《無人駕駛車輛認(rèn)知與決策技術(shù)》介紹了無人駕駛車輛（UGV）的認(rèn)知與決策技術(shù)。全書共8章，前4章重點介紹了UGV的認(rèn)知理論、類腦理論、數(shù)據(jù)場景及決策方法等，同時介紹了認(rèn)知-決策技術(shù)與智能技術(shù)的系統(tǒng)有機結(jié)合，認(rèn)知技術(shù)包括智能認(rèn)知、類腦芯片、類腦計算及數(shù)據(jù)場景等。后4章介紹了基于UGV認(rèn)知的關(guān)鍵決策技術(shù)，包括轉(zhuǎn)向、制動、驅(qū)動、換擋及懸架等，重點圍繞UGV的智能技術(shù)進(jìn)展與面臨的挑戰(zhàn)闡述了UGV的認(rèn)知原理和決策技術(shù)。本書具有完整的理論體系和思路方法，為UGV的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)化落地提供了認(rèn)知與決策技術(shù)的支撐。本書可以作為高等學(xué)校人工智能、計算機、車輛及機電等專業(yè)的教材或教學(xué)參考書，也可以作為無人駕駛車輛相關(guān)研究、開發(fā)與工程技術(shù)人員的參考書或工具書。
認(rèn)知和決策是當(dāng)今世界無人智能系統(tǒng)面臨的巨大挑戰(zhàn)，也是無人駕駛車輛（UGV）產(chǎn)業(yè)化落地的關(guān)鍵技術(shù)。面對巨大的市場需求與嚴(yán)峻的智能安全之間的尖銳矛盾，研究替代傳統(tǒng)車輛的UGV，發(fā)展認(rèn)知與決策技術(shù)就顯得很迫切。人工智能、認(rèn)知與決策技術(shù)等是UGV真正替代傳統(tǒng)車輛的重要技術(shù)及指標(biāo)。本書介紹了相關(guān)的基礎(chǔ)原理和關(guān)鍵技術(shù)，以解決讀者對類腦認(rèn)知的擔(dān)憂和對車輛智能決策的困擾。高效、可靠的類腦認(rèn)知與智能決策技術(shù)等將成為UGV領(lǐng)域發(fā)展的壓艙石、穩(wěn)定器與助推器。2024年諾貝爾物理學(xué)獎和諾貝爾化學(xué)獎全部授予了人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家，這給智能無人系統(tǒng)領(lǐng)域的工作者帶來了巨大信心與鼓舞。
本書是在筆者近年來有關(guān)UGV認(rèn)知與決策技術(shù)系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上，加以提煉和總結(jié)而撰寫成的學(xué)術(shù)著作。書中既有較為成熟的UGV技術(shù)，又充分融入了國內(nèi)外該領(lǐng)域研究的前沿成果。本書主要內(nèi)容包括UGV智能、類腦、芯片等認(rèn)知理論，以及驅(qū)動、制動、轉(zhuǎn)向、懸架和變速等決策技術(shù)。UGV目前已處于商業(yè)化的前夜，無人智能系統(tǒng)人才難求，該專業(yè)人才需求量大的背后，是該領(lǐng)域需要有智能專業(yè)廣度、車輛專業(yè)深度等的多面手。換言之，相關(guān)崗位的工作人員既要有車輛知識，又要掌握人工智能、芯片及軟件等技術(shù)，目前這類復(fù)合型人才相對稀缺。因此，急需加大力度培養(yǎng)人才，使UGV能夠?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地，造福人民。希望該領(lǐng)域的相關(guān)人才能夠閱讀本書，掌握認(rèn)知與決策技術(shù)的方法及解決問題的能力，為新概念車輛提供知識動力。
本書基于UGV理論，以認(rèn)知與決策為抓手，詳盡介紹了智能新技術(shù)，包括實驗裝置、測試方法、認(rèn)知智能及底盤決策方法等。在選材上突出工程背景、實用性及新穎性等，強調(diào)內(nèi)容新穎、知識飽滿、通俗易懂、深入淺出，力求對讀者有所啟迪及幫助。
本書由北京理工大學(xué)李永、清華大學(xué)宋健編著。本書的編寫工作得到北京理工大學(xué)科研項目(202020141344A，201720141103，201720141104)的資助，在此表示感謝。
本書中引用的文獻(xiàn)、資料與報告在參考文獻(xiàn)中盡量作了說明，在此對作者表示感謝。由于工作量大及作者不詳，在此對沒有說明的文獻(xiàn)作者表示歉意和感謝。
UGV認(rèn)知與決策技術(shù)正在蓬勃發(fā)展，本書中的一些關(guān)鍵技術(shù)還處于研究中，希望讀者能得到靈感或受到啟發(fā)。
由于筆者水平有限，書中難免有不當(dāng)和疏漏之處，歡迎讀者不吝指正。
編著者
2025年大暑于北京理工大學(xué)良鄉(xiāng)校區(qū)北湖之畔
第1章 緒論 001
1.1 無人系統(tǒng)的概念與分類 001
1.2 UGV 技術(shù)的沿革 007
1.3 無人技術(shù)簡介 014
1.4 UGV 的重要意義與應(yīng)用價值 027
1.5 AI 與UGV 的關(guān)聯(lián) 029
1.6 法律與倫理研討 030
1.7 基于AI 與大數(shù)據(jù)深度融合的UGV 認(rèn)知技術(shù) 031
1.8 UGV 認(rèn)知理論的決策技術(shù) 033
1.9 基于智慧能源系統(tǒng)的UGV 技術(shù) 037
第2章 UGV 類腦認(rèn)知與決策理論 044
2.1 UGV 類腦認(rèn)知理論044
2.2 UGV 類腦記憶原理048
2.3 UGV 類腦視覺原理049
2.4 UGV 類腦芯片技術(shù)053
2.5 腦機接口技術(shù)與其在UGV 中的應(yīng)用057
2.6 基于熱力學(xué)第二定律的UGV 類腦認(rèn)知系統(tǒng)的熵方法059
2.7 類腦導(dǎo)航構(gòu)建UGV導(dǎo)航神經(jīng)中樞063
第3章 基于數(shù)據(jù)- 場景的UGV 認(rèn)知理論 070
3.1 UGV 測試與復(fù)雜環(huán)境的場景設(shè)計 070
3.2 基于數(shù)據(jù)的UGV 技術(shù)載體 074
3.3 UGV 在智能座艙中的應(yīng)用 085
3.4 UGV 在服務(wù)行業(yè)中的應(yīng)用 086
3.5 UGV 在智能制造中的應(yīng)用 087
3.6 UGV 在數(shù)字場景中的應(yīng)用 089
3.7 基于聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)的UGV 場景認(rèn)知與自主決策 094
第4章 基于認(rèn)知- 決策理論的UGV 芯片技術(shù) 102
4.1 UGV 決策方法102
4.2 UGV 計算體系結(jié)構(gòu)的局限性104
4.3 UGV 的細(xì)觀架構(gòu)105
4.4 UGV 認(rèn)知的芯片結(jié)構(gòu)109
4.5 芯片技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來發(fā)展 114
4.6 無人駕駛車輛聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的通信 117
第5章 UGV 電驅(qū)決策技術(shù) 121
5.1 UGV 電驅(qū)決策博弈- 禮讓等耦合方法 121
5.2 基于人工智能的UGV 決策方法122
5.3 UGV 評估方法與數(shù)據(jù)集123
5.4 UGV 決策技術(shù)的結(jié)構(gòu)體系125
5.5 UGV 決策應(yīng)對不確定因素128
5.6 端到端卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的UGV 決策 131
5.7 UGV 決策的發(fā)展趨勢133
5.8 UGV 決策技術(shù)的智能電機結(jié)構(gòu)設(shè)計134
第6章 UGV 制動決策技術(shù) 147
6.1 UGV 制動決策方法 149
6.2 極限轉(zhuǎn)向工況下的UGV 側(cè)滑失穩(wěn)機理分析 155
6.3 基于模型預(yù)測控制的防側(cè)滑控制算法設(shè)計 159
6.4 防側(cè)滑控制算法硬件在環(huán)臺架實驗驗證 167
6.5 制動帶動態(tài)力矩特性的實驗研究 173
第7章 UGV 轉(zhuǎn)向決策技術(shù) 196
7.1 決策反饋ECU 硬件設(shè)計 201
7.2 決策反饋ECU 軟件設(shè)計 212
7.3 決策反饋主臺架搭建 216
7.4 遠(yuǎn)程遙控模塊控制結(jié)構(gòu)與信息流向設(shè)計 217
7.5 可遠(yuǎn)程遙控的決策反饋臺架試驗 220
第8章 UGV 空氣懸架- 變速決策技術(shù) 227
8.1 快速控制原型開發(fā)實驗平臺229
8.2 車高調(diào)節(jié)實車驗證238
8.3 車輛側(cè)傾控制實車驗證243
8.4 UGV 電控空懸系統(tǒng)的變速換擋規(guī)律分析248
8.5 基于路徑信息的優(yōu)化決策方法分析 251
8.6 基于預(yù)瞄軌跡的換擋決策方法設(shè)計 252
8.7 仿真驗證259
附錄 UGV 相關(guān)技術(shù)布局與標(biāo)準(zhǔn)體系 263
參考文獻(xiàn) 282
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