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智能汽车的个性化控制

作者：金辉著

出版社：科学出版社出版时间：2024-06-01

开本： B5 页数： 244

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版权信息
内容简介
目录

智能汽车的个性化控制版权信息

ISBN：9787030786944
条形码：9787030786944 ; 978-7-03-078694-4
装帧：平装
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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智能汽车的个性化控制内容简介

个性化的汽车控制系统既能充分满足驾驶员的个性需求，也能提高驾驶员对新型汽车控制系统的接受程度，是未来汽车控制系统的发展方向。这是一本系统介绍智能汽车个性化控制研究的专著，本书由四个部分组成。**部分为驾驶员风格和意图的研究，主要进行不同驾驶员风格和意图的识别方法研究，这是实现智能汽车个性化控制的基础；第二部分为发动机瞬态油耗模型的研究，着眼于建立高精度的发动机瞬态油耗模型，这是提高燃油车和混合动力车燃油经济性的基础；第三部分为高实时性动态规划方法的研究，各种新方法在保持计算精度基本不变的前提下，计算时间只有常规动态规划的10%左右，为动态规划的实时应用提供了可能；第四部分为不同的汽车个性化控制系统的实现，既有车辆坡道行驶的个性化驾驶系统，也有基于驾驶风格的紧急制动系统以及基于驾驶风格和意图的预测巡航控制系统。希望本书的出版，对国内这一领域的发展有所帮助。
本书可供从事智能车辆控制、车辆个性化控制、发动机瞬态油耗研究以及混合动力车辆能量管理策略开发的科研人员参考。

智能汽车的个性化控制目录

目录前言**篇驾驶员风格和驾驶意图的研究第1章基于自监督对比学习的驾驶风格识别 31.1 数据来源 31.2 自监督对比学习模型 41.2.1 基于SimCLR算法的高维特征变量生成 41.2.2 基于SCAN算法的驾驶风格分类 71.3 风格识别结果及分析 91.3.1 数据预处理及模型训练 91.3.2 自监督对比学习算法的结果验证 111.4 多时间段驾驶风格数据融合 181.4.1 在线识别测试条件 181.4.2 风格数据融合模型 191.4.3 融合结果 22第2章基于逆强化学习的驾驶风格识别 242.1 优选熵逆强化学习 242.2 轨迹生成和特征选取 262.3 远近距离跟车模式 282.4 激进因子与结果分析 302.5 综合自监督对比学习和逆强化学习的风格识别 33第3章基于BILSTM-CNN的驾驶意图识别 363.1 换道及跟车行为分析 363.1.1 换道过程分析 363.1.2 换道行为分类 373.1.3 跟车行为分析 383.2 基于BILSTM-CNN的识别模型 383.2.1 长短期记忆网络 383.2.2 双向长短期记忆网络 403.2.3 卷积神经网络 413.2.4 模型框架 423.3 试验分析验证 433.3.1 数据准备 433.3.2 试验设置与模型训练 463.3.3 试验结果分析 49第二篇发动机瞬态油耗模型的研究第4章车辆瞬态油耗模型优化 574.1 建模数据来源及模型结构 574.1.1 建模数据来源 574.1.2 数据预处理 584.2 待优化模型结构及分析 594.2.1 BIT-TFCM-1瞬态油耗模型 594.2.2 BIT-TFCM-2瞬态油耗模型 604.2.3 模型的预测及不足 604.3 模型的优化 614.3.1 运算速度优化 614.3.2 运算精度优化 634.4 优化模型的验证 644.4.1 分块插值算法的验证 654.4.2 整体模型运算速度验证 674.4.3 整体模型运算精度验证 67第5章基于相关性分析的高精度瞬态油耗模型 705.1 建模数据与建模方法 705.1.1 建模数据 705.1.2 建模数据预处理 725.1.3 建模方法 755.1.4 建模数据分析 755.2 稳态模块的建立 795.2.1 稳态模块基础结构 795.2.2 稳态模块结构优化 805.2.3 稳态模块检验 815.3 瞬态修正模块的建立 815.3.1 瞬态修正模块数据分析 825.3.2 瞬态修正模块结构及简构优化 835.4 瞬态油耗模型的检验 855.4.1 模型性能表现 855.4.2 模型性能对比 86第6章基于BP神经网络的瞬态油耗模型 906.1 油耗模型数据及数据预处理 906.2 基于BP神经网络的油耗模型建模 926.2.1 稳态估计模块的构建 926.2.2 新的瞬态修正模块 926.3 新油耗模型的验证 956.3.1 瞬态修正模块作用的验证 956.3.2 新油耗模型精度的验证 96第7章基于支持向量回归的瞬态油耗模型 987.1 数据驱动型油耗模型介绍 987.2 建模数据与数据预处理 997.2.1 建模数据 997.2.2 数据预处理 997.3 瞬态油耗模型 997.3.1 SVR 模型 1007.3.2 稳态初估模块 1017.3.3 瞬态修正模块 1027.4 模型性能验证及对比 1077.4.1 模型性能验证 1077.4.2 模型性能对比 108第三篇高实时性的动态规划方法研究第8章迭代动态规划算法与计算效率 1138.1 经典动态规划算法 1138.1.1 车辆起步经济性驾驶策略 1148.1.2 车辆坡道行驶经济性驾驶策略 1168.1.3 计算复杂度分析 1228.2 迭代动态规划算法 1248.3 改进迭代动态规划算法 1288.4 计算效率验证 129第9章动态规划和群体智能优化算法融合的规划方法 1329.1 坡道行驶经济性车速轨迹研究问题描述 1329.2 基于动态规划的坡道行驶经济性车速轨迹规划 1359.3 动态规划和人工蜂群算法融合的规划方法 1379.3.1 人工蜂群算法原理 1379.3.2 动态规划和人工蜂群算法融合 1389.4 动态规划和粒子群算法融合的规划方法 1399.4.1 粒子群算法原理 1399.4.2 动态规划和粒子群算法融合 1419.5 融合方法规划效果验证 1419.5.1 平直道路行驶时的很优经济车速 1419.5.2 规划效果验证 143第10章基于自适应动态规划的坡道行驶经济性车速轨迹规划 15110.1 自适应动态规划 15110.2 基于ADP的坡道行驶经济性车速轨迹规划 15410.2.1 ADHDP评价网及权值更新 15410.2.2 ADHDP动作网及权值更新 15610.2.3 坡道行驶经济性车速轨迹规划 15710.3 基于改进ADP的坡道行驶经济性车速轨迹规划 15910.4 规划效果验证 16010.4.1 基于ADP的坡道行驶经济性车速轨迹规划效果验证 16010.4.2 基于改进ADP的坡道行驶经济性车速轨迹规划效果验 16110.4.3 多种规划方法综合比较 16310.4.4 多坡道规划方法效果验证 165第四篇智能车辆的个性化控制第11章车辆坡道个性化驾驶策略研究 17111.1 个性化特征研究 17111.1.1 驾驶数据采集 17111.1.2 个性化特征提取 17211.1.3 主成分的数学原理 17311.1.4 基于**主成分的驾驶员划分 17611.2 行驶性能指标函数 18011.3 权重因子设计 18111.3.1 主客观权重设计 18211.3.2 主客观权重融合 18411.4 基于动态规划的个性化驾驶策略 18711.5 个性化驾驶策略验证 19111.5.1 1km虚拟道路仿真验证 19111.5.2 真实道路仿真验证 195第12章基于驾驶风格的AEB策略优化 19812.1 紧急制动开始时刻数据的提取 19812.2 个性化的AEB策略 19912.2.1 基准策略线 20012.2.2 长短期记忆模型 20112.2.3 纵向相对速度预测模型 20112.2.4 三种驾驶员的AEB策略 20612.3 个性化的AEB实验 20712.3.1 仿真测试模型 20812.3.2 个性化AEB策略在自然驾驶数据试验中的验证 20912.3.3 个性化AEB策略在Euro-NCAP试验中的验证 214第13章基于个性化的纵向预测巡航控制研究 21913.1 基于驾驶风格的安全车距策略 21913.2 基于BILSTM的车辆速度预测 22013.3 基于模型预测的巡航控制器设计 22213.4 瞬态油耗模型设计 22413.5 仿真研究 22513.5.1 联合仿真模型 22513.5.2 仿真结果分析 226参考文献 231彩图

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