車(chē)車(chē)協(xié)同安全控制技術(shù)

前言

第1章 緒論
1.1 美國(guó)國(guó)家智能交通系統(tǒng)體系
1.2 日本的智能交通系統(tǒng)體系
1.3 歐洲的智能交通系統(tǒng)體系
1.4 中國(guó)的智能交通系統(tǒng)體系
1.5 協(xié)同式智能交通系統(tǒng)——智能交通的新階段
1.5.1 美國(guó)——從自動(dòng)公路到車(chē)路協(xié)同
1.5.2 日本——從交通信息服務(wù)到智能公路
1.5.3 歐洲——eSafety推動(dòng)車(chē)路協(xié)同的發(fā)展
1.5.4 中國(guó)——協(xié)同的路還很長(zhǎng)
1.6 車(chē)車(chē)協(xié)同——協(xié)同式智能交通系統(tǒng)的重要組成部分
1.7 本書(shū)內(nèi)容
參考文獻(xiàn)

第2章 面向車(chē)車(chē)協(xié)同控制的車(chē)載系統(tǒng)
2.1 車(chē)載系統(tǒng)需求分析
2.1.1 自車(chē)信息采集系統(tǒng)
2.1.2 車(chē)車(chē)信息交互系統(tǒng)
2.1.3 車(chē)載控制器
2.1.4 車(chē)載執(zhí)行器
2.1.5 人機(jī)交互系統(tǒng)
2.2 車(chē)車(chē)協(xié)同控制系統(tǒng)硬件
2.2.1 車(chē)輛狀態(tài)信息采集
2.2.2 車(chē)車(chē)通信系統(tǒng)
2.2.3 車(chē)速控制機(jī)構(gòu)
2.2.4 系統(tǒng)集成及布置
2.3 車(chē)車(chē)交互式協(xié)同控制軟件系統(tǒng)
2.3.1 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)概述
2.3.2 軟件需求
2.3.3 軟件模型
2.3.4 人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)
2.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)

第3章 車(chē)輛狀態(tài)信息融合處理
3.1 GPS／INS組合導(dǎo)航原理
3.1.1 導(dǎo)航坐標(biāo)系
3.1.2 SINS力學(xué)編排
3.2 SINS的誤差方程
3.3 聯(lián)合卡爾曼濾波器基本原理
3.3.1 經(jīng)典卡爾曼濾波器基本原理
3.3.2 聯(lián)合卡爾曼濾波基本原理
3.4 聯(lián)合卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)
3.4.1 組合導(dǎo)航系統(tǒng)的狀態(tài)方程
3.4.2 INS／GPS位置速度子系統(tǒng)
3.4.3 INS／GPS雙天線航向子系統(tǒng)
3.4.4 一些參數(shù)取值和計(jì)算
3.5 車(chē)輛定位坐標(biāo)信息轉(zhuǎn)換
3.5.1 經(jīng)緯度坐標(biāo)向高斯坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換
3.5.2 高斯坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換車(chē)輛坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換
3.6 車(chē)輛狀態(tài)信息融合算法測(cè)試
3.6.1 濾波效果測(cè)試
3.6.2 車(chē)輛定位精度測(cè)試
3.6.3 車(chē)車(chē)相對(duì)定位測(cè)試
3.7 小結(jié)
參考文獻(xiàn)

第4章 車(chē)車(chē)／車(chē)路信息交互技術(shù)
4.1 無(wú)線通信技術(shù)
4.1.1 蜂窩3G通信
4.1.2 WiFi通信
4.1.3 DSRC通信
4.2 DSRC自適應(yīng)數(shù)據(jù)廣播
4.3 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)3G／WiFi自適應(yīng)切換
4.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)

第5章 車(chē)輛輔助制動(dòng)控制
5.1 EVB參數(shù)標(biāo)定
5.1.1 慣性測(cè)量單元安裝角度偏差的測(cè)定
5.1.2 EVB性能參數(shù)測(cè)定
5.2 車(chē)輛開(kāi)環(huán)輔助制動(dòng)控制算法
5.3 車(chē)輛輔助制動(dòng)控制的PID控制
5.3.1 PID控制流程
5.3.2 傳遞函數(shù)的辨識(shí)
5.3.3 PID控制器的控制算法
5.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)

第6章 無(wú)信號(hào)交叉口車(chē)車(chē)協(xié)同安全通行控制技術(shù)
6.1 車(chē)車(chē)／車(chē)路協(xié)同的無(wú)信號(hào)交叉口通行控制原理
6.1.1 集中式控制方法
6.1.2 分布式控制方法
6.2 無(wú)信號(hào)交叉口車(chē)輛沖突分類(lèi)及特征分析
6.3 無(wú)信號(hào)交叉口車(chē)輛通行規(guī)則庫(kù)
6.3.1 無(wú)信號(hào)交叉口車(chē)輛通行規(guī)則
6.3.2 無(wú)信號(hào)交叉口車(chē)輛通行規(guī)則庫(kù)
6.3.3 無(wú)信號(hào)交叉口的多車(chē)通行規(guī)則
6.4 基于信息交互的無(wú)信號(hào)交叉口車(chē)輛沖突檢測(cè)
6.4.1 車(chē)車(chē)沖突分析
6.4.2 車(chē)車(chē)沖突檢測(cè)算法
6.5 車(chē)車(chē)沖突嚴(yán)重程度量化
6.6 無(wú)信號(hào)交叉口沖突點(diǎn)避讓策略
6.6.1 路口信息已知情況下兩車(chē)沖突避讓策略
6.6.2 路口信息未知情況下兩車(chē)沖突避讓策略
6.6.3 無(wú)信號(hào)交叉口的多車(chē)沖突避讓策略
6.7 車(chē)車(chē)協(xié)同交叉口避撞測(cè)試
6.7.1 路口信息未知
6.7.2 路口信息已知
6.8 小結(jié)
參考文獻(xiàn)

第7章 車(chē)車(chē)協(xié)同跟馳危險(xiǎn)辨識(shí)與避撞控制技術(shù)
7.1 跟馳過(guò)程的危險(xiǎn)與危險(xiǎn)感知
7.2 跟馳過(guò)程的危險(xiǎn)感知量化
7.2.1 距離碰撞的時(shí)間（TTC）
7.2.2 車(chē)頭時(shí)距（timeheadway）
7.2.3 用TTC和TH構(gòu)建的危險(xiǎn)感知指標(biāo)
7.2.4 駕駛?cè)说奈ｋU(xiǎn)感知水平量化指標(biāo)：安全裕度
7.3 跟馳模型
7.3.1 跟馳模型準(zhǔn)則
7.3.2 刺激反應(yīng)跟馳模型
7.3.3 安全距離（或者稱(chēng)為安全行為）跟馳模型
7.3.4 心理生理（反應(yīng)點(diǎn)）跟馳模型
7.3.5 基于模糊邏輯的跟馳模型
7.3.6 期望安全裕度跟馳模型（DSM）
7.4 車(chē)車(chē)協(xié)同的跟馳安全控制技術(shù)
7.4.1 跟隨目標(biāo)識(shí)別
7.4.2 跟馳危險(xiǎn)量化與安全控制
7.5 車(chē)車(chē)協(xié)同安全控制的實(shí)驗(yàn)測(cè)試
7.5.1 車(chē)輛跟馳危險(xiǎn)預(yù)警與輔助控制
7.5.2 前車(chē)緊急制動(dòng)時(shí)后車(chē)的預(yù)警與輔助控制
7.6 小結(jié)
參考文獻(xiàn)

第8章 車(chē)車(chē)協(xié)同技術(shù)發(fā)展展望
8.1 車(chē)車(chē)協(xié)同技術(shù)帶來(lái)交通系統(tǒng)的革命性變化
8.2 車(chē)車(chē)協(xié)同技術(shù)發(fā)展中存在的問(wèn)題
8.3 車(chē)車(chē)協(xié)同技術(shù)關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展展望
8.4 結(jié)語(yǔ)
附錄