自动线控制技术 9787111368281 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张益 著

图书标签:

• 自动化
• 工业控制
• PLC
• 传感器
• 执行器
• 控制系统
• 电气工程
• 机械工程
• 自动线
• 生产线

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111368281

商品编码：29691253371

包装：平装

出版时间：2012-01-01

基本信息

书名:自动线控制技术

：28.00元

售价：19.0元,便宜9.0元,折扣67

作者:张益

出版社：机械工业出版社

出版日期：2012-01-01

ISBN：9787111368281

字数：310000

页码：195

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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本书可作为高等职业院校、本科院校、成人教育机构等机电、自动化以及相关专业教材，也可作为相关技术人员参考用书。

内容提要

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本书采用项目驱动式的学习情境模式，以自动线控制系统的设计、安装、运行、调试、维护和监控为主线，介绍了自动线传送带控制、自动线机械手控制、产品分拣入库自动线控制、产品物流装配自动线控制等内容。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智行天下：智能网联汽车的感知、决策与控制》 内容概述： 本书深入探讨了智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicles, ICVs）的核心技术，重点聚焦于其感知、决策与控制这三大关键环节。在感知层面，我们将详细剖析各类传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等）的工作原理、数据融合技术以及目标识别、跟踪与场景理解的方法。在决策层面，本书将详细阐述路径规划、行为决策、运动规划等算法，包括但不限于全局路径规划、局部路径规划、动态障碍物避让、交通规则遵循以及人车交互的策略制定。在控制层面，则会深入研究线控转向、线控油门、线控刹车等执行机构的建模与控制，以及这些执行机构如何协同工作以实现车辆的精准、安全、平顺行驶。本书旨在为读者提供一个全面、深入的智能网联汽车技术体系的理解框架，并重点关注如何在复杂的真实交通环境中，通过协同的感知、智能的决策和精准的控制，最终实现车辆的自主驾驶。 章节细览： 第一章：智能网联汽车概述与发展趋势 本章将首先界定智能网联汽车的概念，阐述其与传统汽车的本质区别，并简要回顾其发展历程。接着，我们将重点分析当前智能网联汽车技术所面临的机遇与挑战，包括但不限于技术瓶颈、法规标准、伦理道德以及市场应用前景。此外，本章还将对未来智能网联汽车的发展趋势进行展望，例如车路协同、V2X通信、高精地图的应用、以及更高级别自动驾驶技术的演进方向。 第二章：汽车环境感知系统 本章将对构成智能网联汽车“眼睛”和“耳朵”的感知系统进行详细介绍。 传感器技术： 详细阐述各类主流传感器的物理原理、工作特性、优缺点以及在自动驾驶场景下的适用性。包括： 摄像头（Camera）： 单目、双目、三目摄像头，以及鱼眼、广角等不同类型。重点讲解其在目标检测（行人、车辆、交通标志、车道线等）、语义分割、距离估计等方面的应用。 激光雷达（LiDAR）： 机械式、固态激光雷达。深入分析其点云数据特性，以及在三维环境建模、障碍物检测、定位导航等方面的优势。 毫米波雷达（Radar）： 短距、中距、长距雷达。阐述其不受天气影响的特性，在目标测速、距离检测、盲区监测等方面的作用。 超声波传感器（Ultrasonic Sensor）： 介绍其在近距离障碍物检测、泊车辅助等场景下的应用。 惯性测量单元（IMU）与全球导航卫星系统（GNSS）： 解释其在车辆姿态估计、定位与导航中的重要作用。 多传感器数据融合： 探讨如何将来自不同传感器的数据进行有效融合，以提高感知的鲁棒性、准确性和完整性。我们将介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）、贝叶斯滤波等融合算法，以及基于深度学习的端到端融合方法。 目标检测与识别： 深入研究目标检测算法，包括基于传统计算机视觉的方法（如HOG+SVM）以及基于深度学习的方法（如YOLO、SSD、Faster R-CNN等），并探讨交通参与者（行人、车辆、自行车等）的精细识别和分类。 场景理解与环境建模： 介绍如何利用感知数据构建车辆周围环境的模型，包括三维点云地图、Occupancy Grid Map、以及更高级的语义地图，为后续的决策提供基础。 第三章：智能决策与路径规划 本章将聚焦于智能网联汽车的“大脑”，即如何根据感知到的环境信息，做出安全、高效的行驶决策。 行为决策： 探讨车辆在不同交通场景下需要做出的行为选择，例如跟车、变道、超车、绕行、泊车、避障等。我们将介绍有限状态机（Finite State Machine）、决策树（Decision Tree）、基于规则的系统以及强化学习（Reinforcement Learning）等方法在行为决策中的应用。 路径规划： 全局路径规划： 如何在已知地图信息下，规划出从起点到终点的最优路径。介绍A算法、Dijkstra算法等经典路径规划方法。 局部路径规划（运动规划）： 在实时动态环境中，如何根据局部感知信息，生成平滑、可行的行驶轨迹。重点讲解模型预测控制（MPC）、人工势场法（Artificial Potential Field）、采样基方法（如RRT）以及基于优化的方法。 交通规则理解与遵循： 讨论如何使车辆理解并遵守交通信号灯、车道线、限速标志等交通规则，确保合法合规行驶。 人车交互与意图预测： 探讨如何预测其他交通参与者的行为意图，并基于此调整自身决策，以提高行驶的安全性与舒适性。 第四章：线控车辆执行系统与控制 本章将深入分析智能网联汽车的“手脚”，即线控执行系统，以及如何对其进行精确控制，以实现车辆的自主运动。 线控技术概述： 介绍线控转向（Steer-by-Wire, SBW）、线控油门（Throttle-by-Wire, TBW）、线控刹车（Brake-by-Wire, BBW）等关键线控执行机构的组成、工作原理和优势。 车辆动力学建模： 建立车辆的精确动力学模型，包括纵向、横向和转向动力学模型，为控制器设计提供理论基础。我们将涵盖刚体模型、轮胎模型、悬架模型等。 横向控制（转向控制）： 重点研究如何通过控制线控转向系统，实现车辆的精确路径跟踪。介绍PID控制、LQR控制、模型预测控制（MPC）等经典和先进的横向控制算法。 纵向控制（加减速控制）： 探讨如何通过控制线控油门和线控刹车，实现车辆的自适应巡航（ACC）、紧急制动（AEB）等功能。介绍PID、MPC等纵向控制算法。 协同控制： 研究如何协调转向、油门和刹车三个执行器，实现车辆在各种复杂工况下的平顺、安全、高效行驶。例如，在紧急避险场景下，如何协同进行转向和制动。 执行机构的故障诊断与安全冗余： 讨论线控执行系统可能出现的故障，以及相应的故障检测、诊断与安全冗余策略，保障车辆的运行安全。 第五章：车路协同与V2X通信 本章将探讨智能网联汽车与外部环境进行信息交互的重要性，以及由此带来的机遇。 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）和车对网络（V2N）等通信模式。探讨DSRC和C-V2X等通信标准。 车路协同应用： 阐述V2X通信如何赋能智能网联汽车，例如提高交通效率、增强交通安全、提供交通信息服务、优化信号灯控制等。 高精地图与定位： 介绍高精度地图在智能网联汽车中的作用，包括为感知提供先验信息、为路径规划提供高精度参考，以及与定位技术的结合。 协同感知与决策： 探讨车与路之间如何进行信息共享，实现协同感知，从而提升对交通环境的理解能力，并做出更优的决策。 第六章：自动驾驶系统集成与测试验证 本章将关注如何将前述的各个模块集成到完整的自动驾驶系统中，并进行严格的测试与验证。 系统架构设计： 介绍典型的自动驾驶系统架构，包括软件模块划分、通信协议、实时性要求等。 仿真测试： 强调仿真在自动驾驶研发中的重要性，介绍主流的仿真平台（如CARLA、Unity、Vires VTD等）及其在功能验证、场景测试、性能评估中的应用。 实车测试： 论述实车测试的流程、方法与安全考量，包括封闭场地测试、开放道路测试等不同阶段。 数据驱动的开发与优化： 介绍如何通过收集海量的真实驾驶数据，进行算法的训练、调优和迭代更新，以提升自动驾驶系统的整体性能。 安全与可靠性评估： 探讨如何对自动驾驶系统的安全性和可靠性进行全面评估，并制定相应的安全标准和认证流程。 第七章：智能网联汽车的未来展望与挑战 本章将对智能网联汽车技术的未来发展方向进行更深入的探讨。 更高级别的自动驾驶： 讨论L4/L5级别自动驾驶技术的发展现状、面临的挑战以及商业化落地的可能性。 人工智能与深度学习的应用深化： 展望AI和深度学习在感知、决策、控制等各个环节的进一步突破。 人机共驾与情感计算： 探讨人机交互的未来演进，以及车辆如何理解和响应人类的情感需求。 法规、伦理与社会影响： 讨论自动驾驶技术普及所带来的法律法规、伦理道德以及对社会就业、城市规划等方面的深远影响。 新型商业模式与生态构建： 展望智能网联汽车催生的新型出行服务、物流配送、车联网增值服务等商业模式，以及相关产业生态的构建。 本书适合于汽车工程、计算机科学、电子工程、自动化等专业的学生，以及从事智能网联汽车研发、设计、测试和管理的工程师、研究人员。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握智能网联汽车的核心技术原理，理解其技术发展脉络，并为未来智能交通系统的构建贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，最初我有点担心这本书的内容会过于偏重理论，毕竟自动化控制领域新理论层出不穷。但是，这本书的平衡掌握得非常好。它没有沉溺于枯燥的数学推导，而是巧妙地将理论与工程实践紧密结合。特别是关于故障诊断和自适应控制的那几章，作者提供的解决方案既具有前瞻性，又兼顾了现阶段工业界的可实现性。这让我看到了理论研究如何真正落地，如何为实际生产线带来切实的效率提升和稳定性保障。我甚至开始思考，我目前手头上的一个项目，是否可以借鉴书中的某种优化策略进行改进。这种激发读者主动思考和应用的能力，才是一本顶尖技术书籍的真正魅力所在。它不只是教你“是什么”，更教会你“怎么做”以及“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末沉浸在这本书的阅读体验中，感觉就像是进行了一次高强度的思维马拉松。作者的叙述方式非常独特，他似乎有一种魔力，能够将那些原本令人望而生畏的数学模型和算法，转化为生动的工程实例。我特别喜欢其中穿插的那些历史沿革和实际案例分析，它们不仅仅是知识点的堆砌，更像是为理论披上了一层鲜活的“外衣”，让我能清晰地看到这些技术是如何在真实世界的生产线上发挥作用的。记得有几个章节关于实时反馈机制的阐述，我反复读了好几遍，每一次都有新的领悟。那种豁然开朗的感觉，让我忍不住在笔记本上画满了密密麻麻的思维导图。说实话，读完之后，我感觉自己对整个自动化控制的脉络有了更宏观的把握，不再是零散的知识点，而是形成了一个有机的知识网络。这种构建知识体系的能力，正是优秀技术书籍的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是太抓眼球了，那种深沉的蓝色调，配上精准的几何线条，立刻给人一种专业、严谨的感觉。我本来对这个领域了解不多，但光是看到这本书的排版和用词，就觉得内容一定很扎实。尤其是一些图表的清晰度，让人感觉作者在每一个细节上都下足了功夫。翻开目录，那些章节标题排列得井井有条，从基础原理到前沿应用，逻辑链条清晰可见，这对于我这种需要快速建立系统认知的人来说，简直是福音。我甚至有点好奇，作者是如何将如此复杂的控制理论，用如此直观的方式呈现出来的。它不像某些教科书那样晦涩难懂，反而更像是一本精心打磨的行业指南，每一个知识点都像是被精心雕琢过的宝石，散发着独特的光芒。整体来看，这本书的制作水准，绝对是同类书籍中的佼佼者，光是捧在手里摩挲封面，都能感受到那种沉甸甸的专业分量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量真的没话说，纸张的触感非常细腻，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到特别疲劳。这对于需要经常查阅参考资料的工程师来说，是一个非常重要的考量因素。我注意到，书中的公式和图示部分，印刷得极其清晰，即便是缩小了尺寸去看那些复杂的时域图或频域图，关键的参数和曲线依然纤毫毕现，这在很多低质量的印刷品中是难以想象的。此外，书后的索引做得非常详尽，查找特定的术语或公式时，能迅速定位到相关页面，极大地提高了学习效率。可以说，从拿到书的那一刻起，就能感受到出版方对内容质量的尊重和对读者的体贴。这种对细节的执着，让阅读过程本身也成了一种享受，而不是一种负担。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格简洁有力，没有太多华而不实的辞藻，每一个句子都像是经过反复推敲的指令代码，直指核心。对于有一定基础的读者来说，阅读体验会非常顺畅，几乎可以做到“一路绿灯”。作者对术语的定义非常精准，避免了不同教材间常见的概念模糊地带。我发现，很多我之前在其他资料中感到困惑的交叉学科概念，在这本书里得到了统一和清晰的界定。这种“标准化”的表达方式，对于跨部门协作或者需要进行技术交流的场景尤为重要。它提供了一种共同的语言基础，让技术人员之间的沟通成本大大降低。总而言之，这是一本严肃、专业、注重实效的学习工具书，能让人在短时间内高效地吸收知识，并将其转化为解决实际问题的能力。