無人駕駛車輛模型預(yù)測控制（第2版）

目 錄
第 1章 無人駕駛車輛與模型預(yù)測控制
1．1 無人駕駛車輛
1．1．1 無人車輛通用概念
1．1．2 考慮乘坐舒適性的無人駕駛車輛
1．2 路徑跟蹤與軌跡跟蹤
1．2．1 路徑規(guī)劃與軌跡規(guī)劃
1．2．2 路徑跟蹤與軌跡跟蹤的特點
1．3 模型預(yù)測控制在無人駕駛車輛運動規(guī)劃與控制中的應(yīng)用
1．3．1 運動規(guī)劃算法的模型約束
1．3．2 軌跡跟蹤控制的模型約束
1．4 模型預(yù)測控制在車輛穩(wěn)定性操控中的應(yīng)用
1．4．1 傳統(tǒng)汽車的穩(wěn)定性控制系統(tǒng)
1．4．2 無人駕駛車輛的操縱穩(wěn)定性分析方法
1．5 本書內(nèi)容與結(jié)構(gòu)說明
第 2章 車輛運動學(xué)與動力學(xué)建模
2．1 車輛運動學(xué)建模
2．1．1 車輛運動學(xué)模型
2．1．2 車輛運動學(xué)模型驗證
2．1．3 車輛跟蹤誤差模型
2．2 車輛橫擺動力學(xué)建模
2．2．1 車輛橫擺動力學(xué)微分方程
2．2．2 輪胎模型及其線性化
2．2．3 考慮道路曲率的車輛橫擺動力學(xué)模型
2．2．4 考慮輪胎滑移的車輛動力學(xué)模型
2．2．5 點質(zhì)量車輛動力學(xué)模型
2．3 綜合等效約束車輛動力學(xué)建模
2．3．1 考慮側(cè)傾約束的車輛動力學(xué)模型
2．3．2 考慮道路傾角與曲率的車輛動力學(xué)模型
2．4 聯(lián)合仿真平臺概述與仿真實例
2．4．1 CarSim軟件介紹
2．4．2 Simulink/CarSim聯(lián)合仿真平臺
2．4．3 基于聯(lián)合仿真平臺驗證車輛運動學(xué)模型
2．4．4 車輛動力學(xué)模型的仿真驗證
第3章 模型預(yù)測控制算法基礎(chǔ)與縱向控制仿真分析
3．1 模型預(yù)測控制算法基礎(chǔ)
3．2 一個基于MPC工具箱的速度控制實例
3．3 速度跟蹤的模型預(yù)測控制方法
3．3．1 問題描述
3．3．2 速度跟蹤的模型預(yù)測控制器設(shè)計
3．4 Simulink/CarSim聯(lián)合仿真分析
3．4．1 聯(lián)合仿真平臺的設(shè)計
3．4．2 基于MPC的速度跟蹤控制器的設(shè)計
3．4．3 仿真結(jié)果分析
第4章 基于運動學(xué)模型的軌跡跟蹤控制
4．1 問題的描述
4．2 基于運動學(xué)模型的軌跡跟蹤控制器設(shè)計
4．2．1 車輛運動學(xué)建模
4．2．2 目標(biāo)函數(shù)設(shè)計
4．2．3 約束條件設(shè)計
4．3 參考路徑的自適應(yīng)分段擬合
4．3．1 基于三次貝塞爾曲線的自適應(yīng)分段擬合方法
4．3．2 自適應(yīng)分段擬合效果分析
4．4 仿真實例
4．4．1 CarSim與Simulink聯(lián)合仿真的車輛參數(shù)設(shè)置
4．4．2 基于MPC的軌跡跟蹤控制器的設(shè)計
4．4．3 基于運動學(xué)模型的軌跡跟蹤仿真結(jié)果分析
4．5 本章小結(jié)
第5章 基于動力學(xué)模型的無人駕駛車輛主動轉(zhuǎn)向控制
5．1 理論基礎(chǔ)
5．1．1 線性誤差方程
5．1．2 約束條件建立
5．1．3 模型預(yù)測控制器設(shè)計
5．2 主動轉(zhuǎn)向控制的聯(lián)合仿真
5．2．1 在CarSim中建立車輛模型
5．2．2 控制程序編寫
5．3 主動轉(zhuǎn)向控制的仿真驗證
5．3．1 參考軌跡選擇
5．3．2 不同仿真工況下的仿真結(jié)果
5．4 基于遞推最小二乘法的輪胎線性側(cè)偏剛度估計
5．5 輪胎線性側(cè)偏剛度估計的仿真驗證
5．5．1 聯(lián)合仿真平臺的設(shè)計
5．5．2 輪胎線性側(cè)偏剛度估計的RLS算法設(shè)計
5．5．3 仿真結(jié)果分析
第6章 加入規(guī)劃層的軌跡跟蹤控制
6．1 結(jié)合規(guī)劃層的軌跡跟蹤控制系統(tǒng)
6．2 基于MPC的軌跡規(guī)劃器
6．2．1 參考點的選擇
6．2．2 避障功能函數(shù)
6．2．3 5次多項式軌跡擬合
6．2．4 非線性二次規(guī)劃計算
6．3 基于MPC的路徑跟蹤控制器
6．4 不同車速下的跟蹤控制仿真實例驗證
6．4．1 車輛參數(shù)設(shè)置
6．4．2 仿真工況設(shè)置
6．4．3 Simulink/CarSim聯(lián)合求解
第7章 高速無人駕駛車輛的模型預(yù)測控制
7．1 面臨的挑戰(zhàn)
7．2 變步長的離散化方法
7．3 基于MPC的高速車輛軌跡跟蹤控制器設(shè)計
7．3．1 高速無人駕駛車輛的橫擺穩(wěn)定性判據(jù)
7．3．2 道路環(huán)境及執(zhí)行機構(gòu)飽和約束
7．3．3 模型預(yù)測控制問題
7．4 仿真試驗研究
7．4．1 聯(lián)合仿真平臺搭建
7．4．2 MPC橫擺穩(wěn)定性控制的實現(xiàn)
7．4．3 仿真試驗分析
7．4．4 不同求解器性能對比
7．5 本章小結(jié)
第8章 考慮側(cè)傾穩(wěn)定性的無人駕駛車輛模型預(yù)測控制
8．1 無人駕駛車輛的側(cè)傾機理與側(cè)傾穩(wěn)定性判據(jù)
8．1．1 車輛側(cè)傾的機理分析
8．1．2 無人駕駛車輛的側(cè)傾穩(wěn)定性判據(jù)
8．2 基于模型預(yù)測的操控穩(wěn)定性控制
8．2．1 帶反饋矯正的MPC控制器設(shè)計
8．2．2 考慮操控穩(wěn)定性的模型預(yù)測控制問題
8．3 操縱穩(wěn)定性控制聯(lián)合仿真平臺搭建
8．3．1 在CarSim中建立車輛模型
8．3．2 帶傾角的道路模型設(shè)置
8．3．3 MPC控制程序編寫
8．4 仿真驗證與結(jié)果分析
8．4．1 存在時變道路曲率及側(cè)向坡度角時的仿真實例
8．4．2 模型預(yù)測控制算法的實時性分析
8．4．3 側(cè)傾穩(wěn)定性判據(jù)有效性驗證
8．5 本章小結(jié)附錄A CarSim 8．02應(yīng)用高版本MATLAB參考文獻(xiàn)