蜂拥算法及其在协同自动驾驶中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 蜂拥算法的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 协同自动驾驶的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 主要贡献与创新 | 第17页 |
| 1.4 各章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 蜂拥控制理论基础 | 第19-26页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 预备知识 | 第19-22页 |
| 2.2.1 代数图论 | 第19-21页 |
| 2.2.2 李雅普洛夫稳定性判据 | 第21-22页 |
| 2.2.3 矩阵理论 | 第22页 |
| 2.3 蜂拥算法理论基础 | 第22-25页 |
| 2.3.1 一致性原理 | 第22-24页 |
| 2.3.2 基础蜂拥算法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 少数引导智能体蜂拥算法 | 第26-42页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 少数引导智能体模型分析 | 第26-28页 |
| 3.3 少数引导智能体蜂拥算法 | 第28-35页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第28-29页 |
| 3.3.2 稳定性分析 | 第29-32页 |
| 3.3.3 仿真与结果分析 | 第32-35页 |
| 3.4 少数引导智能体协同目标跟踪 | 第35-41页 |
| 3.4.1 算法设计 | 第35-36页 |
| 3.4.2 算法分析 | 第36-38页 |
| 3.4.3 仿真与结果分析 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于有限视场的少数引导智能体蜂拥算法 | 第42-70页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 有限视场的智能体模型 | 第42-45页 |
| 4.3 基于有限视场的蜂拥算法 | 第45-60页 |
| 4.3.1 算法设计 | 第46-50页 |
| 4.3.2 理论验证 | 第50-53页 |
| 4.3.3 仿真与结果分析 | 第53-60页 |
| 4.4 满足速度一致的有限视场蜂拥算法 | 第60-66页 |
| 4.4.1 稳定性分析 | 第61-63页 |
| 4.4.2 仿真与结果分析 | 第63-66页 |
| 4.5 基于有限视场的少数引导智能体蜂拥算法 | 第66-69页 |
| 4.5.1 算法分析与设计 | 第66-67页 |
| 4.5.2 仿真与结果分析 | 第67-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 基于有限视场的协同自动驾驶算法 | 第70-87页 |
| 5.1 引言 | 第70页 |
| 5.2 基于有限视场的协同自动驾驶算法 | 第70-77页 |
| 5.2.1 道路驾驶模型 | 第72-74页 |
| 5.2.2 变道模型 | 第74-75页 |
| 5.2.3 刹车模型 | 第75-76页 |
| 5.2.4 协同自动驾驶算法 | 第76-77页 |
| 5.3 基于有限视场的协同自动驾驶仿真验证 | 第77-82页 |
| 5.3.1 道路驾驶模型仿真 | 第77-80页 |
| 5.3.2 变道模型仿真 | 第80-81页 |
| 5.3.3 刹车停车模型仿真 | 第81-82页 |
| 5.4 经典场景的协同自动驾驶仿真 | 第82-86页 |
| 5.4.1 场景一：紧急车辆与汽车的协同驾驶 | 第82-84页 |
| 5.4.2 场景二：道路设施与汽车的协同驾驶 | 第84-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 全文总结 | 第87-88页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-95页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第95-96页 |
