前言 全球出行產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一場前所未有的深刻變革，智能生態(tài)出行系統(tǒng)將成為未來智慧城市的重要紐帶和主動脈。5G、自動駕駛、人工智能等前沿技術(shù)正在重塑出行產(chǎn)業(yè)和未來出行方式，深刻影響著全球未來出行新格局。汽車作為智能生態(tài)出行系統(tǒng)中的重要組成部分，不斷呈現(xiàn)出電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化的發(fā)展趨勢，汽車領(lǐng)域也逐漸轉(zhuǎn)變成集汽車制造、智能感知、先進控制、通信互聯(lián)、交通管控、汽車產(chǎn)品和服務(wù)等多學(xué)科共融的生態(tài)集群。同時，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的高速發(fā)展及先進通信技術(shù)的普及，又孕育出了新的交通系統(tǒng)，即智能交通系統(tǒng)。智能交通系統(tǒng)的建設(shè)主要依靠智慧的路、聰明的車、實時的云、可靠的網(wǎng)、精確的圖五大技術(shù)體系，涵蓋微觀和宏觀交通系統(tǒng)優(yōu)化管控，可以多層次、全方位地實現(xiàn)交通優(yōu)化控制、交通管控和交通分配，以滿足安全導(dǎo)向、出行效率導(dǎo)向和環(huán)境友好導(dǎo)向的功能需求。 智能網(wǎng)聯(lián)車輛生態(tài)協(xié)同駕駛是未來生態(tài)出行模式的重要組成部分，其主要依靠單個車輛(單車)智能控制、多車協(xié)同控制和車路協(xié)同控制等關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)多車在高速公路、城市道路等場景下的安全、高效、節(jié)能行駛，其中多車協(xié)同編隊控制和交叉口生態(tài)速度規(guī)劃*具研究和應(yīng)用價值。多車協(xié)同編隊依靠車輛與車輛(V2V)通信，使被控車輛可以實時獲取周邊交通參與者的準確狀態(tài)信息，從而實現(xiàn)更穩(wěn)定、更安全的決策判斷與更經(jīng)濟、更環(huán)保的輸出控制。多車協(xié)同編隊控制技術(shù)可兼顧安全和節(jié)能需求，在提高通行效率、保證出行安全、優(yōu)化乘坐體驗等方面提供了新的解決方案。特別是，商用車編隊控制技術(shù)具有較高的商業(yè)應(yīng)用價值，其不僅可以通過減小跟車間距來提高通行效率、降低空氣阻力，還可以顯著降低駕駛強度，避免發(fā)生由駕駛疲勞引起的安全事故。交叉口生態(tài)速度規(guī)劃依靠車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)通信，由路側(cè)單元將信號燈相位信號發(fā)送給車輛(車輛編隊)，并利用一系列*優(yōu)規(guī)劃算法進行速度引導(dǎo)，實現(xiàn)信號燈交叉口綠波帶通行，從而減少車輛紅燈等待時的低能效啟停過程，促進道路車輛和交通的可持續(xù)發(fā)展。交叉口生態(tài)速度規(guī)劃還可以進一步融合交叉口信號燈配時策略，通過車路協(xié)同控制進行通行效率與駕駛生態(tài)性能的深入優(yōu)化，*終實現(xiàn)無信號燈交叉口的多交通參與者協(xié)同控制。 本書的作者及其團隊近年來主要從事智能網(wǎng)聯(lián)駕駛、生態(tài)出行等領(lǐng)域的研究，本書便是在已有研究的基礎(chǔ)上，重點圍繞多車協(xié)同編隊控制和交叉口生態(tài)速度規(guī)劃兩大研究點展開，細致闡述了其科研價值、設(shè)計方法與理論、應(yīng)用效果與優(yōu)勢、研究展望等。本書共分為10章。第1章為汽車智能生態(tài)出行概述，主要闡述了汽車及出行領(lǐng)域的重要變革，重點圍繞自動駕駛、車路協(xié)同和智能交通進行了全面的綜述。第2章對多車協(xié)同編隊控制的發(fā)展現(xiàn)狀進行分析探討，介紹了自適應(yīng)巡航控制策略的設(shè)計要求與設(shè)計理論，并進一步闡述其在以節(jié)能為導(dǎo)向的生態(tài)協(xié)同駕駛中的應(yīng)用。第3章主要針對車輛編隊的縱向跟隨控制，深入研究復(fù)雜通信拓撲結(jié)構(gòu)對協(xié)同自適應(yīng)巡航控制器設(shè)計的影響，并提出通信拓撲結(jié)構(gòu)與控制器解耦設(shè)計理論。第4章考慮了實際通信環(huán)境中不可避免的通信延時，從魯棒控制和Smith預(yù)估補償控制兩個層面來應(yīng)對延時對系統(tǒng)控制的不良影響。第5章為提高通信資源的利用率、避免出現(xiàn)明顯的通信延時，設(shè)計了事件觸發(fā)策略及其在非理想通信環(huán)境下的自適應(yīng)調(diào)整策略。第6章以節(jié)能為主要設(shè)計導(dǎo)向，綜述了不同*優(yōu)控制算法，并采用模型預(yù)測控制算法實現(xiàn)了車輛編隊的節(jié)能巡航控制。第7章從巡航和信號燈交叉口兩個層面進行生態(tài)駕駛設(shè)計，利用動態(tài)規(guī)劃理論設(shè)計了考慮橫向約束的隊列*優(yōu)速度軌跡規(guī)劃策略和信號燈交叉口生態(tài)駕駛*優(yōu)速度軌跡規(guī)劃策略。第8章介紹了車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及其軟硬件實現(xiàn)，并介紹了國內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)汽車示范區(qū)的建設(shè)現(xiàn)狀。第9章從智能網(wǎng)聯(lián)汽車認知交互角度出發(fā)，開展了在復(fù)雜人�曹嚜猜废到y(tǒng)中，駕駛?cè)艘鈭D識別、人機協(xié)作駕駛等研究。第10章介紹了商用車編隊行駛技術(shù)的特點、優(yōu)勢及信號燈交叉口的生態(tài)協(xié)同控制策略，并暢想了未來智慧出行系統(tǒng)。 本書總括了國內(nèi)外數(shù)位專家、學(xué)者的觀點和見解，在理論和應(yīng)用層面體現(xiàn)了多個科研項目的豐富產(chǎn)出，作者將兩個國家先進的智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)進行總結(jié)與剖析，歷時四年，經(jīng)過數(shù)輪合作，完成本書的編著校對工作。馬芳武教授擔(dān)任本書的第一著者并負責(zé)總校對工作；Levent Guvenc教授(美國俄亥俄州立大學(xué))對本書核心章節(jié)的研究工作給予了指導(dǎo)；付銳教授(長安大學(xué))在本書編著過程中也給予了諸多實質(zhì)性的指導(dǎo)并參與了部分章節(jié)的編著工作；楊昱博士和王佳偉博士擔(dān)任本書的著者并負責(zé)校對工作。本書第1、2章由楊昱和王佳偉共同完成；第3、4、5章由王佳偉完成；第6、7章由楊昱完成；第8章由李昕晨(美國俄亥俄州立大學(xué))、吳官樸和孫博華共同完成；第9章由付銳教授和孫秦豫共同完成；第10章由楊昱、吳官樸和孫博華共同完成。另外，仲首任、單子桐、沈昱成、申棋仁和代明宇也參與了部分章節(jié)的編著工作。本書介紹的研究內(nèi)容得到吉林省科技發(fā)展項目基于耦合控制的智能車組群生態(tài)協(xié)同駕駛(20190302077GX)的支持，以及吉林大學(xué)未來出行生態(tài)汽車吉林省重點實驗室的大力支持，在此表示衷心的感謝！ 希望本書能夠為廣大讀者在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域提供新的技術(shù)思路，在理論和應(yīng)用層面給予讀者更多的引導(dǎo)和支持。希望本書能夠完善未來出行解決方案，推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車和智能交通系統(tǒng)的發(fā)展，協(xié)助相關(guān)人員在技術(shù)領(lǐng)域創(chuàng)造更多利國利民的價值。 由于作者水平有限，書中難免存在不足之處，懇請專家、學(xué)者和讀者批評指正。馬芳武吉林大學(xué)教授SAE會士FISITA技術(shù)顧問2021年10月