本书系统阐述了智能网联汽车在典型场景下的协同轨迹规划理论与实践方法。全书以计算最优控制方法为主线，围绕最优控制问题建模、数值优化求解以及辅助求解策略设计等核心理论问题展开，并结合多种典型自动驾驶场景，构建相应的协同轨迹规划方法体系。在理论讲解的基础上，书中还详尽介绍了数值优化求解器的安装与配置流程，以及软件仿真系统与硬件平台的部署方法，最后给出闭环跟踪控制与实车实验的操作指南及关键代码解析，突出理论方法与工程实践的紧密结合。
本书可作为高校相关专业研究生、本科生的学习用书，也可供自动驾驶、交通运输及智能车辆领域的科研人员和工程技术人员参考。
第1章 智能网联汽车概述 1
1.1 智能网联汽车的研究背景与意义 2
1.1.1 研究背景 2
1.1.2 研究意义 3
1.2 智能网联汽车技术概述 4
1.3 智能网联汽车协同轨迹规划概述 6
1.3.1 智能网联汽车协同轨迹规划问题的定义 7
1.3.2 智能网联汽车协同轨迹规划问题的难点 9
1.3.3 智能网联汽车协同轨迹规划问题的主要解法 11
第2章 智能网联汽车协同轨迹规划问题建模 14
2.1 车辆运动学约束 15
2.2 两点边值约束 18
2.3 避障约束 20
2.3.1 圆盘模型 20
2.3.2 基于分离轴定理的凸多边形模型 21
2.3.3 基于对偶问题转化的凸多边形模型 24
2.3.4 基于三角面积不等式的凸多边形模型 26
2.3.5 时空安全走廊模型 27
2.3.6 半空间模型 30
2.4 代价函数 32
2.5 总体命题 32
第3章 智能网联汽车协同轨迹规划问题基本解法 34
3.1 最优控制问题的常见求解方法 35
3.2 计算最优控制方法体系 35
3.2.1 最优控制问题的全联立离散化 35
3.2.2 非线性规划问题的求解 38
3.2.3 时间连续最优控制/ 状态函数重构 39
3.3 基于搜索的初始解构造方法 40
3.3.1 初始解对梯度优化的意义 41
3.3.2 初始解对协同轨迹规划的意义 43
3.3.3 基于二维空间A* 搜索算法的路径构造 43
3.3.4 基于三维时空A* 搜索算法的轨迹构造 45
3.3.5 基于冲突搜索的多车协同轨迹构造 45
第4章 结构化道路场景中的多车协同换道轨迹规划方法 48
4.1 场景特点与任务难点解析 49
4.2 协同轨迹规划命题构建 49
4.3 求解思路 52
4.4 基于稀疏编队重构策略的多阶段协同轨迹规划 53
4.5 完整算法流程 55
第5章 非结构化路口场景中的多车协同通行轨迹规划方法 57
5.1 场景特点与任务难点解析 58
5.2 基于安全走廊与相对安全走廊的避障约束 59
5.2.1 基于安全走廊的车-环境避障约束构建 59
5.2.2 基于相对安全走廊的车-车避障约束构建 60
5.3 基于社会力模型的参考轨迹生成 62
5.3.1 基础社会力模型 63
5.3.2 考虑车辆运动学规律的社会力模型改进思路 63
5.4 基于轻量化迭代优化的求解鲁棒性增强策略 65
5.4.1 名义求解方法及其不足 66
5.4.2 轻量化迭代优化方法 67
5.5 基于批次划分的求解实时性保障机制 69
第6章 无序、杂乱、低速场景中的多车协同避障轨迹规划方法 71
6.1 场景特点与任务难点解析 72
6.2 协同轨迹规划命题构建 73
6.3 求解思路 75
6.4 约束尺度自适应缩放优化 75
6.5 进一步提升计算效率的策略 77
6.5.1 分组 77
6.5.2 约束施加域精准调整 78
6.5.3 序贯凸规划 78
6.5.4 基于机器学习的参考轨迹构造 78
6.5.5 基于混合整数规划的参考轨迹构造 79
第7章 自由空间中的超大规模编队重构协同轨迹规划方法 80
7.1 场景特点与任务难点解析 81
7.2 求解思路 81
7.3 滚动时窗逐步优化 82
第8章 智能网联汽车协同轨迹规划软件系统部署方法 85
8.1 Ubuntu操作系统的安装 86
8.1.1 Ubuntu 安装包镜像的获取 87
8.1.2 Ubuntu 安装启动盘的制作 87
8.1.3 Ubuntu 操作系统的安装与配置 89
8.1.4 Ubuntu 操作系统界面主题的调整 94
8.1.5 Ubuntu 操作系统的中文支持与中文输入法配置 96
8.2 机器人操作系统的安装 99
8.2.1 ROS 安装脚本的下载 100
8.2.2 ROS 的安装步骤 100
8.2.3 ROS 安装效果的验证 103
8.3 协同轨迹规划算法所依赖的软件库安装与配置 104
8.3.1 编译环境的配置 104
8.3.2 COIN-HSL数学库的申请与下载 104
8.3.3 ThirdParty-HSL 软件包的下载与联合安装 109
8.3.4 IPOPT优化求解器的安装 110
8.3.5 CasADi 符号计算框架的构建 111
8.3.6 CasADi 与IPOPT联合求解数学规划问题范例 112
8.3.7 Ubuntu系统环境变量的持久化配置 114
8.4 协同轨迹规划示例程序的运行 114
第9章 智能网联汽车协同轨迹规划硬件平台部署方法 118
9.1 硬件平台总体架构 119
9.2 轮式智能小车平台 120
9.2.1 轮式智能小车基本硬件配置 120
9.2.2 轮式智能小车固件的烧录 121
9.2.3 轮式智能小车车载控制软件设计 124
9.3 高精度室内定位系统 126
9.3.1 动捕系统硬件连接与通信设置 126
9.3.2 动捕镜头标定与坐标系对齐 126
9.3.3 光学标记点的安装 127
9.3.4 小车刚体模型的建立 127
9.3.5 动捕系统数据与规划计算机的通信 128
9.4 室内无线通信系统的配置 128
9.4.1 无线通信模块选型与特性 128
9.4.2 通信链路的配置与协议实现 129
第10章 智能网联汽车协同轨迹规划的闭环跟踪控制算法调试 131
10.1 基于纯跟踪的横向控制方法 132
10.1.1 横向控制任务解析 132
10.1.2 纯跟踪控制器基本原理 133
10.1.3 纯跟踪控制器参数标定方法 134
10.2 基于PID 的纵向控制方法 135
10.2.1 纵向控制任务解析 135
10.2.2 PID控制器基本原理 137
10.2.3 PID控制器参数标定方法 139
第11章 智能网联汽车协同轨迹规划实车实验与关键代码解析 140
11.1 协同轨迹规划实车实验任务与操作流程 141
11.2 实车实验代码环境部署与运行 141
11.3 实车实验软件系统及关键代码解析 143
11.3.1 系统整体软件架构 143
11.3.2 定位节点程序解析 144
11.3.3 控制节点程序解析 154
11.3.4 底盘通信节点程序解析 165
11.3.5 协同轨迹规划目标点指派策略解析 170
参考文献 174
后记 177
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