Гужизхиджянский издательский проект проекта беспилотного управления модели управления моделью транспортных средств 2 Издание 2 Издание 2 издание 2
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[1. 介绍应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法2. 给出MATLAB/CarSim仿真代码和详细图解仿真步骤3. 融入北京理工大学只能车辆研究所团队新相关研究成果4. 扩充运动学和动力学模型及稳定性判据]
[第 1章 无人驾驶车辆与模型预测控制]
[1.1 无人驾驶车辆]
[1.1.1 无人车辆通用概念]
[1.1.2 考虑乘坐舒适性的无人驾驶车辆]
[1.2 路径跟踪与轨迹跟踪]
[1.2.1 路径规划与轨迹规划]
[1.2.2 路径跟踪与轨迹跟踪的特点]
[1.3 模型预测控制在无人驾驶车辆运动规划与控制中的应用]
[1.3.1 运动规划算法的模型约束]
[1.3.2 轨迹跟踪控制的模型约束]
[1.4 模型预测控制在车辆稳定性操控中的应用]
[1.4.1 传统汽车的稳定性控制系统]
[1.4.2 无人驾驶车辆的操纵稳定性分析方法]
[1.5 本书内容与结构说明]
[第 2章 车辆运动学与动力学建模]
[2.1 车辆运动学建模]
[2.1.1 车辆运动学模型]
[2.1.2 车辆运动学模型验证]
[2.1.3 车辆跟踪误差模型]
[2.2 车辆横摆动力学建模]
[2.2.1 车辆横摆动力学微分方程]
[2.2.2 轮胎模型及其线性化]
[2.2.3 考虑道路曲率的车辆横摆动力学模型]
[2.2.4 考虑轮胎滑移的车辆动力学模型]
[2.2.5 点质量车辆动力学模型]
[2.3 综合等效约束车辆动力学建模]
[2.3.1 考虑侧倾约束的车辆动力学模型]
[2.3.2 考虑道路倾角与曲率的车辆动力学模型]
[2.4 联合仿真平台概述与仿真实例]
[2.4.1 CarSim软件介绍]
[2.4.2 Simulink/CarSim联合仿真平台]
[2.4.3 基于联合仿真平台验证车辆运动学模型]
[2.4.4 车辆动力学模型的仿真验证]
[第3章 模型预测控制算法基础与纵向控制仿真分析]
[3.1 模型预测控制算法基础]
[3.2 一个基于MPC工具箱的速度控制实例]
[3.3 速度跟踪的模型预测控制方法]
[3.3.1 问题描述]
[3.3.2 速度跟踪的模型预测控制器设计]
[3.4 Simulink/CarSim联合仿真分析]
[3.4.1 联合仿真平台的设计]
[3.4.2 基于MPC的速度跟踪控制器的设计]
[3.4.3 仿真结果分析]
[第4章 基于运动学模型的轨迹跟踪控制]
[4.1 问题的描述]
[4.2 基于运动学模型的轨迹跟踪控制器设计]
[4.2.1 车辆运动学建模]
[4.2.2 目标函数设计]
[4.2.3 约束条件设计]
[4.3 参考路径的自适应分段拟合]
[4.3.1 基于三次贝塞尔曲线的自适应分段拟合方法]
[4.3.2 自适应分段拟合效果分析]
[4.4 仿真实例]
[4.4.1 CarSim与Simulink联合仿真的车辆参数设置]
[4.4.2 基于MPC的轨迹跟踪控制器的设计]
[4.4.3 基于运动学模型的轨迹跟踪仿真结果分析]
[4.5 本章小结]
[第5章 基于动力学模型的无人驾驶车辆主动转向控制]
[5.1 理论基础]
[5.1.1 线性误差方程]
[5.1.2 约束条件建立]
[5.1.3 模型预测控制器设计]
[5.2 主动转向控制的联合仿真]
[5.2.1 在CarSim中建立车辆模型]
[5.2.2 控制程序编写]
[5.3 主动转向控制的仿真验证]
[5.3.1 参考轨迹选择]
[5.3.2 不同仿真工况下的仿真结果]
[5.4 基于递推*小二乘法的轮胎线性侧偏刚度估计]
[5.5 轮胎线性侧偏刚度估计的仿真验证]
[5.5.1 联合仿真平台的设计]
[5.5.2 轮胎线性侧偏刚度估计的RLS算法设计]
[5.5.3 仿真结果分析]
[第6章 加入规划层的轨迹跟踪控制]
[6.1 结合规划层的轨迹跟踪控制系统]
[6.2 基于MPC的轨迹规划器]
[6.2.1 参考点的选择]
[6.2.2 避障功能函数]
[6.2.3 5次多项式轨迹拟合]
[6.2.4 非线性二次规划计算]
[6.3 基于MPC的路径跟踪控制器]
[6.4 不同车速下的跟踪控制仿真实例验证]
[6.4.1 车辆参数设置]
[6.4.2 仿真工况设置]
[6.4.3 Simulink/CarSim联合求解]
[第7章 高速无人驾驶车辆的模型预测控制]
[7.1 面临的挑战]
[7.2 变步长的离散化方法]
[7.3 基于MPC的高速车辆轨迹跟踪控制器设计]
[7.3.1 高速无人驾驶车辆的横摆稳定性判据]
[7.3.2 道路环境及执行机构饱和约束]
[7.3.3 模型预测控制问题]
[7.4 仿真试验研究]
[7.4.1 联合仿真平台搭建]
[7.4.2 MPC横摆稳定性控制的实现]
[7.4.3 仿真试验分析]
[7.4.4 不同求解器性能对比]
[7.5 本章小结]
[第8章 考虑侧倾稳定性的无人驾驶车辆模型预测控制]
[8.1 无人驾驶车辆的侧倾机理与侧倾稳定性判据]
[8.1.1 车辆侧倾的机理分析]
[8.1.2 无人驾驶车辆的侧倾稳定性判据]
[8.2 基于模型预测的操控稳定性控制]
[8.2.1 带反馈矫正的MPC控制器设计]
[8.2.2 考虑操控稳定性的模型预测控制问题]
[8.3 操纵稳定性控制联合仿真平台搭建]
[8.3.1 在CarSim中建立车辆模型]
[8.3.2 带倾角的道路模型设置]
[8.3.3 MPC控制程序编写]
[8.4 仿真验证与结果分析]
[8.4.1 存在时变道路曲率及侧向坡度角时的仿真实例]
[8.4.2 模型预测控制算法的实时性分析]
[8.4.3 侧倾稳定性判据有效性验证]
[8.5 本章小结附录A CarSim 8.02应用高版本MATLAB参考文献]
......[本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论数学推导比较抽象，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，进一步应用到具体研发项目，则需要更长的过程。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合路径规划与跟踪控制实例详细说明了预测模型建立、优化方法、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab/CarSim仿真代码和详细图解仿真步骤，所有代码都提供详尽的注解。本书2014年第1版出版后，得到很多读者的应用和反馈，本次再版，作为教材型专著出版，融入了北京理工大学智能车辆研究所团队*的相关研究成果。扩充了运动学和动力学模型，考虑了高速无人驾驶车辆跟踪控制方法，并在稳定性判据方面进行了扩充。可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的教学资料和研究参考资料，同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教程。]......[龚建伟，北京理工大学智能车辆研究所教授、博导，自1997年至今一直在北理工从事无人驾驶车辆技术研究，期间2011-2012在美国麻省理工学院机器人车辆课题组从事无人车研究。刘凯，2008年、2019年于北京理工大学智能车辆研究所分别获硕士、博士学位，2015-2017在美国俄亥俄州立大学汽车研究中心联合培养。研究方向为无人驾驶车辆运动规划、模型预测控制和增强学习等。齐建永，高级工程师，北京理工大学机械与车辆学院工程硕士导师。2008年于于北京理工大学智能车辆研究所获硕士学位。北理慧动学科公司技术总负责人。]