第1章：智能车行为决策发展脉络与现状
无人驾驶车辆的兴起，标志着汽车工业与人工智能技术的深度融合。智能车行为决策作为无人驾驶系统的核心模块，直接决定了车辆在复杂环境下的安全性和效率。本章系统梳理了智能车行为决策的发展背景，从早期基于规则的简单决策，到如今融合机器学习、深度学习的智能决策，技术演进脉络清晰可见。
国内外科研机构与企业在此领域的研究进展，成为推动技术发展的关键力量。国外，某知名高校实验室在强化学习决策方面取得突破，通过构建高保真仿真环境，训练出适应多种路况的决策模型。国内，多家科研院所与企业合作，聚焦特定场景下的决策优化，如高速公路换道、城市路口通行等，形成了具有自主知识产权的技术体系。这些进展不仅体现了技术的前沿性，更为后续研究提供了宝贵的实践经验和数据支持。
第2章：智能车建模仿真平台搭建
仿真软件是智能车行为决策研究的重要工具，它能够模拟真实交通环境，为决策模型提供丰富的训练数据。本章详细介绍了主流仿真软件的特点与适用场景，如某开源仿真平台，支持多种传感器模型集成，能够真实还原车辆动力学特性。
在典型城市环境模型搭建方面，研究者需考虑道路拓扑、交通信号、行人行为等多因素。通过构建三维城市模型，结合高精度地图数据，仿真平台能够精确模拟城市交通流。此外，仿真平台的搭建还需考虑计算效率与扩展性，采用分布式计算架构，可支持大规模并行仿真，加速决策模型的训练与验证。
第3章：数据采集与预处理技术
数据是决策模型训练的基石。本章介绍了三种主要的数据采集方法：实车采集、仿真采集与混合采集。实车采集通过安装传感器于真实车辆，获取第一手驾驶数据，但成本高、周期长。仿真采集则利用仿真平台生成大量合成数据，成本低、可控性强，但需验证数据真实性。混合采集结合两者优势，成为当前主流的数据采集方式。
数据预处理是确保数据质量的关键步骤。包括数据清洗，去除噪声与异常值；数据标注，为训练数据添加标签；数据增强，通过旋转、缩放等操作增加数据多样性。以换道场景为例，预处理后的数据需包含车辆位置、速度、加速度等关键信息，为后续模型训练提供准确输入。
第4章：换道场景下决策模型构建
换道是无人驾驶车辆常见的驾驶行为，其决策过程复杂，需考虑周围车辆动态、道路条件等多因素。本章详细介绍了基于规则与强化学习的换道决策模型构建方法。
基于规则的决策模型，通过预设换道条件，如安全距离、速度差等，判断是否执行换道。该方法简单直观，但缺乏灵活性，难以适应复杂多变的交通环境。强化学习决策模型则通过与环境交互，学习最优换道策略。以Q-learning算法为例，模型通过不断试错，优化换道决策，提高换道成功率与安全性。实际案例中，某研究团队利用强化学习模型，在仿真环境中实现了高效、安全的换道决策，验证了方法的有效性。
第5章：汇入场景下LSPI决策模型应用
汇入场景是无人驾驶车辆面临的另一挑战，需在短时间内完成与主流交通流的融合。本章介绍了基于LSPI（Least-Squares Policy Iteration）方法的汇入决策模型构建过程。
LSPI是一种结合值函数近似与策略迭代的强化学习算法，适用于连续状态空间与动作空间的决策问题。在汇入场景中，模型通过学习车辆位置、速度、加速度等状态信息，预测最优汇入时机与速度。构建过程中，需定义状态空间、动作空间与奖励函数，通过迭代优化，得到最优汇入策略。实际应用中，该模型在仿真环境中表现出色，有效提高了汇入效率与安全性。
第6章：城市交叉口左转行为决策模型
城市交叉口是交通冲突的高发区域，左转行为决策尤为关键。本章以城市交叉口场景为例，介绍了智能车左转行为决策模型的搭建过程。
模型构建包括周围车辆轨迹预测与基于冲突消解的左转决策两部分。轨迹预测采用深度学习模型，如LSTM（长短期记忆网络），通过学习历史轨迹数据，预测未来车辆位置。左转决策则基于冲突消解理论，通过分析左转车辆与周围车辆的潜在冲突，制定最优左转路径与速度。实际案例中，某研究团队利用该模型，在仿真交叉口环境中实现了安全、高效的左转决策，验证了模型的实用性与鲁棒性。
综上所述，无人驾驶车辆智能行为决策建模是一个复杂而系统的工程，涉及多学科交叉与融合。通过系统梳理发展脉络、搭建仿真平台、采集处理数据、构建典型场景决策模型，我们为无人驾驶车辆的商业化应用奠定了坚实基础。未来，随着技术的不断进步，无人驾驶车辆将在更多场景下实现安全、高效的自主驾驶。