包邮新能源与智能汽车技术丛书--智能车辆感知、轨迹规划与控制

第1章 智能车辆概述0011.1 智能车辆是未来车辆行业的重要发展方向0021.2 智能车辆关键技术介绍0031.2.1 环境感知技术0051.2.2 路径规划技术0051.2.3 运动控制技术0061.3 智能车辆关键技术研究基础0071.3.1 环境感知技术回顾0081.3.2 路径规划技术回顾0141.3.3 运动控制技术回顾018参考文献020第2章 智能车辆环境感知技术0282.1 基于改进Hough变换的结构化道路车道线识别0292.1.1 车道线识别研究现状0292.1.2 道路边缘特征提取0302.1.3 改进的Hough变换检测算法0322.1.4 车道线方向判别0342.1.5 结果验证与分析0352.2 基于深度学习的目标检测0362.2.1 图像去雾技术研究0362.2.2 图像去雾算法及模型0382.2.3 基于改进AOD-Net的去雾算法0412.2.4 改进图像去雾算法的实验对比分析0452.2.5 神经网络与深度学习0482.2.6 YOLOv5模型介绍0502.2.7 基于改进YOLOv5s的目标检测0532.2.8 基于视觉的目标检测结果分析0562.3 多传感器信息融合0602.3.1 多传感器信息融合的基本原理0612.3.2 摄像头标定0612.3.3 激光雷达校准0682.3.4 摄像头和激光雷达的时空统一0702.3.5 数据预处理0722.3.6 基于卡尔曼滤波算法的信息融合0742.3.7 基于改进自适应加权法的信息融合0762.3.8 试验验证与分析080参考文献083第3章 基于改进算法的智能车辆轨迹规划0863.1 改进的RRT算法0873.1.1 扩展目标偏移0883.1.2 随机点扩展优化0883.1.3 碰撞检测0913.2 改进的遗传算法0923.2.1 构建车辆模型0923.2.2 基于B样条曲线的轨迹参数化0923.2.3 基于IGA的轨迹优化方法0943.2.4 全局优化0963.2.5 模拟结果与分析1023.3 改进的A 算法1043.3.1 改进的A 算法研究1043.3.2 动态窗口法1063.3.3 仿真实验与分析109参考文献118第4章 基于ACT-R认知模型的车辆主动避障系统轨迹规划方法研究1204.1 ACT-R认知框架1214.2 基于ACT-R的轨迹规划方法框架结构121