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【美】阿奇姆.伊斯坎达里安 著

图书标签:

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• 自动驾驶
• 控制系统
• 程序设计
• 编程
• 嵌入式系统
• 汽车工程
• 电子工程
• 技术手册

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111548331

商品编码：13282867652

YL7369  9787111548331 9787111548348

智能车辆手册. 卷I

智能车辆手册涵盖目前国际上有关智能车辆各分领域技术发展的新介绍，卷I的内容包括智能车辆系统和实现方式的概述、车辆纵向和横向控制系统、特殊的车辆系统、定位、导航和轨迹控制、驾驶辅助系统、安全和舒适系统等。

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者序

前言

致谢

第１ 章 智能车辆简介  １

Ａｚｉｍ Ｅｓｋａｎｄａｒｉａｎ

第１ 篇 智能车辆系统与研究方法综述

Ｂａｒｔ Ｖａｎ Ａｒｅｍ

第２ 章 车辆智能化功能的总体方案  １５

Ｂａｒｔ ｖａｎ Ａｒｅｍ

第３ 章 智能车辆的传感器和执行器  ２６

Ａｎｇｅｌｏｓ Ａｍｄｉｔｉｓ..Ｐａｎａｇｉｏｔｉｓ Ｌｙｔｒｉｖｉｓ..Ｅｖａｎｇｅｌｉａ Ｐｏｒｔｏｕｌｉ

第４ 章 智能车辆的态势感知  ５０

Ｚｏｌｔ..ｎ Ｐａｐｐ

第５ 章 分层、智能与自动控制  ６８

Ｂａｒｔ Ｄｅ Ｓｃｈｕｔｔｅｒ..Ｊｅｒｏｅｎ Ｐｌｏｅｇ..Ｌａｋｓｈｍｉ Ｄｈｅｖｉ Ｂａｓｋａｒ..Ｇｅｒｒｉｔ Ｎａｕｓ..Ｈｅｎｋ Ｎｉｊｍｅｉｊｅｒ

第６ 章 行为适应与接受度  ９８

Ｍａｒｉｅｋｅ Ｈ.. Ｍａｒｔｅｎｓ..Ｇｕｎｎａｒ Ｄ.. Ｊｅｎｓｓｅｎ

第７ 章 智能车辆的仿真方法  １１９

Ｂａｒｔ ｖａｎ Ａｒｅｍ..Ｍａｒｔｉｊｎ ｖａｎ Ｎｏｏｒｔ..Ｂａｒｔ Ｎｅｔｔｅｎ

第２ 篇 车辆纵横向控制系统

Ａｚｉｍ Ｅｓｋａｎｄａｒｉａｎ

第８ 章 车辆纵向控制  １４３

Ｊｉｈｕａ Ｈｕａｎｇ

第９ 章 自适应巡航与协同式自适应巡航  １６４

Ｆａｎｐｉｎｇ Ｂｕ..Ｃｈｉｎｇ￣Ｙａｏ Ｃｈａｎ

第１０ 章 车辆横向和转向控制  １７９

Ｄａｍｏｏｎ Ｓｏｕｄｂａｋｈｓｈ..Ａｚｉｍ Ｅｓｋａｎｄａｒｉａｎ

第３ 篇 特殊车辆系统

Ｅｒｎｓｔ Ｐｕｃｈｅｒ..Ａｌｆｒｅｄ Ｐｒｕｃｋｎｅｒ..Ｒａｌｆ Ｓｔｒｏｐｈ..Ｐｅｔｅｒ Ｐｆｅｆｆｅｒ

第１１ 章 线控驾驶  ２０３

Ａｌｆｒｅｄ Ｐｒｕｃｋｎｅｒ..Ｒａｌｆ Ｓｔｒｏｐｈ..Ｐｅｔｅｒ Ｐｆｅｆｆｅｒ

第１２ 章 智能车辆中的能源和动力总成系统  ２４５

Ｅｒｎｓｔ Ｐｕｃｈｅｒ..Ｌｕｉｓ Ｃａｃｈóｎ..Ｗｏｌｆｇａｎｇ Ｈａｂｌｅ

第４ 篇 定位、导航与轨迹控制系统

Ｐｅｔｅｒ Ｈａｎｄｅｌ

第１３ 章 **卫星导航系统———车载导航的推动者  ２６７

Ｊｏｈｎ￣Ｏｌｏｆ Ｎｉｌｓｓｏｎ..Ｄａｖｅ Ｚａｃｈａｒｉａｈ..Ｉｓａａｃ Ｓｋｏｇ

第１４ 章 通过地图匹配优化车辆定位数据  ２９３

Ｍｏｈａｍｍｅｄ Ａ.. Ｑｕｄｄｕｓ..Ｎａｇｅｎｄｒａ Ｒ.. Ｖｅｌａｇａ

第１５ 章 用于轨迹控制的态势感知和道路预测  ３１４

Ｃｈｒｉｓｔｉａｎ Ｌｕｎｄｑｕｉｓｔ..Ｔｈｏｍａｓ Ｂ.. Ｓｃｈ.ｎ..Ｆｒｅｄｒｉｋ Ｇｕｓｔａｆｓｓｏｎ

第１６ 章 应用地图支持的导航和道路约束车辆的追踪  ３４２

Ｆｒｅｄｒｉｋ Ｇｕｓｔａｆｓｓｏｎ..Ｕｍｕｔ Ｏｒｇｕｎｅｒ..Ｔｈｏｍａｓ Ｂ.. Ｓｃｈ.ｎ..Ｐｅｒ Ｓｋｏｇｌａｒ..Ｒｉｃｋａｒｄ Ｋａｒｌｓｓｏｎ

第１７ 章 车载导航系统综述  ３７５

Ｉｓａａｃ Ｓｋｏｇ..Ｐｅｔｅｒ Ｈ.ｎｄｅｌ

第１８ 章 车载导航系统的演变  ３９８

Ｋｏｉｃｈｉ Ｎａｇａｋｉ

第５ 篇 驾驶辅助系统

Ａｚｉｍ Ｅｓｋａｎｄａｒｉａｎ

第１９ 章 驾驶辅助基础  ４２１

Ａｚｉｍ Ｅｓｋａｎｄａｒｉａｎ

第２０ 章 驾驶人行为建模  ４５８

Ｓａｍｅｒ Ｈａｍｄａｒ

第２１ 章 基于自然驾驶研究的驾驶辅助系统的设计、测试和评价  ４７７

Ｇｒｅｇｏｒｙ Ｍ.. Ｆｉｔｃｈ..Ｒｉｃｈａｒｄ Ｊ.. Ｈａｎｏｗｓｋｉ

第２２ 章 智能车速调节系统  ４９６

Ｊｅｒｅｍｙ Ｊ.. Ｂｌｕｍ..Ａｚｉｍ Ｅｓｋａｎｄａｒｉａｎ..Ｓｔｅｐｈｅｎ Ａ.. Ａｒｈｉｎ

第６ 篇 安全与舒适系统

Ｗｅｒｎｅｒ Ｈｕｂｅｒ ａｎｄ Ｋｌａｕｓ Ｋｏｍｐａｓｓ

第２３ 章 安全性与舒适性系统  ５１７

Ｋｌａｕｓ Ｋｏｍｐａｓｓ..Ｗｅｒｎｅｒ Ｈｕｂｅｒ..Ｔｈｏｍａｓ Ｈｅｌｍｅｒ

第２４ 章 自适应巡航控制  ５２４

Ｈｅｒｍａｎｎ Ｗｉｎｎｅｒ

第２５ 章 前向碰撞预警和预防  ５６２

Ｍａｒｋｕｓ Ｍａｕｒｅｒ

第２６ 章 车道偏离与车道保持  ５８９

Ｊｅｎｓ Ｅ.. Ｇａｙｋｏ

第２７ 章 综合安全  ６０７

Ｋｌａｕｓ Ｋｏｍｐａｓｓ..Ｃｈｒｉｓｔｉａｎ Ｄｏｍｓｃｈ..Ｒｏｎａｌｄ Ｅ.. Ｋａｔｅｓ

第２８ 章 换道辅助  ６２３

Ａｒｎｅ Ｂａｒｔｅｌｓ..Ｍａｒｃ￣Ｍｉｃｈａｅｌ Ｍｅｉｎｅｃｋｅ..Ｓｉｍｏｎ Ｓｔｅｉｎｍｅｙｅｒ

第２９ 章 转向与避撞辅助  ６４９

智能车辆手册（卷2） 

智能车辆手册涵盖目前国际上有关智能车辆各分领域技术发展的新介绍，卷II的内容包括疲劳驾驶检测、监控和警告、视觉系统、车辆通信系统、无人驾驶系统、智能车辆的未来展望等。本书适合汽车企业、研究院所的工程技术人员阅读，也非常适合高等院校车辆工程等相关**的师生阅读。


第30章主动行人保护

Stefan Schramm·Franz Roth·Johann Stoll·Ulrich Widmann

第31章泊车辅助

Michael Seiter·Hans�睯�塺g Mathony·Peter Knoll

第32章碰撞救援系统

Jeffrey S�盇ugenstein·George T�盉ahouth

第33章ADAS地图数据

John Craig

第7篇驾驶人疲劳检测与预警

Azim Eskandarian

第34章利用数据融合的疲劳驾驶辅助系统

Darrell S�盉owman·William A�盨chaudt·Richard J�盚anowski

第35章疲劳驾驶姿势、面部和眼部监测方法

Jixu Chen·Qiang Ji

第36章疲劳驾驶问题的重要性与基于驾驶人控制行为的检测

Azim Eskandarian·Ali Mortazavi·Riaz Akbar Sayed

第37章疲劳驾驶预警、对策与辅助

Riaz Akbar Sayed·Azim Eskandarian·Ali Mortazavi


第8篇视 觉 系 统

Alberto Broggi

第38章车用图像处理

Massimo Bertozzi

第39章摄像机技术

Paolo Grisleri

第40章感知任务：车道线检测

Luca Mazzei·Paolo Zani

第41章感知任务：障碍物检测

Stefano Debattisti

第42章感知任务：交通标志识别

Pier Paolo Porta

第43章基于视觉的自适应巡航

Matteo Panciroli

第44章基于视觉的盲点监测

Elena Cardarelli


第9篇车辆通信系统

Scott Andrews
第45章车载通信的要求与挑战

Scott Andrews

第46章基于V2V和V2I的协同驾驶

Scott Andrews

第47章探测车与智能车

Christopher Wilson

第48章车辆网络威胁模型、威胁鉴定与威胁关键管理

Stan Pietrowicz

第49章安全、隐私、身份认证

William Whyte

第10篇全自主驾驶

Christian Laugier
第50章自主式驾驶：背景及研究现状

Javier Iba�媏z�睪uzm�~n·Christian Laugier·John�睤avid Yoder·Sebastian Thrun

第51章行为建模与学习

Dizan Vasquez·Christian Laugier

第52章视觉与IMU数据融合：**尺度、速度和姿态的闭式确定

Agostino Martinelli·Roland Siegwart

第53章基于视觉的拓扑导航：闭环的隐式求解方法

Youcef Mezouar·Jonathan Courbon·Philippe Martinet

第54章自动驾驶技术中道路使用者的感知

Anna Petrovskaya·Mathias Perrollaz·Luciano Oliveitra·Luciano Spinello·Rudolph Triebel·Alexandros Makris·John D�盰oder·Christian Laugier·Urbano Nunes·Pierre Bessiere

第55章迭代式运动规划与安全问题

Thierry Fraichard·Thomas M�盚oward

第56章基于风险的导航决策

Anne Spalanzani·Jorge Rios�睲artinez·Christian Laugier·Sukhan Lee

第57章车辆概率运动模型和风险估计

Christopher Tay·Kamel Mekhnacha·Christian Laugier

第11篇智能车辆未来展望

Michael Parent
第58章驾驶辅助系统与自主驾驶的法律问题

Tom Michael Gasser

第59章智能车辆潜力及利益

Claude Laurgeau

第60章应用及市场展望

Michel Parent

驾驭未来出行：智能车辆控制系统深度解析与实践 一、 概述 随着科技的飞速发展，汽车已不再是简单的交通工具，而是集成了人工智能、传感器技术、通信网络和复杂控制算法的智能移动平台。本书深入剖析了智能车辆的核心——智能汽车控制系统，旨在为读者提供一套全面、系统且具有实践指导意义的知识体系。从基础理论到前沿技术，从系统架构到具体实现，本书力求全面展现智能车辆控制系统的复杂性与魅力，助力读者掌握未来出行领域的关键技术。 二、 内容亮点 本书内容涵盖了智能车辆控制系统的方方面面，重点突出其程序设计与编程实现，确保读者不仅理解原理，更能动手实践。 第一卷：智能车辆控制系统理论与架构 1. 智能车辆基础概念与发展历程： 深入探讨智能车辆的定义、关键技术构成（感知、决策、控制、执行），以及其在交通安全、效率、环保等方面的巨大潜力。 回顾智能汽车从早期辅助驾驶系统到如今高级自动驾驶的演进之路，梳理关键技术节点与行业趋势。 2. 感知系统：智能车辆的“眼睛”与“耳朵”： 传感器技术详解： 详细介绍激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、IMU（惯性测量单元）、GPS等主流传感器的原理、特点、优势与局限。 传感器融合技术： 讲解如何通过卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习等方法，将来自不同传感器的数据进行有效融合，提升环境感知的准确性和鲁棒性。 目标检测与识别： 介绍基于深度学习的物体检测算法（如YOLO、Faster R-CNN）、图像分割技术，以及它们在识别车辆、行人、交通标志等方面的应用。 定位与建图（SLAM）： 深入分析激光SLAM、视觉SLAM的原理，以及它们在构建高精度地图和实时定位中的作用。 3. 决策与规划：智能车辆的“大脑”： 路径规划算法： 详细阐述全局路径规划（如A算法、Dijkstra算法）与局部路径规划（如模型预测控制MPC、动态窗口法DWA）的原理与实现。 行为决策： 讲解如何基于交通规则、环境信息和预测结果，实现车辆变道、超车、跟车、避障等复杂行为的决策。 运动规划： 介绍如何生成平滑、安全且符合车辆动力学约束的轨迹。 4. 控制系统：智能车辆的“手”与“脚”： 经典控制理论回顾： 简要介绍PID控制、模糊逻辑控制等基础控制理论，及其在车辆基础纵向和横向控制中的应用。 高级控制策略： 重点讲解模型预测控制（MPC）在车辆路径跟踪、车道保持、自适应巡航控制（ACC）等场景下的原理、建模与调优。 执行器控制： 分析电动助力转向（EPS）、电子节气门、制动系统（ABS/ESC）等执行器的控制接口与工作原理。 5. 车辆通信与网络：智能互联的基石： V2X通信技术： 详细介绍车对车（V2V）、车对基础设施（V2I）、车对行人（V2P）、车对网络（V2N）通信的原理、协议（如DSRC、C-V2X）及其在提升交通安全与效率方面的应用。 车载网络架构： 分析CAN、LIN、Ethernet等车载通信总线，以及它们在不同功能域中的作用。 信息安全： 探讨智能车辆通信中的安全挑战与防护措施。 6. 智能车辆系统架构与软件设计： 分层与模块化设计： 介绍AUTOSAR等标准化架构，以及如何将复杂的智能车辆系统分解为可管理的模块。 实时操作系统（RTOS）： 讲解VxWorks、QNX等RTOS在实时性、可靠性方面的要求与应用。 软件开发流程与工具链： 介绍模型在环（MiL）、软件在环（SiL）、硬件在环（HiL）仿真测试方法，以及常用的开发环境与调试工具。 第二卷：智能汽车控制系统程序设计与编程实践 1. 编程语言与开发环境： C/C++编程： 重点讲解C/C++在嵌入式系统开发中的重要性，包括内存管理、多线程、指针操作等。 Python在AI领域的应用： 介绍Python及其主流深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）在感知算法、决策规划模型开发中的应用。 ROS（Robot Operating System）： 深入讲解ROS作为机器人开发中间件的架构、通信机制、常用工具与库，以及其在智能车辆项目中的广泛应用。 开发环境搭建与工具链： 指导读者如何配置GCC/Clang编译器、CMake构建系统、Git版本控制等开发环境。 2. 感知模块的程序实现： 传感器数据采集与预处理： 演示如何通过ROS接口或底层API获取激光雷达点云、摄像头图像等数据，并进行去噪、畸变校正等操作。 目标检测与跟踪算法编程： 手把手指导读者实现基于深度学习的目标检测模型（如YOLOv5）的部署，以及多目标跟踪算法（如SORT, DeepSORT）的编写。 SLAM算法集成与调试： 讲解如何集成开源SLAM库（如LOAM, Cartographer），并进行参数调优与结果验证。 3. 决策与规划模块的程序实现： 路径规划算法实现： 演示如何用C++或Python实现A、DWA等路径规划算法，并将其集成到ROS节点中。 行为决策逻辑编程： 设计状态机或行为树，实现车辆在不同场景下的行为决策。 MPC控制器编程： 讲解如何基于车辆模型，利用优化工具箱（如CasADi）实现MPC控制器，并进行仿真与实车调试。 4. 控制模块的程序实现： PID控制器编程与调优： 演示如何实现PID控制器，并介绍Auto-tuning方法。 底层执行器接口编程： 编写与EPS、制动系统等执行器通信的驱动程序。 车辆动力学模型建立与仿真： 介绍不同阶数的车辆动力学模型，并指导读者利用MATLAB/Simulink或Python进行仿真。 5. ROS通信与节点开发实战： ROS话题、服务、动作机制编程： 详细讲解ROS中不同通信范式的编程实现，以及如何构建消息发布者、订阅者、服务客户端/服务器。 TF坐标变换： 演示如何利用TF库实现传感器、车辆本体、世界坐标系之间的变换。 ROS导航（Navigation Stack）应用： 介绍ROS导航包的配置与使用，包括地图构建、定位、路径规划与执行。 6. 仿真与测试： Gazebo仿真环境搭建与使用： 详细介绍Gazebo作为物理仿真器，如何创建智能车辆模型，并编写ROS节点与其进行交互。 ROS Bag文件录制与回放： 演示如何录制传感器数据和控制指令，用于离线分析与调试。 单元测试与集成测试： 介绍测试驱动开发（TDD）理念，以及如何编写测试用例验证各个模块的功能。 7. 面向部署与优化： 嵌入式系统部署： 探讨RTOS下的程序部署、内存优化、功耗管理。 性能优化： 介绍代码优化技巧，如算法选择、并行计算、SIMD指令应用。 安全编码实践： 强调编码规范、漏洞防范，确保系统的安全可靠。 三、 目标读者 本书适合以下人群阅读： 汽车工程、自动化、计算机科学、电子工程等相关专业的在校学生： 作为深入学习智能汽车控制系统的教材或参考书。 汽车行业的工程师和研发人员： 希望快速掌握智能汽车控制系统核心技术，提升开发能力。 对智能汽车技术充满兴趣的爱好者和开发者： 想要了解智能汽车的工作原理，并进行相关项目实践。 AI与机器人领域的从业者： 寻求将自身技术应用于智能交通领域的工程师。 四、 结语 智能汽车的时代已然来临，掌握其核心的控制系统技术，意味着掌握了未来出行的脉搏。本书力求以清晰的逻辑、丰富的实例和实用的编程技巧，引领读者走进智能车辆控制系统的精彩世界，赋能每一位有志于投身于这一变革性领域的探索者。

评分☆☆☆☆☆

我一直关注着智能汽车的发展，特别是其核心的控制系统，感觉这才是实现自动驾驶的“大脑”和“神经系统”。这套《智能车辆手册》的标题非常吸引人，尤其是“控制系统程序设计编程书籍”这几个字，让我觉得它很可能包含了我所需要的内容。我希望这本书能详细讲解智能汽车中各种控制器的设计和实现，包括但不限于横向控制（转向）和纵向控制（油门、刹车）。我特别想知道，书中是否会涉及一些关于车辆动力学建模的详细内容，比如如何建立一个精确的车辆模型，以及如何利用这个模型来设计更优的控制算法。我还对书中关于传感器融合的讲解非常期待，因为我知道在实际应用中，需要将来自不同传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的数据进行融合，以提高环境感知的鲁棒性和准确性。我希望书中能提供一些关于如何处理传感器噪声、数据延迟以及传感器故障的策略。另外，我还想了解书中是否会介绍一些关于高级驾驶辅助系统（ADAS）的控制实现，比如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助（LKA）等。如果能有相应的代码示例，并且讲解其背后的逻辑，那对我来说将是巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一名嵌入式工程师，目前正在尝试将我的技能拓展到智能汽车领域。我知道控制系统是智能汽车的核心，而程序设计则是实现这些控制的关键。这套《智能车辆手册》的书名，尤其是“智能汽车控制系统程序设计编程书籍”这几个字，对我来说非常有吸引力。我希望这本书能够提供一些关于实时操作系统（RTOS）在智能汽车控制系统中的应用，例如VxWorks、QNX或者FreeRTOS等，以及如何在RTOS环境下进行多任务的调度和管理，以满足高实时性的要求。我还对书中关于CAN总线、FlexRay等汽车通信协议在控制系统中的应用非常感兴趣，希望能学习到如何通过这些协议进行ECU之间的通信和数据交互。我更关注的是书中关于嵌入式软件开发的最佳实践，比如如何进行单元测试、集成测试，以及如何保证软件的可靠性和安全性。如果书中能提供一些关于AUTOSAR架构的介绍，以及如何在AUTOSAR环境下进行应用层的开发，那将对我非常有帮助。我希望这本书能将理论知识与实际的嵌入式开发相结合，提供清晰的代码实现和调试方法，帮助我快速上手。

评分☆☆☆☆☆

作为一个正在学习智能驾驶技术的学生，这套《智能车辆手册》简直就是及时雨！我之前在学校里接触过一些关于车辆动力学和控制理论的课程，但总觉得理论与实践脱节，很难将所学知识应用到实际项目中。这本书的书名里“智能汽车控制系统程序设计编程书籍”几个字，直接击中了我的痛点。我特别想知道，它在讲解控制算法时，是否会详细介绍不同算法的优缺点，以及它们在实际应用中的适用场景？例如，对于避障和路径规划，它是会侧重于基于规则的方法，还是会介绍基于机器学习的方法？我希望它能提供一些关于传感器融合的详细指导，比如如何有效地结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器的数据，构建一个准确的周围环境感知模型。我还很关注书中关于车辆横向和纵向控制的实现细节，比如如何设计PID控制器，如何进行参数整定，以及如何利用模型预测控制（MPC）来优化控制性能。我期待这本书能提供一些代码示例，最好是使用C++和Python，因为我知道这两种语言在智能汽车领域应用广泛。如果书中还能包含一些关于仿真环境的介绍，比如Carla或者Gazebo，那就更完美了，这样我就可以在仿真环境中进行大量的实验和验证。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对于“智能汽车”这个概念，停留在比较表面的认知，知道它能自己开，但具体怎么实现的，一无所知。看到这套《智能车辆手册》的书名，尤其是“智能汽车控制系统程序设计编程书籍”这几个字，立刻引起了我的注意。我虽然不是科班出身，但对技术一直很有热情，尤其对这种跨界融合的技术领域。我希望这本书能够像一本“武功秘籍”，把我从零基础带入到这个神奇的世界。我最想了解的是，它会从最基础的车辆模型讲起吗？比如，什么是车辆的转向比，什么是轴距，这些基本概念会如何与控制逻辑联系起来？我希望它能详细解释不同传感器的工作原理，比如摄像头如何“看到”世界，激光雷达如何“感知”距离，然后如何将这些数据“翻译”成机器可以理解的语言。我还特别关注书中关于“控制系统”的部分，它会讲解那些经典的控制算法，比如PID、LQR，还是会直接引入更前沿的深度学习算法？我希望它能通过大量的图示和流程图，把复杂的控制流程变得可视化，让我更容易理解。如果书中能提供一些“伪代码”或者简单的示例程序，让我能先有一个大概的印象，那就更好了。我不太希望这本书上来就讲一些我完全听不懂的术语，而是能够循序渐进，让我逐步建立起对智能汽车控制系统的认知。

评分☆☆☆☆☆

我是一名汽车行业的从业者，目前主要负责传统的汽车电子开发，但对于智能汽车和自动驾驶技术的发展趋势，我一直保持着高度的关注。这套《智能车辆手册》的出现，正好满足了我想要深入了解智能汽车核心技术的需求。我希望这本书能够提供关于智能汽车控制系统设计和编程的全面指导，涵盖从理论基础到实践应用。我尤其关注书中关于车辆运动控制的讲解，比如如何设计和实现精确的横向和纵向控制算法，如何处理车辆在不同工况下的动态响应。我还希望书中能详细介绍传感器融合的技术，如何有效地整合来自激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器的数据，构建一个鲁棒的环境感知系统。另外，我对书中关于决策规划算法的讲解非常期待，例如如何实现动态障碍物的避让、交通规则的遵守以及最优路径的规划。如果书中能提供一些关于实际开发过程中遇到的挑战和解决方案，以及一些关于软件工程的最佳实践，那将对我非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

我对智能汽车领域一直抱有极大的兴趣，尤其是自动驾驶技术的发展，感觉就像科幻电影里的场景正在一步步成为现实。这套《智能车辆手册》的出现，正好满足了我想要深入了解其核心技术的愿望。我特别好奇它在“控制系统程序设计”这部分，会涉及哪些具体的编程语言和开发框架？是偏重于底层的C/C++开发，还是会覆盖到上层的Python脚本？我希望它能详细介绍如何将传感器数据转化为控制指令，比如如何处理摄像头捕捉到的车道线信息，如何根据雷达数据判断障碍物的位置和速度，以及如何将这些信息融合起来，驱动车辆做出安全的决策。我对书中关于决策规划算法的讲解非常期待，例如如何在复杂的交通环境中规划出一条安全、高效的行驶路径，如何处理紧急情况下的避障和刹车操作。我希望它能提供一些关于车辆运动学和动力学模型的详细推导，以及如何利用这些模型来设计控制器。另外，我还想知道，书中是否会涉及一些关于信息安全的内容，毕竟智能汽车的联网化和智能化，也带来了新的安全挑战。如果这本书能够提供一些实际的项目案例，即使是简化版的，也能让我对整个开发流程有一个更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

我对智能汽车的未来充满期待，也渴望能成为构建这个未来的一员。这套《智能车辆手册》的书名，特别是“智能汽车控制系统程序设计编程书籍”的定位，让我觉得它非常契合我想要深入了解智能汽车“大脑”的愿望。我希望这本书能从更宏观的角度，介绍智能汽车的整体架构，以及控制系统在其中扮演的角色。然后，深入到控制系统的具体设计，我尤其关注书中关于决策规划算法的部分，例如如何处理复杂路况下的路径规划、目标跟踪以及避障策略。我希望它能详细介绍一些主流的算法，比如A搜索、Dijkstra算法，以及基于优化的方法。我还对书中关于强化学习在自动驾驶中的应用非常好奇，不知道它会如何讲解如何训练一个能够自主决策的智能体。另外，我还想知道，书中是否会涉及一些关于车辆安全性设计的内容，比如如何处理传感器失效、执行器故障等情况，以及如何设计冗余的控制系统。如果能有相关的仿真案例，并且提供可运行的代码，那我将受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机科学专业学生，对人工智能和机器人领域充满热情，智能汽车自然是我重点关注的方向之一。这套《智能车辆手册》的书名，尤其是“智能汽车控制系统程序设计编程书籍”的描述，让我觉得它是一本能够系统学习智能汽车控制技术的优秀教材。我希望这本书能涵盖从基础的车辆动力学模型到高级的感知-决策-控制一体化算法。我特别想学习书中关于传感器数据处理的详细内容，比如如何利用深度学习模型进行目标检测、跟踪和语义分割，以及如何将这些感知结果有效地传递给控制模块。我希望书中能提供一些关于ROS（Robot Operating System）在智能汽车开发中的应用，包括如何搭建ROS环境，如何编写ROS节点，以及如何进行仿真测试。我非常期待书中关于路径规划和运动控制的算法讲解，特别是如何结合车辆动力学模型，设计出既安全又高效的控制策略。如果书中能提供一些关于实际项目案例的分析，例如某个特定场景下的自动泊车或者高速公路巡航的实现，那将是对我非常有价值的补充。

评分☆☆☆☆☆

这次入手这套《智能车辆手册》，主要就是看中了它“包邮”和“2本”的吸引力，而且标题里明确提到了“智能汽车控制系统程序设计编程书籍”，这正是我目前最需要的。我之前看了不少关于智能汽车的科普读物，对自动驾驶的愿景非常憧憬，但真正落到具体的技术层面，就觉得无从下手。尤其是“控制系统”这四个字，感觉里面包含了太多学问，从数学模型到算法实现，再到软件工程，环环相扣。我特别想知道，这本书在讲解控制系统时，是偏重于传统的PID控制、模型预测控制，还是会引入更先进的强化学习、深度强化学习等方法？我希望它能兼顾理论的深度和实践的可行性，不仅仅是给出一些公式和概念，更能提供实际的编程思路和代码实现。我更倾向于它能提供一些关于Linux在汽车控制系统中的应用，例如ROS（Robot Operating System）的集成和使用，因为我知道ROS在机器人和自动驾驶领域非常普及，如果书中能有相关的实践指导，那将是巨大的福音。我之前也尝试过阅读一些国外的英文书籍，但语言和文化上的差异，以及专业术语的理解，都给我带来了不小的挑战，所以这本中文的《智能车辆手册》对我来说，具有非常高的价值。我希望它能用清晰易懂的语言，将复杂的概念解释清楚，并且配有丰富的图示和案例，帮助我更好地理解和掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就听说过了，一直想找机会拜读一下，毕竟在智能汽车领域，控制系统的设计和编程是核心中的核心。我个人是做传统汽车电子开发的，虽然接触过一些CAN总线和ECU的知识，但对于当下火热的智能汽车，尤其是其背后复杂的控制算法和软件架构，还是感到有些力不从心。我特别关注的是书中关于车辆动力学模型、传感器融合以及决策规划算法的部分。我希望能从中学习到如何将理论知识转化为实际的代码，如何构建一个稳定高效的智能驾驶系统。我对卷I和卷II的划分也很好奇，不知道它们各自侧重点是什么？卷I是偏向理论基础和通用框架，还是先讲解了某个具体子系统？卷II又是否会深入到更复杂的场景和更先进的技术，比如V2X通信在控制中的应用，或者更高级的深度学习模型在路径规划中的实现？我手头的项目正好涉及到一些低级别的车辆控制，例如转向和制动的协同控制，我希望书中能有相关的案例或者算法解析，能够指导我如何用C++或者Python实现这些功能。另外，对于实时操作系统（RTOS）在智能汽车控制中的应用，我也是非常感兴趣的，不知道书中是否有详细的讲解，比如如何利用RTOS来管理多任务、保证实时性以及处理并发问题。我期望这本书能够提供清晰的逻辑框架和实用的代码示例，让我在理论学习的同时，也能动手实践，快速提升自己的技能。