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| 內容簡介： |
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《网联驾驶安全势场动力学建模及稳态控制》从混合车辆簇稳态机理及其响应控制优化角度展示智能网联环境交通流理论及其控制优化方法，系统地阐述了智能网联、车路协同、自动驾驶等技术，重塑新技术环境下微观车车交互关系与宏观车流运行特性。通过分析网联自主汽车的行为状态，挖掘混合车辆簇稳态特性和振荡机理，并通过系统关联、循序演化形成混行车辆簇的宏观态势特性，包括车车交互作用、车路协同关系、车辆簇运行态势与加速度波动的关系等。《网联驾驶安全势场动力学建模及稳态控制》的特色是建立了智能网联驾驶系统，实现了人-车-路-环境各要素之间的多维度融合，重塑多要素约束下的复杂道路场景交通系统模型。
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| 目錄：
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目录前言第1章 绪论 11.1 研究背景、目的及意义 11.1.1 问题的提出 11.1.2 研究意义 41.2 国内外研究现状及发展动态分析 41.2.1 驾驶风格分类与识别研究 41.2.2 势场理论在车路协同关系中的研究 61.2.3 混合车流的振荡及稳定性分析研究 71.2.4 网联驾驶混合编队控制及速度引导 81.3 研究目标与本书主要内容 91.3.1 研究目标 91.3.2 技术路线 101.3.3 本书主要内容 111.4 本章小结 12第2章 网联驾驶拟人化决策行为建模 132.1 驾驶人心理分析 132.1.1 纵向驾驶行为分析 132.1.2 车辆横向分布分析 162.2 跟驰行为建模 172.2.1 惰性气体分子相互作用方式及模型 172.2.2 系统相似性分析 212.2.3 车辆相互作用势模型 222.2.4 车道边界势模型 242.3 换道行为建模 262.3.1 换道行为分析 262.3.2 系统相似性分析 272.3.3 基于分子动力学的换道决策行为模型建立 292.3.4 实验验证分析 342.4 本章小结 40第3章 网联环境下的车辆安全势场理论 423.1 传统人工驾驶车辆跟驰模型评价 423.1.1 目标跟车距离 423.1.2 跟驰车辆加速度函数 433.1.3 模型拟合度评价 453.1.4 模型稳定性数值仿真 503.2 CAV跟驰行为特性及模型 523.2.1 CAV自动巡航功能及其相关技术 523.2.2 CAV在混合交通流中的跟驰关系 543.2.3 基于相互作用势的CAV跟驰行为建模 553.2.4 模型参数标定 653.2.5 CAV跟驰模型评价 683.3 CAV换道行为特性及模型 753.3.1 换道行为分析 753.3.2 系统相似性分析 763.3.3 分子相互作用势换道模型构建 773.3.4 实验验证分析 823.3.5 分子相互作用势换道模型评价 843.4 本章小结 88第4章 网联车辆行驶路径规划及跟踪控制 904.1 车辆换道轨迹运动学模型 904.1.1 模型假设 904.1.2 运动学模型 914.2 车辆换道轨迹动力学模型 924.2.1 模型假设 924.2.2 动力学模型 934.3 车辆换道耦合动力学模型 964.4 自由换道轨迹跟踪控制及联合仿真 974.4.1 CarSim车辆模型 974.4.2 系统动力学约束 984.4.3 横向控制器设计 994.4.4 轨迹跟踪控制 1034.4.5 仿真实验验证 1054.5 原车道有前车障碍时换道轨迹跟踪控制与仿真 1094.5.1 控制器设计 1094.5.2 轨迹跟踪控制 1124.5.3 仿真实验验证 1134.6 目标车道有后车障碍时换道轨迹跟踪控制与仿真 1164.6.1 耦合动力学模型假设 1164.6.2 滑模变结构控制 1174.6.3 控制器设计 1184.6.4 仿真实验验证 1214.7 本章小结 124第5章 网联环境下混合交通流动态特性 1255.1 混合交通流基本图模型 1255.1.1 基本图模型推导 1255.1.2 基本图解析 1285.1.3 参数敏感度分析 1305.2 交通流状态突变特性及其演化规律 1325.2.1 交通流突变特性分析 1325.2.2 基于谱聚类分析算法的突变边界提取 1355.2.3 交通流状态演化规律解析 1395.3 混合交通流振荡波速度 1455.4 混合交通流稳定性评价 1475.5 本章小结 149第6章 智能网联驾驶系统及其测试平台 1506.1 智能网联驾驶系统 1506.2 网联驾驶关键技术 1506.2.1 车路协同技术 1506.2.2 大数据处理技术 1526.2.3 云计算技术 1536.2.4 自动驾驶技术 1546.3 智能网联驾驶测试平台 1576.3.1 测试流程 1576.3.2 测试场景构建 1586.3.3 测试技术分类 1606.3.4 虚拟仿真测试 1616.4 网联驾驶测试系统关键技术 1646.4.1 环形感应线圈检测技术 1646.4.2 视频检测技术 1656.4.3 微波检测技术 1656.4.4 地磁检测技术 1666.4.5 多普勒雷达交通检测技术 1666.5 本章小结 168第7章 考虑驾驶风格的车辆换道博弈行为及模型 1697.1 换道行为的博弈策略分析 1707.1.1 博弈的分类 1707.1.2 纳什均衡 1707.2 换道博弈决策行为建模 1727.2.1 换道意图的产生 1727.2.2 换道博弈决策行为模型 1727.2.3 实验结果与分析 1757.3 考虑驾驶风格的换道博弈决策行为建模 1797.3.1 个性化驾驶风格的换道行为分析 1797.3.2 HV-CAV换道模型 1807.3.3 CAV-CAV换道模型 1847.3.4 实验结果与分析 1867.4 本章小结 190第8章 网联车队纵向博弈决策行为建模 1928.1 基于主从博弈的跟驰行为分析 1928.2 跟驰收益函数的建立 1938.3 CAV与CAV的跟驰模型建立 1968.4 稳定性分析 1988.5 决策模型求解方法 1998.6 网联车辆簇纵向控制策略设计 2008.6.1 纵向控制策略分析 2008.6.2 基于MPC的控制器设计 2028.6.3 仿真验证分析 2068.7 本章小结 213第9章 考虑前车驾驶风格的ACC跟驰模型及控制 2149.1 基于K-means聚类算法的驾驶风格分类 2149.1.1 因子分析 2149.1.2 基于K-means聚类算法的驾驶风格 2169.2 考虑驾驶风格的改进ACC跟驰模型 2179.2.1 不同驾驶风格的前车驾驶行为差异分析 2179.2.2 PATH实验室ACC跟驰模型 2179.2.3 基于驾驶风格的ACC跟驰决策优化逻辑 2189.2.4 模型修正系数 2199.2.5 考虑驾驶风格的ACC跟驰模型 2219.2.6 仿真验证分析 2229.3 考虑驾驶风格的心理场跟驰模型 2259.3.1 心理场效应分析 2259.3.2 驾驶风格心理场模型基本框架 2269.3.3 基于心理场效应的FVD跟驰模型改进 2289.3.4 模型参数标定 2299.3.5 模型评价 2319.4 本章小结 234第10章 结论与展望 236参考文献 239
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