智能网联汽车规划与决策技术-图书-人邮教育社区

内容摘要

本书系统地介绍了智能汽车规划与决策技术的核心知识。首先，阐述智能汽车规划与决策的技术架构、发展历程，并强调其在智能驾驶中的重要性；其次，深入探讨路径规划的常用算法，不仅涵盖Dijkstra、A*等传统算法，也涉及深度学习、强化学习等先进的人工智能算法；再次，细致讲述智能汽车路径规划技术，包括环境建模以及系统测试与故障诊断等；最后，介绍常用的行为决策方法及其在智能汽车中的应用，为读者构建一个完整的智能汽车规划与决策技术体系。
本书内容丰富、结构清晰，既提供理论知识，又包含实用的操作实训指导，可作为应用型本科院校和职业院校智能网联汽车类专业的教材，也可作为汽车培训企业的参考资料。

前言

党的二十大报告指出：“推进新型工业化，加快建设制造强国”。本书结合企业生产实践，科学选取典型案例题材和安排学习内容，在学习者学习专业知识的同时，激发爱国热情、培养爱国情怀，树立绿色发展理念，培养和传承中国工匠精神，筑基中国梦。
随着科技的飞速发展，智能汽车技术已经成为现代交通领域的重要发展方向。作为智能汽车的核心技术之一，规划与决策技术对于实现智能汽车的自动驾驶、高效路径规划及安全行驶等功能至关重要。
本书旨在为读者提供一份关于智能汽车规划与决策技术的全面指南，内容覆盖从基础知识的认知到先进技术的应用，再到实际项目的训练，力求为读者呈现一个完整且深入的学习规划与决策技术的知识体系。全书共5个项目，每个项目都经过精心策划和编排，以确保读者能够系统地掌握智能汽车规划与决策技术的各个方面。
在路径规划方面，本书详细介绍多种常用算法，包括Dijkstra算法、A*算法、RRT算法、PRM算法、人工势场法、蚁群算法、遗传算法，以及深度学习和强化学习，并针对每种算法的原理、特点和应用场景进行阐述。随后，本书聚焦于智能汽车路径规划技术，从基础知识、基于传统算法和基于人工智能的智能汽车路径规划到系统的测试与故障诊断，全面介绍智能汽车路径规划的实现过程。
在行为决策方面，本书介绍有限状态机、博弈论、支持向量机及马尔可夫决策过程等常用方法，并探讨这些方法在智能汽车行为决策中的应用。同时，详细介绍基于人工智能的行为决策技术，并阐述这些技术如何帮助智能汽车做出更加智能、合理的决策。
通过阅读本书，读者可以全面了解智能汽车规划与决策技术的各个方面，为将来从事智能汽车方面的工作奠定基础。
本书由王兆海、崔胜民担任主编，张成担任副主编。
由于编者学识有限，书中难免存在不足之处，恳请广大读者在阅读过程中给予指正，并提出宝贵的意见和建议。

编者
2025年12月

项目1 智能汽车规划与决策的认知 1

【导入案例】 1
【学习目标】 1
【思维导图】 1
【知识探索】 2
1.1 智能汽车的技术架构 2
1.2 智能汽车规划与决策的关系 3
1.3 智能汽车规划与决策的发展历程 5
1.4 智能汽车规划与决策系统的重要性 8
1.5 智能汽车规划与决策系统的功能需求 11
1.6 智能汽车规划与决策的典型应用场景 15
【扩展阅读】智能汽车技术的发展现状及趋势 17
【项目实训】对某款智能汽车的规划与决策功能分析 19
【归纳与提高】 20
【知识巩固】 20

项目2 路径规划的常用算法 22

【导入案例】 22
【学习目标】 22
【思维导图】 22
【知识探索】 23
2.1 Dijkstra算法 23
2.1.1 Dijkstra算法的定义 23
2.1.2 Dijkstra算法的基本原理 26
2.1.3 Dijkstra算法的特点 29
2.1.4 Dijkstra算法的应用 31
2.2 A*算法 32
2.2.1 A*算法的定义 32
2.2.2 A*算法的基本原理 35
2.2.3 A*算法的特点 37
2.2.4 A*算法的应用 38
2.3 RRT算法 40
2.3.1 RRT算法的定义 40
2.3.2 RRT算法的基本原理 42
2.3.3 RRT算法的特点 44
2.3.4 RRT算法的应用 45
2.4 PRM算法 47
2.4.1 PRM算法的定义 47
2.4.2 PRM算法的基本原理 51
2.4.3 PRM算法的特点 52
2.4.4 PRM算法的应用 54
2.5 人工势场法 56
2.5.1 人工势场法的定义 56
2.5.2 人工势场法的基本原理 58
2.5.3 人工势场法的特点 59
2.5.4 人工势场法的应用 60
2.6 蚁群算法 61
2.6.1 蚁群算法的定义 61
2.6.2 蚁群算法的基本原理 65
2.6.3 蚁群算法的特点 67
2.6.4 蚁群算法的应用 68
2.7 遗传算法 70
2.7.1 遗传算法的定义 70
2.7.2 遗传算法的基本原理 73
2.7.3 遗传算法的特点 74
2.7.4 遗传算法的应用 76
2.8 深度学习 77
2.8.1 深度学习的定义 77
2.8.2 深度学习的基本原理 79
2.8.3 深度学习的特点 79
2.8.4 深度学习的应用 80
2.9 强化学习 81
2.9.1 强化学习的定义 81
2.9.2 强化学习的基本原理 82
2.9.3 强化学习的特点 83
2.9.4 强化学习的应用 84
【扩展阅读】路径规划算法的发展现状及未来趋势 85
【项目实训】对某种路径规划算法的工作原理进行分析 86
【归纳与提高】 87
【知识巩固】 87

项目3 智能汽车路径规划技术 90

【导入案例】 90
【学习目标】 90
【思维导图】 90
【知识探索】 91
3.1 智能汽车路径规划的基础知识 91
3.1.1 智能汽车路径规划的定义 91
3.1.2 智能汽车路径规划的要求 91
3.1.3 智能汽车路径规划的约束条件 92
3.1.4 智能汽车路径规划的分类 93
3.1.5 环境建模方法 97
3.1.6 智能汽车路径规划的方法 101
3.2 基于传统算法的智能汽车路径规划 103
3.2.1 基于Dijkstra算法的智能汽车路径规划 103
3.2.2 基于A*算法的智能汽车路径规划 106
3.2.3 基于RRT算法的智能汽车路径规划 110
3.2.4 基于PRM算法的智能汽车路径规划 114
3.2.5 基于人工势场法的智能汽车路径规划 118
3.3 基于人工智能的智能汽车路径规划 121
3.3.1 基于蚁群算法的智能汽车路径规划 121
3.3.2 基于遗传算法的智能汽车路径规划 125
3.3.3 基于深度学习的智能汽车路径规划 127
3.3.4 基于强化学习的智能汽车路径规划 130
3.3.5 基于深度强化学习的智能汽车路径规划 132
3.4 智能汽车路径规划系统的测试与故障诊断 135
3.4.1 智能汽车路径规划系统的测试 135
3.4.2 智能汽车路径规划系统的故障诊断 140
【扩展阅读】智能汽车路径规划技术的发展现状及趋势 144
【项目实训】选择合适的路径规划算法求A点到G点的最短路径 145
【归纳与提高】 146
【知识巩固】 147

项目4 常用的行为决策方法 149

【导入案例】 149
【学习目标】 149
【思维导图】 149
【知识探索】 150
4.1 有限状态机 150
4.1.1 有限状态机的定义 150
4.1.2 有限状态机的基本原理 152
4.1.3 有限状态机的特点 152
4.1.4 有限状态机的应用 153
4.2 博弈论 155
4.2.1 博弈论的定义 155
4.2.2 博弈论的基本原理 156
4.2.3 博弈论的特点 157
4.2.4 博弈论的应用 158
4.3 支持向量机 159
4.3.1 支持向量机的定义 159
4.3.2 支持向量机的基本原理 161
4.3.3 支持向量机的特点 161
4.3.4 支持向量机的应用 162
4.4 马尔可夫决策过程 163
4.4.1 马尔可夫决策过程的定义 163
4.4.2 马尔可夫决策过程的基本原理 165
4.4.3 马尔可夫决策过程的特点 166
4.4.4 马尔可夫决策过程的应用 167
【扩展阅读】行为决策方法的发展现状及未来趋势 168
【项目实训】对智能汽车某种行为决策方法的工作原理进行分析 169
【归纳与提高】 170
【知识巩固】 170

项目5 智能汽车行为决策技术 173

【导入案例】 173
【学习目标】 173
【思维导图】 173
【知识探索】 174
5.1 智能汽车行为决策的基础知识 174
5.1.1 智能汽车行为决策的定义 174
5.1.2 智能汽车行为决策的要求 175
5.1.3 智能汽车行为决策的约束条件 176
5.1.4 智能汽车行为决策的内容 178
5.1.5 智能汽车行为决策的方法 179
5.2 基于传统方法的智能汽车行为决策 181
5.2.1 基于有限状态机的智能汽车行为决策 181
5.2.2 基于博弈论的智能汽车行为决策 184
5.3 基于人工智能的智能汽车行为决策 187
5.3.1 基于支持向量机的智能汽车行为决策 187
5.3.2 基于马尔可夫决策过程的智能汽车行为决策 190
5.3.3 基于强化学习的智能汽车行为决策 192
5.4 智能汽车行为决策系统的测试与故障诊断 195
5.4.1 智能汽车行为决策系统的测试 195
5.4.2 智能汽车行为决策系统的故障诊断 198
【扩展阅读】智能汽车行为决策技术的发展现状及未来趋势 201
【项目实训】智能汽车行为决策系统的故障诊断 202
【归纳与提高】 203
【知识巩固】 204

参考文献 206