自動駕駛汽車決策與控制

前言
第1章 概述
1．1 自動駕駛汽車介紹
1．1．1 自動駕駛汽車概念與分級
1．1．2 自動駕駛汽車關鍵技術
1．2 自動駕駛汽車的規(guī)劃與控制
1．2．1 概念與意義
1．2．2 路徑規(guī)劃
1．2．3 自動駕駛汽車控制
1．3 規(guī)劃控制中的機器學習基本思想
1．4 本章小結
參考文獻
第2章 全局路徑規(guī)劃
2．1 全局路徑規(guī)劃概述
2．2 車用地圖與導航技術
2．2．1 車用高精地圖
2．2．2 高精地圖與汽車導航
2．2．3 路徑規(guī)劃算法分類
2．2．4 Dijkstra算法
2．2．5 Floyd算法
2．2．6 A*算法
2．2．7 RRT算法
2．2．8 路徑規(guī)劃算法的發(fā)展
2．3 本章小結
參考文獻
第3章 汽車行為決策
3．1 汽車行為決策算法概述
3．2 交通環(huán)境行為預測
3．2．1 交通參與者行為預測
3．2．2 安全性評估算法
3．3 汽車行為決策理論
3．3．1 無人駕駛行為決策系統(tǒng)
3．3．2 基于規(guī)則的行為決策
3．3．3 馬爾可夫決策過程
3．4 本章小結
參考文獻
第4章 汽車運動規(guī)劃
4．1 汽車可行駛區(qū)域生成
4．2 汽車局部軌跡規(guī)劃
4．2．1 局部軌跡生成主要方法
4．2．2 局部軌跡直接構造法
4．2．3 路徑速度分解法
4．2．4 機器學習在局部路徑規(guī)劃中的應用
4．3 駕駛舒適度評價體系
4．4 本章小結
參考文獻
第5章 自動駕駛汽車控制
5．1 汽車運動控制理論
5．1．1 經(jīng)典控制理論
5．1．2 現(xiàn)代控制理論
5．2 汽車模型
5．2．1 汽車動力學
5．2．2 汽車運動學
5．3 汽車運動控制
5．3．1 概述
5．3．2 預瞄跟隨控制
5．3．3 前饋控制
5．3．4 反饋控制
5．3．5 橫向控制
5．3．6 縱向控制
5．3．7 橫縱向協(xié)同控制
5．4 本章小結
參考文獻
第6章 基于Apollo平臺的決策與控制實踐
6．1 Apollo平臺安裝簡介
6．1．1 安裝Git LFS
6．1．2 下載Apollo源代碼
6．1．3 安裝Docker CE環(huán)境
6．1．4 編譯源代碼
6．1．5 啟動Apollo仿真平臺
6．2 基于本地Apollo環(huán)境的Planning模塊調(diào)試
6．2．1 進入Apollo環(huán)境
6．2．2 基于數(shù)據(jù)包制作相對地圖
6．2．3 Planning模塊運行調(diào)試
6．2．4 Planning模塊可配置參數(shù)文件
6．3 Apollo仿真平臺
6．3．1 仿真平臺的真實性
6．3．2 仿真平臺的全面性
6．3．3 仿真系統(tǒng)的結構
6．3．4 動態(tài)變速仿真技術
6．3．5 仿真平臺實踐
6．4 Apollo案例分析
6．4．1 阿波龍
6．4．2 阿波牛
6．5 本章小結
參考文獻