本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。由于模型预测控制理论数学抽象特点明显,初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握,而进一步应用到具体研究,则需要更长的过程。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法,结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法,给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。所有代码都详细提供了详尽的注解,并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
本书可以作为地面无人车辆、空中无人机、无人艇及移动机器人等无人车辆模型预测控制的研究参考资料,同时也可以作为学习模型预测控制理论的应用教材。
龚建伟,博士,教授, 北京理工大学智能车辆研究所,主要研究领域为计算机控制技术、智能车辆与移动机器人、数据通信技术,主讲机电系统设计与控制(含机器人智能车辆控制、远程控制、单片机与嵌入式系统、数据通信编程、智能控制算法设计、机电系统传感器应用与集成、传感器信息获取与融合)。
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这本《无人驾驶车辆模型预测控制》读下来,我真是感觉自己像是被拉着进行了一次深度的思维漫步,它巧妙地将复杂的数学框架与实际的工程应用编织在一起,读完后我脑子里构建的画面感极强。作者在阐述MPC(模型预测控制)的基本原理时,并没有拘泥于教科书式的堆砌公式,而是通过一系列精妙的类比,比如将优化问题比作一个不断“预判未来并修正当前动作”的棋手,让即便是初次接触这块领域的读者也能迅速抓住核心思想——即通过对未来有限时间窗口内的系统行为进行预测,然后计算出最优的控制输入序列。尤其值得称赞的是,书中对约束条件的讨论深入且富有洞察力,无论是车辆动力学限制,还是环境感知得到的安全边界,都被系统地纳入到了优化目标函数中,这种对实际工程限制的关注,使得理论不再是空中楼阁。章节的组织结构也极为流畅,从基础的系统辨识,到不同预测模型(如线性、非线性)的选择与实施,再到最后的实时计算效率优化,每一步都衔接得天衣无缝,仿佛作者在引导你一步步登上通往高级应用的阶梯。那种理论的严谨性与工程的实用性在这本书里达到了极佳的平衡点,让人读完后迫不及待想找个仿真环境去验证那些精妙的算法设计。
评分这本书的叙事风格非常独特,它仿佛是在进行一场跨越时空的对话,将经典控制理论的先驱思想与最前沿的深度学习技术进行了巧妙的融合。我惊讶地发现,书中竟然探讨了如何将神经网络的预测结果作为非线性MPC的约束或状态模型输入,这开辟了一个全新的视角——如何利用现代AI的强大拟合能力来增强传统优化控制的预测精度。这种前瞻性的结合,使得全书的讨论范围跳脱出了纯粹的经典控制范畴。例如,在讨论路径跟踪时,作者不仅给出了基于车辆运动学的精确模型,还提出了结合视觉里程计信息的实时模型修正方案,这种务实到近乎“黑客”精神的实践导向,让人感到振奋。阅读过程中,我时不时地会停下来,重新审视自己过去对“控制”的定义,这本书成功地拓宽了我的技术视野,让我认识到未来自动驾驶的核心竞争力在于这种理论模型的快速迭代和高频优化能力,而这本书,正是提供了构建这种能力的工具箱。
评分坦白说,这本书的阅读体验是一场对逻辑思维能力的严格“拉练”。它要求读者不仅要熟悉控制理论的基本术语,更要对数值优化有扎实的背景知识,否则在深入到高阶章节时,可能会感到一定的吃力。但正是这种对知识深度的要求,才使得这本书的价值倍增。我欣赏作者在处理“不确定性”这一核心难题时的策略。在无人驾驶的环境中,传感器噪声、执行器延迟和不可预测的外部交通参与者行为,都是模型预测的巨大挑战。书中没有回避这些问题,反而花了不少笔墨来探讨如何利用随机模型预测控制(Stochastic MPC)或者鲁棒模型预测控制(Robust MPC)的框架来提升系统的容错能力和安全性。那种将概率论和优化理论无缝结合的叙述方式,让人拍案叫绝,显示出作者在这一交叉领域深厚的积累。这本书更像是一本“武功秘籍”,它不负责教你如何打出第一招,而是详尽地展示了顶尖高手如何通过对内力和环境的精确计算来决定每一招的力道和角度,最终达到“以不变应万变”的境界。
评分如果要用一个词来形容阅读《无人驾驶车辆模型预测控制》的感受,那就是“渐入佳境,大有可为”。它并非那种能让你一口气读完的消遣读物,而更像是一部需要反复研读、边学边做的工具书。书中大量图表的绘制极为清晰,特别是那些展示了最优控制轨迹与实际轨迹之间误差的对比图,直观地展示了MPC策略的优越性。我尤其欣赏作者对“计算资源的限制”这一现实问题的坦诚。在介绍更复杂的非线性MPC时,书中没有避讳实时计算的瓶颈,反而提供了一系列基于模型的降阶方法和快速迭代算法的实现细节,这对于资源受限的硬件平台部署至关重要。它不仅仅是一本理论书,更像是集成了一份详细的“实施手册”,告诉读者如何把那些优美的数学公式,安全、高效地搬运到真实的自动驾驶决策系统中去。读完它,你会发现,你对“安全、平顺、高效”的自动驾驶控制,有了一种全新的、基于量化和优化的深刻理解。
评分初翻阅这本《无人驾驶车辆模型预测控制》,最先吸引我的是它那种近乎“外科手术式”的精确性。作者对待每一个控制参数和算法选择都展现出一种近乎偏执的严谨态度,这对于追求极致性能的工程师来说,简直是福音。我特别留意了书中关于“求解器选择”的那一章,它细致地对比了不同二次规划(QP)和序列二次规划(SQP)求解器在处理大规模非线性约束时的收敛速度和计算负荷,这在实际的嵌入式系统部署中是至关重要的考量。这本书的深度远远超过了一般性的综述,它深入挖掘了如何针对特定的无人驾驶场景——比如高速公路变道、城市复杂路口穿越——去“量身定制”预测模型和权重矩阵,而不是简单地套用一个通用的模板。这种“定制化”的哲学贯穿始终,使得书中的方法论具有极强的实操价值。我感觉自己不是在阅读一本理论书籍,而是在参与一个高强度的技术研讨会,作者不断抛出挑战,然后展示如何用MPC的精妙结构去优雅地解决它们。对于那些想把自己的无人驾驶原型车性能再提升一个量级的读者来说,这本书提供的细节和深度是无法替代的。
评分虽然这本书得名字很高大上,内容一眼看去也很充实,但是如果仔细研究就会发现这本书的内容有点儿空洞,给读者一种华而不实的感觉。而这本书中的内容看似丰富,其实并不适用,很多需要详细说明的内容反而一笔带过,其无法有效解决读者的疑惑,差评!
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评分要睡了,既然今天兴致来了,就凭一下这本书。传说中的百度来的书~
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