包郵 智能車輛手冊 捲I+捲II 1+2二冊 智能汽車設計書籍 智能汽車控製 無人駕駛 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111548348

商品編碼：13922978877

齣版時間：2017-07-01

YL7369

9787111548331 9787111548348

馭行韆裏：智能車輛係統集成與控製原理深度解析 概述 本書係一套集理論與實踐於一體的智能車輛技術專著，全麵深入地探討瞭智能車輛係統的設計、集成與控製核心原理。從基礎的傳感器技術、車輛動力學模型，到復雜的感知算法、決策規劃策略，再到執行機構的協同控製，本書層層遞進，力求為讀者構建一個完整而精密的智能車輛技術知識體係。特彆適閤於汽車工程、自動化、計算機科學與技術等相關專業的本科高年級學生、研究生，以及從事智能汽車研發、生産、測試與應用的工程師、研究人員。本書不僅關注理論的嚴謹性，更注重工程實現的實用性，通過大量案例分析和圖示，幫助讀者透徹理解復雜的技術概念，並能將其應用於實際問題解決。 內容詳述 第一捲：智能車輛係統基礎與感知 第一章 智能車輛概述與發展趨勢 本章將追溯智能車輛技術的發展曆程，從早期輔助駕駛係統（ADAS）的萌芽，到當前高級彆自動駕駛技術的飛速發展。我們將詳細闡述智能車輛的核心構成要素，包括感知係統、決策規劃係統、控製執行係統以及人機交互係統。同時，深入分析當前智能汽車産業麵臨的機遇與挑戰，如技術瓶頸、法規標準、倫理道德、網絡安全等。我們將重點關注下一代智能交通係統（ITS）的發展方嚮，以及智能車輛在智慧城市、共享齣行等宏大願景中的角色定位。 第二章 車輛動力學模型與控製基礎 理解智能車輛的運動行為是實現精確控製的前提。本章將係統介紹經典車輛動力學模型，包括自行車模型、二維/三維剛體模型等，並分析不同模型在描述車輛動態特性時的優劣。我們將深入講解輪胎模型、懸架模型以及傳動係統模型，為後續的運動控製算法設計奠定堅實基礎。在此基礎上，我們將迴顧PID控製、模型預測控製（MPC）等基礎控製理論，並討論其在車輛縱嚮和橫嚮控製中的初步應用，為理解更高級的控製策略鋪平道路。 第三章 傳感器技術與數據融閤 感知是智能車輛的“眼睛”和“耳朵”。本章將詳細介紹構成智能車輛感知係統的各類關鍵傳感器，包括： 攝像頭（Camera）: 講解不同類型攝像頭（單目、雙目、魚眼、紅外）的成像原理、特點及其在目標檢測、車道綫識彆、交通標誌識彆等方麵的應用。 激光雷達（LiDAR）: 闡述LiDAR的工作原理，介紹不同類型LiDAR（如機械式、固態式）的性能參數，以及其在三維環境建模、障礙物檢測、定位等方麵的獨特優勢。 毫米波雷達（Radar）: 講解Radar的探測機製，分析其在惡劣天氣下的穿透能力，以及在自適應巡航控製（ACC）、盲區監測（BSM）等場景下的應用。 超聲波傳感器（Ultrasonic Sensor）: 介紹超聲波傳感器的工作原理，及其在近距離障礙物檢測、泊車輔助等方麵的應用。 慣性測量單元（IMU）與GPS: 講解IMU（加速度計、陀螺儀）和GPS在車輛定位、姿態估計中的作用，以及如何結閤使用以提升定位精度。 在此基礎上，本章將重點闡述多傳感器數據融閤技術。我們將介紹各種融閤策略，如早期融閤、晚期融閤、以及基於概率（如卡爾曼濾波、粒子濾波）、基於證據理論、基於神經網絡等先進融閤方法，旨在從多源異構的傳感器數據中提取更魯棒、更全麵的環境信息。 第四章 計算機視覺與目標識彆 計算機視覺是智能車輛感知的重要組成部分。本章將聚焦於核心的計算機視覺算法，重點介紹： 圖像預處理與特徵提取: 講解圖像去噪、增強、分割等技術，以及SIFT、SURF、HOG等經典特徵提取方法。 目標檢測與識彆: 深入剖析當前主流的目標檢測算法，包括基於深度學習的檢測框架，如R-CNN係列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO係列、SSD等，並探討其在車輛、行人、非機動車、交通標誌等目標檢測上的性能錶現。 目標跟蹤: 介紹卡爾曼濾波、粒子濾波、多目標跟蹤（MOT）等算法，以及如何將其應用於連續幀中的目標運動預測與關聯。 語義分割與實例分割: 講解如何利用深度學習模型（如U-Net, DeepLab）對圖像進行像素級分類，從而理解場景的語義信息，以及區分不同實例的實例分割技術。 車道綫檢測與跟蹤: 詳細介紹各種車道綫檢測算法，包括基於傳統圖像處理方法和基於深度學習的方法，並討論如何在復雜光照和道路條件下實現魯棒的車道綫跟蹤。 第五章 環境感知與三維重建 在理解瞭單傳感器和基本目標識彆後，本章將進一步拓展至更復雜的環境感知任務。 點雲處理與三維目標識彆: 介紹LiDAR點雲數據的處理技術，包括降采樣、濾波、分割等。重點講解基於點雲的3D目標檢測算法，以及如何融閤點雲信息進行更精確的目標識彆。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）: 深入闡述SLAM技術的核心原理，包括視覺SLAM（VSLAM）和激光雷達SLAM（LiDAR SLAM）。我們將介紹基於特徵點的SLAM、基於直接法的SLAM，以及其在車輛自主定位和構建環境地圖方麵的關鍵作用。 動態環境感知: 討論如何感知和理解動態環境中的其他交通參與者，包括其運動軌跡預測、意圖識彆等。 傳感器標定與時空同步: 強調多傳感器之間精確標定（外參、內參）和時空同步的重要性，並介紹相關的標定方法和技術。 第二捲：智能車輛決策、規劃與控製 第六章 定位與高精度地圖 精確的定位是智能車輛實現自主導航和決策的基礎。本章將深入探討： GNSS/INS組閤導航: 詳細介紹全球導航衛星係統（GNSS，如GPS、北鬥）與慣性導航係統（INS）的融閤原理，以及如何通過卡爾曼濾波等算法提高定位精度和魯棒性。 高精度地圖（HD Map）: 闡述高精度地圖在智能車輛中的核心作用，包括其包含的豐富語義信息（車道綫、交通標誌、路緣石等）和幾何信息。我們將介紹高精度地圖的構建流程、數據格式（如NDS、OpenDRIVE）以及高精度定位的實現方法，包括基於地圖匹配的定位技術。 視覺定位與點雲定位: 探討利用攝像頭圖像或LiDAR點雲數據與高精度地圖進行匹配，實現厘米級的高精度定位。 第七章 決策與路徑規劃 決策與規劃是智能車輛的“大腦”，負責決定車輛的行為。本章將分層級解析： 行為決策: 講解智能車輛在不同場景下的行為決策邏輯，例如，在交通流中如何進行換道、超車、跟車、避障等決策。我們將介紹基於規則、基於有限狀態機（FSM）、基於機器學習（如強化學習）等決策方法。 全局路徑規劃: 介紹如何根據起點和終點，結閤高精度地圖信息，規劃齣最優的全局行駛路徑。我們將講解A算法、Dijkstra算法等經典搜索算法，以及如何處理動態障礙物和交通規則。 局部路徑規劃與軌跡生成: 重點討論在全局路徑的指引下，如何生成平滑、安全、可行的局部行駛軌跡，以規避實時障礙物並平穩行駛。我們將介紹采樣基方法（如RRT, PRM）、優化基方法（如Frenet框架下的優化）以及基於模型預測控製（MPC）的軌跡生成方法。 運動預測: 講解如何預測其他交通參與者（車輛、行人）未來的運動軌跡，以及這些預測如何影響本車的決策與規劃。 第八章 車輛控製策略 在確定瞭行駛軌跡後，精確的控製是實現軌跡跟蹤的關鍵。本章將深入講解： 橫嚮控製（轉嚮控製）: 詳細介紹PID控製、LQR（綫性二次調節器）控製、模型預測控製（MPC）等先進控製算法在橫嚮控製中的應用。我們將分析車輛的側偏運動模型，並探討如何實現高精度的車道保持和轉嚮控製。 縱嚮控製（加減速控製）: 講解ACC（自適應巡航控製）、TTC（Time To Collision）控製等縱嚮控製策略。我們將深入分析車輛的縱嚮動力學模型，並介紹如何實現平滑、高效的加減速控製，包括與前方車輛的協同。 協同控製（橫縱嚮耦閤）: 探討如何在更復雜的場景下，實現橫嚮和縱嚮控製的協同，例如在緊急避險場景下，如何協調轉嚮和製動/加速。 綫控技術與執行機構: 簡要介紹綫控轉嚮（Steer-by-Wire）、綫控製動（Brake-by-Wire）、綫控油門等執行機構的工作原理，以及它們在智能車輛中的作用。 第九章 車輛狀態估計與故障診斷 確保車輛的安全運行需要精確的狀態估計和及時的故障診斷。 車輛狀態估計: 詳細介紹卡爾曼濾波（KF）、擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）、粒子濾波（PF）等狀態估計算法，用於估計車輛的位姿（位置、速度、方嚮）、姿態、以及動力學參數。 傳感器故障診斷與容錯控製: 探討如何檢測傳感器發生的故障，並設計容錯控製策略，以保證車輛在部分傳感器失效的情況下仍能安全運行。我們將介紹基於模型的方法、基於數據的方法和基於機器學習的故障診斷技術。 執行機構故障診斷: 討論如何監測和診斷轉嚮、製動、驅動等執行機構的故障，以及相應的安全應對措施。 第十章 智能車輛網絡通信與信息安全 隨著智能車輛的互聯互通，網絡通信和信息安全變得至關重要。 車載通信技術: 介紹CAN（Controller Area Network）、LIN（Local Interconnect Network）、FlexRay、以太網等車載通信總綫的工作原理、特點與應用。 V2X通信: 深入講解車對車（V2V）、車對基礎設施（V2I）、車對行人（V2P）、車對網絡（V2N）等V2X通信技術，包括其通信協議（如DSRC, C-V2X）、應用場景（如協同感知、協同駕駛）和技術挑戰。 信息安全: 討論智能車輛麵臨的網絡安全威脅，包括數據泄露、拒絕服務攻擊、惡意控製等。我們將介紹加密技術、身份認證、訪問控製等安全防護策略，以及安全通信協議的設計。 第十一章 智能車輛的測試與驗證 本書最後將聚焦於智能車輛的測試與驗證，這是確保技術成熟度和産品可靠性的關鍵環節。 仿真測試: 介紹不同層級的仿真平颱，如軟件在環（SiL）、硬件在環（HiL）仿真，以及其在算法開發和驗證中的作用。 封閉場地測試: 講解在封閉場地進行的各種測試場景，包括障礙物規避、泊車、緊急製動等。 開放道路測試: 討論在實際道路上進行的測試，以及相關的安全保障措施和數據采集方法。 功能安全（ISO 26262）與可靠性評估: 介紹功能安全標準ISO 26262在智能車輛開發中的應用，以及如何進行係統的可靠性評估。 總結 本書內容全麵、結構嚴謹，力求在理論深度和工程實踐之間取得平衡。通過對智能車輛係統各項關鍵技術的深入剖析，本書旨在賦能讀者掌握解決實際工程問題的能力，推動智能汽車技術的創新與發展。每一章都配以豐富的圖示和案例，幫助讀者更直觀地理解復雜概念。我們相信，本書將成為智能車輛領域專業人士和學習者的寶貴參考。

評分☆☆☆☆☆

這是一本相當有深度的技術專著，對於想要深入研究智能汽車底層原理的工程師或者研究人員來說，絕對是一筆寶貴的財富。書中的數學模型嚴謹，推導過程清晰，對於理解車輛動力學、控製理論以及決策規劃算法有著極大的幫助。特彆是關於車輛動力學和控製部分的論述，作者深入淺齣，將復雜的物理過程和數學模型進行瞭詳細的闡述，讓我對車輛的動態行為有瞭更深刻的認識。同時，書中對各種傳感器的特性、數據處理方法以及目標檢測與跟蹤算法的講解也十分到位，為實現精確感知打下瞭堅實的基礎。我特彆欣賞作者在案例分析中對不同算法的比較和優劣勢分析，這有助於我選擇最適閤特定場景的解決方案。不過，對於一些初學者來說，可能需要一定的數學和計算機科學背景纔能更好地理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書籍裝幀精美，紙張質量也相當不錯，拿在手裏很有分量感。內容方麵，對於智能汽車的硬件組成部分，例如域控製器、車載網絡、各個傳感器模組的介紹，還是比較詳盡的。我對書中關於車規級芯片的選型、功耗管理以及係統集成方麵的講解，留下瞭比較深刻的印象。它讓我瞭解瞭智能汽車背後龐大的硬件生態係統，以及實現這些功能所需要的強大算力和可靠性。然而，在軟件和算法層麵，尤其是涉及到AI驅動的決策和規劃，書中內容顯得有些陳舊，缺乏對當前行業最熱門的一些算法和模型的介紹，比如麵嚮Transformer的BEV（Bird's Eye View）感知架構，以及基於強化學習的端到端控製策略等。這讓我覺得這本書在技術更新速度上，可能跟不上智能汽車行業日新月異的發展步伐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版信息和目錄看起來相當全麵，似乎涵蓋瞭智能車輛的方方麵麵。然而，當我深入閱讀後，卻發現它在一些更具前瞻性和顛覆性的技術趨勢上，似乎有所保留。例如，關於近期興起的AI大模型在智能駕駛中的應用，書中提到的內容還停留在相對傳統的機器學習和深度學習框架下，對於Transformer、大模型驅動的端到端控製等前沿技術，著墨不多。這讓我有些失望，畢竟現今智能汽車的發展，很大程度上是由這些新興技術驅動的。另外，在自動駕駛的倫理、法律法規以及社會接受度等方麵，也隻是點到為止，沒有深入探討其復雜性和潛在影響。我更期待的是，這本書能提供一些關於未來智能車輛發展方嚮的獨到見解，或者對當前行業麵臨的一些關鍵挑戰提齣更深刻的分析和解決方案。畢竟，智能汽車不僅僅是技術的堆砌，更是一個關乎未來交通和社會變革的復雜係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，但當我翻開第一頁，一股濃濃的學術氣息撲麵而來，瞬間讓我感覺自己是不是走錯瞭書店。裏麵的公式和圖錶密集得像蜘蛛網，各種復雜的算法和理論，不是我這個普通愛好者能輕易消化的。我本來是想瞭解智能汽車的那些酷炫功能是怎麼實現的，比如自動泊車、車道保持之類的，結果看到的盡是些關於傳感器融閤、卡爾曼濾波、PID控製器的推導和講解。我嘗試著去理解，但很多概念都超齣瞭我的知識範圍，感覺就像在看一本天書。書中的案例分析也都是高度理論化的，缺乏一些更貼近實際應用和生活化的例子，讓我很難將書本知識與我日常接觸到的智能汽車聯係起來。雖然我知道這本書的內容肯定很紮實，但對於我這種想快速入門、瞭解大概的讀者來說，未免過於專業和晦澀瞭。我希望作者能在講解理論的同時，輔以更多通俗易懂的類比和實際操作的演示，這樣或許能吸引更多像我一樣的非專業讀者。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，它更像是一份詳盡的“菜譜”，列齣瞭製造一輛智能汽車所需的各種“食材”和“烹飪步驟”，但對於“為什麼”要這樣做，以及不同“食材”如何纔能完美融閤，卻鮮有提及。例如，書中花瞭大量篇幅介紹各種控製算法，但對於這些算法在實際道路測試中遇到的各種突發情況，以及如何進行魯棒性設計，討論得不夠深入。我也沒找到關於智能汽車在復雜天氣、光照條件下的感知魯棒性問題，以及如何通過多傳感器融閤來彌補單一傳感器不足的詳細論述。此外，書中關於用戶體驗和人機交互的部分，也顯得有些單薄，對於如何設計一個真正讓用戶感到舒適、安全且便捷的智能駕駛體驗，缺乏足夠的指導。我希望未來的版本能更注重“理念”和“哲學”，而不僅僅是“技術”的堆砌。