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王庆，张小国 著

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• 定位技术
• 算法
• 应用
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店铺： 智博天恒图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030476999

商品编码：29370830241

包装：平装

出版时间：2016-05-01

图书基本信息
图书名称	车辆组合定位与导航系统:理论、方法及应用
作者	王庆,张小国
定价	98.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030476999
出版日期	2016-05-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本
商品重量	0.4Kg

内容简介

全书共分7章，首先介绍了车辆导航和定位技术概述，叙述车辆导航和定位在外的现状和发展趋势，以及其重要性；然后，详细论述了现代车辆组合导航系统的基础理论和关键技术，包括：面向车辆导航的GIS的模型与系统，面向车辆导航的空间数据库生成技术，地图匹配算法的理论和应用，面向地图匹配算法的数字地图误差分析和应用，现代车辆组合导航技术；后，详细介绍了多个基于GPS/DR/MM车载组合导航系统的具体应用案例。全书内容翔实、全面，深入浅出，理论基础与应用案例并重，既有理论参考价值，又对工程实践具有指导意义。本书可作为交通工程、通信工程、系统工程等相关专业用书，也可作为相关领域工程师的参考资料。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《智慧出行：探索未知，连接未来》 这是一部深入探讨未来交通方式变革的著作。它以宏大的视角，描绘了一个由智能技术驱动，以人为本，安全、高效、绿色、共享的出行新时代。本书并非聚焦于单一的车辆定位与导航技术，而是将目光投向了更广阔的智能交通生态系统，剖析了支撑这一愿景的关键技术、创新理念以及它们之间错综复杂的相互作用。 第一章 智慧出行的愿景与挑战 我们正站在一个出行革命的十字路口。传统的交通模式，尽管已经承载了人类社会数百年，却面临着日益严峻的挑战：交通拥堵造成的巨大时间与经济损失、交通事故频发带来的生命财产威胁、化石燃料燃烧对环境造成的破坏，以及公共交通系统在满足日益增长的出行需求方面的局限性。本书首先回顾了当前交通系统存在的痛点，并以此为出发点，勾勒出智慧出行所描绘的美好蓝图。 智慧出行不仅仅是让车辆“更聪明”，更是构建一个能够感知、决策、协作、优化的全方位出行网络。想象一下，车辆能够实时感知周围环境，与其他车辆、基础设施甚至行人进行信息交互；出行路径能够根据实时路况、天气条件甚至个人偏好进行动态规划，实现“零等待”和“最优化”；交通事故能够通过预警与干预系统大幅减少，甚至实现“零伤亡”；出行资源能够通过共享模式得到最大化利用，降低个人出行成本，提高社会运行效率；而这一切，都将以对环境最友好的方式实现，共同迈向可持续发展的未来。 然而，实现这一愿景并非易事，它面临着前所未有的技术、经济、社会和伦理挑战。从技术层面，需要突破自动驾驶、高精度感知、低延迟通信、智能决策、信息安全等诸多瓶颈；从经济层面，需要巨额的研发投入、基础设施建设以及商业模式的创新；从社会层面，需要公众的接受度、法律法规的完善以及就业结构的调整；从伦理层面，自动驾驶汽车在紧急情况下的决策权、数据隐私的保护以及公平的出行机会等问题，都亟待深入探讨。本书将带领读者一同审视这些挑战，并为应对这些挑战提供前瞻性的思考。 第二章 自动驾驶技术：解放双手，重塑体验 自动驾驶被视为智慧出行的核心驱动力之一。本书深入剖析了自动驾驶技术的发展历程、关键原理以及不同级别的技术实现。我们将详细介绍感知层面的技术，包括激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达等传感器的工作原理、优势与局限，以及它们如何协同工作，构建车辆对周围环境的全景式感知。 在决策与规划层面，我们将探讨路径规划、行为预测、运动控制等核心算法。这包括传统的基于规则的决策系统，以及日益兴起的基于机器学习和深度学习的端到端决策模型。我们将分析这些模型在复杂交通场景下的鲁棒性与可靠性，以及它们如何处理诸如行人突然出现、车辆切入等突发情况。 本书还将深入研究高精地图在自动驾驶中的关键作用。高精地图不仅仅是传统的导航地图，它包含了详细的车道线、交通标志、路面坡度等信息，为自动驾驶车辆提供了精确的定位基准和环境先验知识，大大提高了自动驾驶的安全性和效率。我们将讨论高精地图的制作、更新以及在不同应用场景下的优化策略。 此外，我们还将关注自动驾驶的安全保障体系。这包括冗余设计、失效安全机制、故障诊断与恢复、以及网络安全防护等方面。我们还将探讨自动驾驶在法律法规、伦理道德以及公众信任方面所面临的挑战，以及如何通过技术、政策和公众教育来共同推动自动驾驶技术的安全落地。 第三章 车辆网（V2X）：协同进化，连接万物 自动驾驶的潜力需要与其他交通参与者协同才能最大化实现。车辆网（V2X）技术，即车对万物通信，是实现这种协同的关键。本书将详细介绍V2X通信的组成部分，包括车对车（V2V）、车对基础设施（V2I）、车对行人（V2P）以及车对网络（V2N）。 V2V通信能够让车辆之间直接交换位置、速度、意图等信息，实现更早的预警和更安全的协同驾驶。例如，前方车辆突然刹车，后车能够通过V2V通信提前获知，从而避免追尾。V2I通信则使车辆能够与交通信号灯、路侧传感器等基础设施进行交互，实现信号灯优化、交通流量引导、危险区域预警等功能，极大地提升了道路通行效率和安全性。V2P通信则能够让车辆感知到行人（通过智能手机或可穿戴设备）的存在，从而避免与行人的碰撞。V2N通信则将车辆连接到云端，实现远程诊断、软件更新、信息服务等功能。 本书将深入探讨V2X通信的底层技术，包括DSRC（专用短程通信）和C-V2X（蜂窝车联网）等通信标准，分析它们的优缺点以及在不同场景下的适用性。我们还将研究V2X通信的安全性与隐私保护问题，以及如何构建一个可靠、安全、可扩展的V2X通信生态系统。 第四章 智能交通管理：全局优化，协同治理 在智慧出行的宏大叙事中，智能交通管理扮演着“大脑”的角色。本书将探讨如何利用先进的信息技术和数据分析能力，对整个交通系统进行全局优化和协同治理。 我们将深入研究交通大数据的采集、处理和分析。从遍布城市的传感器、车辆、移动设备等渠道获取海量交通数据，并通过云计算、大数据分析等技术进行挖掘，提取有价值的信息，如实时交通流量、出行模式、事故高发区域等。 基于这些数据，我们将探讨各种智能交通管理策略。例如，动态交通信号控制系统，能够根据实时车流量自动调整信号灯配时，减少车辆等待时间；智能交通诱导系统，能够向驾驶员提供最优出行路线建议，缓解交通拥堵；以及基于预测的交通管理，通过分析历史数据和实时信息，预测未来的交通状况，并提前采取干预措施。 本书还将关注共享出行模式的兴起及其对交通管理的影响。网约车、共享单车、共享汽车等模式的出现，改变了人们的出行习惯，也对传统的交通管理提出了新的挑战。我们将探讨如何通过智能调度、动态定价、需求预测等方式，优化共享出行资源的配置，并将其更好地融入到整体的智能交通管理体系中。 第五章 新能源与可持续交通：绿色未来，责任担当 智慧出行与环境保护紧密相连。本书将重点关注新能源技术在驱动智慧出行中的关键作用，以及如何构建可持续的交通生态。 我们将深入探讨电动汽车（EVs）的发展现状与未来趋势。这包括电池技术、充电基础设施、续航里程、以及电动汽车与智能电网的互动（V2G）等。电动汽车的普及不仅能够减少尾气排放，还能在能源结构转型中扮演重要角色。 此外，本书还将探讨其他绿色交通方式，如氢燃料电池汽车、生物燃料汽车以及更高效的公共交通系统，如智能轨道交通和无人机运输的潜在应用。 可持续交通不仅仅是技术的革新，更是一种发展理念的转变。我们将讨论如何通过政策引导、技术创新、公众教育等多种手段，鼓励绿色出行方式，减少对环境的负面影响，最终实现交通系统的碳中和目标。 第六章 数据安全与隐私保护：信任基石，伦理考量 随着智慧出行系统的日益普及，海量数据的产生与流通不可避免。本书将严肃探讨数据安全与隐私保护的重要性，以及如何构建一个值得信赖的智慧出行生态系统。 我们将分析智慧出行系统可能面临的网络攻击风险，如数据窃取、系统篡位、恶意干扰等。并深入研究数据加密、访问控制、身份认证、入侵检测等关键安全技术。 隐私保护是智慧出行的另一大核心议题。从车辆的行驶轨迹、用户的出行习惯到个人身份信息，都可能被收集和记录。本书将探讨如何通过匿名化、差分隐私、联邦学习等技术手段，在保证数据分析价值的同时，最大程度地保护用户的隐私。 此外，我们将讨论数据所有权、数据共享的伦理规范以及相关法律法规的建设。构建一个公平、透明、负责任的数据治理框架，是赢得公众信任，推动智慧出行健康发展的基石。 第七章 未来的展望：人机协作，智慧生活 智慧出行不仅仅是关于车辆和道路，更是关于人的体验和生活方式的重塑。本书的最后一章将展望智慧出行的未来图景，以及它将如何深刻地改变我们的日常生活。 我们将探讨人机协作的未来。自动驾驶技术的发展并不意味着人类角色的消失，而是将人类从繁琐的驾驶任务中解放出来，使其能够专注于工作、娱乐或社交。未来，人与车辆之间的交互将更加自然、智能和个性化。 本书还将展望智能城市与智慧出行的融合。智能交通系统将成为智慧城市不可分割的一部分，与智慧能源、智慧建筑、智慧政务等协同运作，共同打造一个更加宜居、高效、可持续的城市环境。 最终，智慧出行将不仅仅是解决“如何出行”的问题，更是实现“如何生活”的升级。它将带来更安全、更便捷、更舒适、更绿色的出行体验，为人类社会的发展注入新的活力，连接一个更加美好的未来。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的智慧出行视角，从技术原理到应用实践，从挑战应对到未来展望，引领您一同探索这个正在快速发展的领域，理解它如何驱动着我们向更智能、更可持续的未来迈进。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对未来科技发展充满憧憬的普通人，我总是密切关注那些可能改变我们生活方式的突破性技术。最近，我偶然发现了一本《车辆组合定位与导航系统:理论、方法及应用》的书籍，虽然我不是技术专家，但我被其中对于“地图构建”和“重定位”的描述深深吸引。我一直对智能手机上的地图导航很熟悉，但书中对高精度地图的制作过程的详细介绍，让我大开眼界。原来，我们平时使用的地图，背后有着如此精密的测绘和建模工作。书中关于如何利用激光雷达、摄像头等传感器，在车辆行驶过程中不断扫描和测量周围环境，并将其转化为三维点云数据，最终生成厘米级精度的地图，这过程简直就像是在“绘制”一个虚拟的数字世界。更让我感到惊叹的是“重定位”的概念。当车辆在行驶过程中，即便GPS信号不稳定，或者遇到了相似的环境，它依然能够通过匹配当前传感器采集到的信息与预先构建的地图，来精确地确定自己的位置。这就像是在陌生的环境中，即使指南针失灵，也能依靠周围熟悉的参照物来找到方向。这部分内容让我对自动驾驶汽车在极端环境下依然能保持定位能力有了更深入的理解，也让我对未来无人机的自主飞行、机器人导航等应用场景充满了遐想。

评分☆☆☆☆☆

我一直对历史题材的图书情有独钟，尤其是那些能够深入挖掘某个历史时期或事件背后细节的作品。最近，我偶然间读到一本名为《车辆组合定位与导航系统:理论、方法及应用》的书，虽然它的书名听起来与我平时阅读的题材毫不相干，但我被其中关于“误差传播”和“鲁棒性”的探讨深深吸引。作者在书中详细阐述了在车辆定位和导航过程中，各种不确定因素如何累积和放大，就像多米诺骨牌效应一样，一个微小的初始误差，最终可能导致导航系统做出错误的判断。这让我联想到一些历史事件中，某个看似微不足道的决策，是如何一步步演变成不可挽回的后果。书中对于如何通过多源信息的融合来“互相印证”，以及采用更复杂的数学模型来“预测”和“补偿”误差的讨论，让我不禁思考，在历史研究中，我们是否也能借鉴类似的方法，通过整合不同来源的史料，相互比对，剔除其中的偏颇和谬误，从而更接近历史的真相？这种“在不确定中寻找确定性”的思路，不仅在技术领域至关重要，在历史探究中同样具有启发意义。书中对“传感器冗余”和“异常值检测”等概念的介绍，也让我对信息处理的可靠性有了新的认识。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何让技术服务于人类生活，尤其是那些能够提高生活质量、增加便利性的创新应用充满兴趣。最近，我接触到一本名为《车辆组合定位与导航系统:理论、方法及应用》的书，虽然书名听起来非常技术化，但其中关于“路径规划”和“实时动态避障”的内容，却让我看到了未来智慧出行的无限可能。书中详细阐述了车辆如何在复杂的交通环境中，规划出最优的行驶路径，这不仅仅是简单地从A点到B点，而是要考虑交通拥堵、限速、红绿灯、甚至行人或其他障碍物的实时变化。我尤其喜欢书中关于“全局路径规划”和“局部动态避障”的区分介绍。全局路径规划就像是制定一个长远的旅行计划，而局部动态避障则是在路上随时应对突发状况，比如突然出现的行人、变道的车辆，甚至是路边的施工。书中对这些场景的模拟和算法的介绍，让我对未来的自动驾驶汽车在城市道路上的表现充满了期待。想象一下，在繁忙的上下班高峰期，车辆能够自动规划出最顺畅的路线，并且在遇到突发情况时能够迅速做出反应，安全地避开障碍物，这将极大地减轻驾驶员的压力，让出行变得更加轻松和安全。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对自动驾驶技术充满好奇心的普通读者，我一直对车辆如何“看懂”周围环境并精确导航到目的地感到着迷。最近，我翻阅了一本名为《车辆组合定位与导航系统:理论、方法及应用》的书籍，虽然书名听起来相当专业，但作者以一种相对通俗易懂的方式，逐步揭开了这个复杂技术的神秘面纱。书中对我印象最深刻的是关于传感器融合的部分。我之前只知道自动驾驶汽车会使用摄像头，但这本书让我大开眼界，原来雷达、激光雷达、惯性测量单元（IMU）、GPS等等，它们各自有着独特的优势和局限性，就像一个团队协作，通过将它们的数据进行“组合”，才能形成一个更全面、更可靠的环境感知图。例如，GPS在开阔地带精度很高，但在隧道里就会失灵；摄像头在光线充足时能识别车道线，但在夜晚或恶劣天气下就力不从心。而通过巧妙地将这些信息融合，车辆就能在各种复杂环境下，依旧保持对自身位置的准确判断。书中还详细介绍了卡尔曼滤波等算法，虽然听起来有点技术性，但作者用了一些生动的比喻，比如“给测量值加上一个‘靠谱度’的权重”，让我这个非专业人士也能大致理解其核心思想，即如何根据不确定性来优化定位结果。这部分内容让我对自动驾驶汽车的“大脑”有了更深刻的认识，原来它并不是简单地接收一堆数据，而是一个在不断权衡、决策和修正的动态过程。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够解决实际问题的工程技术类书籍有着浓厚的兴趣，尤其关注那些能够提升效率、降低成本的技术。最近，我阅读了一本《车辆组合定位与导航系统:理论、方法及应用》的书籍，虽然书名听起来颇为学术，但其中关于“数据预处理”和“滤波算法”的部分，却让我看到了提升整个系统稳定性和可靠性的关键。在现实世界的复杂环境中，传感器采集到的原始数据往往是充满了噪声和不确定性的。例如，摄像头捕捉到的画面可能因为光照变化而模糊，GPS信号也可能因为建筑物的遮挡而出现漂移。书中详细介绍了如何对这些原始数据进行“清洗”和“增强”，比如通过图像增强技术来提高图像的清晰度，或者通过降噪算法来去除信号中的干扰。这让我联想到在很多工程项目中，前期的数据准备工作往往是决定项目成败的关键。更重要的是，书中对各种“滤波算法”的讲解，如前述的卡尔曼滤波，以及更复杂的粒子滤波等，让我看到了如何通过数学模型来“平滑”数据，并预测系统的未来状态。这对于需要实时、精准决策的车辆导航系统来说，是至关重要的。一本优秀的书籍，不仅要介绍先进的理论，更要关注如何将这些理论落地，如何解决实际应用中的难题，而这本书在这方面做得相当出色。