踪控制器设计162
5.2.4 车辆联合仿真平台验证与分析162
5.3 考虑动力学特征的车辆轨迹跟踪控制系统171
5.3.1 车辆速度规划模块搭建172
5.3.2 车辆联合仿真平台验证与分析174
5.3.3 车辆硬件在环测试平台实验与分析175
参考文献180
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181
6.1 智能网联环境模型与智能车辆模型搭建182
6.1.1 基于PreScan的智能网联环境建模182
6.1.2 智能车辆模型搭建186
6.1.3 基于CarSim的智能车辆仿真模型搭建190
6.2 智能网联汽车轨迹规划方法193
6.2.1 传统A??算法介绍194
6.2.2 基于改进A??算法的轨迹规划195
6.2.3 轨迹规划方法对比仿真实验198
6.3 智能网联汽车决策控制系统设计205
6.3.1 智能网联汽车速度预测决策控制系统设计206
6.3.2 智能网联汽车超车决策控制系统设计212
6.3.3 智能网联汽车动态避障决策控制系统设计219
6.4 智能网联汽车轨迹跟踪控制器设计224
6.4.1 传统终端滑模控制器原理介绍225
6.4.2 终端滑模控制器改进设计225
6.4.3 终端滑模控制器稳定性分析228
6.4.4 不同工况下硬件在环试验228
参考文献231
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