無(wú)人駕駛車(chē)輛智能行為決策建模

　　如今，智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)已成為一門(mén)熱門(mén)的新興技術(shù)。該技術(shù)是車(chē)聯(lián)網(wǎng)與智能車(chē)的有機(jī)結(jié)合，通過(guò)搭載先進(jìn)的車(chē)載傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝置，融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車(chē)與人、車(chē)、路、后臺(tái)等智能信息的交換共享，可顯著提升交通安全等級(jí)，提高通行效率，促進(jìn)節(jié)能減排。智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)主要由感知、決策、控制三部分組成?！稛o(wú)人駕駛車(chē)輛智能行為決策建?！分攸c(diǎn)關(guān)注決策模塊，該模塊利用感知模塊提供的信息，決定智能車(chē)將要執(zhí)行的動(dòng)作以及執(zhí)行這個(gè)動(dòng)作時(shí)無(wú)人車(chē)需要行駛的軌跡。《無(wú)人駕駛車(chē)輛智能行為決策建?！纷髡呓Y(jié)合團(tuán)隊(duì)研究成果，系統(tǒng)化地闡述了智能車(chē)行為決策研究背景與現(xiàn)狀、仿真建模、數(shù)據(jù)采集與處理以及具體場(chǎng)景下多種決策實(shí)例展示和分析，期望給讀者搭建一個(gè)完整的無(wú)人駕駛車(chē)輛智能行為決策知識(shí)框架，幫助讀者理解和掌握一些決策分析實(shí)例，在自己的學(xué)習(xí)研究中加以運(yùn)用和拓展，為智能車(chē)的發(fā)展助力。全書(shū)共分6章，第1章無(wú)人駕駛汽車(chē)智能行為決策的發(fā)展背景及現(xiàn)狀，重點(diǎn)分析了國(guó)內(nèi)外研究智能車(chē)的科研單位和企業(yè)的相關(guān)進(jìn)展。第2章聯(lián)合仿真平臺(tái)構(gòu)建，介紹了用于智能車(chē)建模的仿真軟件以及對(duì)典型城市環(huán)境的模型和仿真平臺(tái)搭建。第3章數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，介紹了數(shù)據(jù)采集的三種方法及數(shù)據(jù)采集實(shí)例，并簡(jiǎn)要介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和實(shí)例。第4章基于規(guī)則及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的換道決策建模，詳細(xì)介紹了換道場(chǎng)景下利用基于規(guī)則和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法分析換道行為并建立換道決策模型。第5章基于LSPI的環(huán)境自適應(yīng)匯入策略建模，詳細(xì)介紹了基于LSPI方法搭建匯入場(chǎng)景下決策模型的全過(guò)程。第6章城市道路交叉口穿越行為決策建模，以城市道路交叉口場(chǎng)景為例介紹了智能車(chē)左轉(zhuǎn)行為決策模型的搭建，主要包含周?chē)?chē)輛軌跡預(yù)測(cè)和基于沖突消解的左轉(zhuǎn)決策過(guò)程。

　　陳雪梅，北京理工大學(xué)前沿技術(shù)研究院常務(wù)副院長(zhǎng)，博士，北京理工大學(xué)副教授/特聘研究員，加州大學(xué)伯克利分校訪問(wèn)學(xué)者，揚(yáng)州智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)高級(jí)專(zhuān)家顧問(wèn)，中國(guó)安全產(chǎn)業(yè)協(xié)會(huì)交通運(yùn)輸安全裝備分會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)，北京市優(yōu)秀人才項(xiàng)目資助獲得者，蘇州高新區(qū)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)領(lǐng)軍人才。先后主持或參與國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金汽車(chē)產(chǎn)業(yè)聯(lián)合基金、國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金、山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（重大科技創(chuàng)新工程）、國(guó)家863計(jì)劃、國(guó)家科技支撐計(jì)劃、北京市科委項(xiàng)目等近20余項(xiàng)。以第一作者公開(kāi)發(fā)表論文30多篇，參與制定標(biāo)準(zhǔn)3項(xiàng)，申請(qǐng)授權(quán)專(zhuān)利10項(xiàng)。獲中國(guó)公路學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)。