车载激光雷达技术与工程应用实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谢宏全，李明臣，吕志慧，李真，程旭 著

图书标签:

• 激光雷达
• 车载雷达
• 自动驾驶
• 传感器
• 毫米波雷达
• 智能汽车
• ADAS
• 激光技术
• 目标检测
• SLAM

出版社： 武汉大学出版社

ISBN：9787307191013

版次：1

商品编码：12050691

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：170

字数：160000

内容简介

　　本书首先简要介绍了车载激光雷达技术的基本概念与原理。以iScan移动采集系统为例，详细阐述了野外数据采集与预处理的流程，重点介绍了四个方面的工程应用，包括街景地图和河景地图制作、城市部件调查、高速公路部件采集。最后简要阐述了利用无人机激光雷达技术（ScanLook系统）制作长江沿岸滩涂DEM的技术方法。

作者简介

　　谢宏全，男，教授，1964年5月出生于辽宁省葫芦岛。1986年毕业于阜新矿业学院矿山测量专业，1994年在阜新矿业学院获硕士学位，2005年在中国矿业大学（北京）获博士学位。先后在阜新煤炭工业学校、河北理工大学、淮海工学院从事教学工作。2011年以来开始从事地面三维激光扫描技术与应用方面的教学与研究工作，曾主持市级与省级研究项目4项，公开发表论文90多篇，出版专著2部，主编教材1部。

前言/序言

《智能感知：车载传感器融合的理论与实践》 内容简介 本书深入探讨了车载传感器融合的理论基础、关键技术及其在汽车智能化领域中的工程应用实践。随着汽车产业向智能化、网联化、电动化方向飞速发展，车载传感器作为实现车辆自主感知、决策与控制的核心部件，其性能与融合策略的优劣直接关系到整车的智能化水平和安全性。本书旨在为读者提供一个全面、系统且具有实践指导意义的参考，涵盖从单传感器技术的最新进展到多传感器协同融合的复杂挑战，再到面向实际应用的工程实现。 第一部分：车载传感器的基础理论与发展前沿 本部分将首先梳理当前主流的车载传感器类型，并对其工作原理、技术特点、优缺点以及在汽车场景下的应用前景进行详细阐述。 摄像头（Camera）： 介绍不同类型摄像头（如单目、双目、鱼眼、红外等）在可见光、近红外等波段下的成像原理，以及在目标检测、车道线识别、交通标志识别、行人检测、语义分割等方面的技术发展。重点分析了CMOS与CCD传感器的技术差异，以及不同镜头设计对成像质量的影响。我们将探讨深度学习在图像处理中的革命性作用，例如卷积神经网络（CNN）在目标识别和特征提取中的应用。同时，还将讨论图像畸变校正、曝光控制、色彩平衡等关键图像预处理技术。 毫米波雷达（Radar）： 详细讲解了毫米波雷达（MMR）的工作频率（如24GHz, 77GHz, 79GHz等）、不同工作模式（如FMCW, CW, Pulsed）的原理，以及其在目标距离、速度、角度测量上的优势。重点分析了雷达在恶劣天气（雨、雪、雾）下的穿透能力，以及其在自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、盲点监测（BSD）、泊车辅助等功能中的关键作用。本书还将深入研究雷达信号处理技术，包括脉冲压缩、多普勒处理、杂波抑制、目标跟踪等，并展望了更高分辨率、更远探测距离的雷达技术趋势。 超声波传感器（Ultrasonic Sensor）： 阐述超声波传感器利用声波回波来测量距离的原理，分析其在近距离障碍物检测、泊车辅助、低速避障等场景下的成本效益优势。探讨了超声波传感器在不同环境温度和湿度下的测量精度变化，以及如何通过算法补偿来提高其鲁棒性。 惯性测量单元（IMU）： 详细介绍IMU（包括加速度计和陀螺仪）的工作原理，以及其在姿态估计、航迹推算、车辆运动状态监测中的重要性。分析了IMU误差的来源（如零偏、尺度因子、温度漂移等）以及常用的误差补偿方法，并探讨了IMU与GNSS（全球导航卫星系统）的融合在车辆定位与导航中的关键作用。 GNSS（Global Navigation Satellite System）： 介绍GPS、GLONASS、Galileo、北斗等GNSS系统的基本原理、差分技术（RTK, PPP）在提高定位精度方面的优势，以及在自主导航、路径规划中的不可或缺性。我们将讨论GNSS信号干扰、多径效应等问题及其解决方案。 其他新兴传感器： 简要介绍激光雷达（LiDAR）的工作原理、优势与局限性（例如在雨雾中的性能衰减），但本书将重点放在其与其他传感器的融合，而非单独的LiDAR技术细节。还将提及如热成像相机、高光谱相机等在特定场景下的应用潜力。 第二部分：车载传感器融合的理论模型与关键技术 本部分将聚焦于如何将来自不同传感器的数据进行有效整合，以构建更全面、更准确、更鲁棒的环境感知模型。 数据预处理与校准： 详细阐述不同传感器数据的预处理流程，包括去噪、滤波、畸变校正、配准等。重点讲解了传感器之间的时空标定（Calibration）问题，包括内参标定（Intrinsic Calibration）和外参标定（Extrinsic Calibration），以及多传感器在线标定（Online Calibration）技术。这将是实现高精度融合的前提。 数据融合的理论模型： 基于概率的方法： 深入探讨卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）、扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）、无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）等在状态估计与目标跟踪中的应用。分析了粒子滤波（Particle Filter）在处理非高斯噪声和非线性系统时的优势。 基于证据理论（Dempster-Shafer Theory）： 讲解如何利用证据理论处理不确定信息，进行证据合成，以及其在目标识别和决策支持中的应用。 基于模糊逻辑（Fuzzy Logic）： 介绍模糊逻辑在处理不精确、不确定信息方面的能力，以及如何构建模糊规则进行传感器融合和决策。 基于深度学习的方法： 重点介绍近年来在传感器融合领域取得突破的深度学习方法。包括： 早期融合（Early Fusion）： 将原始传感器数据或低级特征直接输入到神经网络进行融合。 晚期融合（Late Fusion）： 分别对各传感器数据进行处理，提取高级语义信息后再进行融合。 中间融合（Intermediate Fusion）： 在神经网络的不同层级进行特征融合，结合了早期和晚期融合的优点。 注意力机制（Attention Mechanism） 和 Transformer 等模型在多模态特征对齐与融合中的应用。 多传感器数据同步： 分析不同传感器采样频率不一致、数据采集延迟等问题，探讨基于硬件触发、软件同步（如时间戳对齐）等多种数据同步技术。 目标级融合与点云级融合： 详细讲解了将各传感器检测到的目标信息进行关联匹配和融合的方法，以及如何直接融合雷达点迹、LiDAR点云和相机图像特征，实现更精细化的环境建模。 动态场景下的融合： 考虑车辆运动、环境变化等因素，研究如何在动态场景下保持融合模型的高效性和准确性，包括目标跟踪、轨迹预测等。 第三部分：车载传感器融合的工程应用实践 本部分将把理论知识与实际应用相结合，展示传感器融合在典型汽车智能驾驶场景中的落地。 自动驾驶感知系统架构： 介绍典型的自动驾驶感知系统，包括前视、后视、侧视感知系统，以及基于鸟瞰图（BEV）的统一感知框架。分析不同架构下传感器配置与融合策略的选择。 关键智能驾驶功能实现： 障碍物检测与跟踪： 融合摄像头、雷达、LiDAR等信息，实现对车辆、行人、非机动车、障碍物等的全方位、多维度检测与精准跟踪。 车道线与可行驶区域检测： 结合摄像头图像特征和路面信息，提升车道线和可行驶区域检测的鲁棒性。 交通标志与交通信号灯识别： 利用多传感器信息，提高在复杂光照和遮挡条件下的识别准确率。 语义地图构建： 融合多传感器数据，构建高精度、动态更新的语义地图，为路径规划和决策提供支撑。 泊车辅助与自动泊车： 整合超声波、雷达、摄像头等信息，实现精准距离测量、障碍物检测和车辆轨迹规划，完成自动泊车任务。 系统集成与硬件平台： 讨论传感器融合系统的硬件平台选型（如高性能计算单元、GPU、FPGA等），以及软件栈的开发与优化（如ROS、Autoware等）。 测试与验证： 强调传感器融合系统在实际道路测试、仿真测试中的重要性，以及如何进行性能评估和故障诊断。 安全与可靠性： 探讨传感器融合系统在功能安全（ISO 26262）框架下的设计要求，以及如何通过冗余设计、故障检测与容错控制来保障系统的安全与可靠性。 本书特色： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础讲解，又不乏工程实现的细节分析。 前沿技术追踪： 涵盖了深度学习、Transformer等最新的研究进展在传感器融合领域的应用。 工程导向： 强调实际应用中的关键问题和解决方案，为工程师提供实用的指导。 全面性： 覆盖了车载传感器的主流类型、融合理论模型以及典型的应用场景。 适用读者： 本书适合汽车工程、电子工程、计算机科学、人工智能等相关专业的本科生、研究生，以及从事汽车智能化、自动驾驶、高级辅助驾驶系统（ADAS）研发的工程师、技术人员和研究人员。 通过阅读本书，读者将能够深刻理解车载传感器融合的原理与技术，掌握构建高性能感知系统的关键方法，并能够将其应用于实际的汽车智能化工程项目开发中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给人一种沉稳而专业的感觉，深邃的蓝色背景仿佛象征着广阔的未知领域，而书名则清晰地指明了探索的方向——车载激光雷达。我是一名在某知名车企担任高级技术顾问的专业人士，对于前沿技术的解读和应用有着近乎苛刻的要求。 我阅读这本书的体验是，它在理论的严谨性与实践的可行性之间找到了一个绝佳的平衡点。作者对于激光雷达的物理原理，如回波信号的形成、时差测量、角速度计算等，都进行了深入浅出的剖析，并且引用了大量的公式和推导，但同时又不乏生动的比喻和形象的解释，使得复杂的概念变得易于理解。 在工程应用方面，书中详细介绍了激光雷达在车辆感知系统中的集成方法，包括硬件接口、数据传输、软件协同等关键环节。我特别关注了书中关于不同传感器融合的章节，它阐述了如何将激光雷达与其他传感器（如摄像头、毫米波雷达）进行有机结合，以实现更全面、更鲁棒的环境感知能力。 令我印象深刻的是，书中还专门辟出章节讨论了激光雷达在不同气候条件下的性能表现，例如雨、雪、雾等天气对激光雷达信号的影响，以及相应的应对策略。这对于我们开发能够适应全球各种复杂路况的自动驾驶系统至关重要。 这本书并非一本简单的技术介绍，而是蕴含了作者多年的行业经验和深刻见解。它提供了丰富的工程实践指导，帮助读者规避潜在的陷阱，优化设计方案，从而加速车载激光雷达技术的落地进程。

评分☆☆☆☆☆

这套书籍的整体设计风格非常统一，透露出一种严谨而前沿的科技气息。我是一名在高校从事机器人视觉研究的博士生，目前的研究方向与自动驾驶感知系统密切相关，因此对激光雷达技术一直保持着高度的关注。 这本书的学术深度和理论严谨性令我印象深刻。作者在介绍激光雷达的成像原理、信号处理算法以及数据融合技术时，引用了大量最新的科研成果和行业标准。我对其中关于点云配准和目标识别算法的详细论述尤其感兴趣，这些都是当前该领域的研究热点。 书中还对不同类型激光雷达（如机械式、固态式、Flash式）的优缺点进行了客观的比较分析，并结合了实际的产品参数和性能指标，这为我们选择合适的传感器提供了重要的参考依据。我特别欣赏书中关于抗干扰能力的讨论，包括对反射率、环境光、恶劣天气等因素的考虑，这对于提升系统的鲁棒性至关重要。 此外，这本书在工程应用方面也提供了丰富的案例，包括自动驾驶车辆的整体架构、激光雷达在ADAS系统中的具体部署以及与其他传感器的协同工作模式。这些内容能够帮助我将理论知识与实际工程应用相结合，更好地指导我的研究方向。 这本书的参考文献列表非常详尽，涵盖了该领域的核心文献和重要专利，这对于我进行深入的学术研究非常有价值。总的来说，这是一本兼具学术价值和工程实践意义的优秀著作，能够为相关领域的科研人员和工程师提供宝贵的知识和启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，简洁大气，深蓝色的背景配以白色的艺术字体，让人一看就感受到科技感与专业性。我是在一次技术交流会上偶然看到这本书的，当时被它的书名深深吸引。我本身是一名汽车行业的工程师，对新兴技术一直保持着高度的关注，尤其是与自动驾驶相关的技术。激光雷达作为自动驾驶的关键传感器，其发展和应用一直是我的研究重点。 这本书的排版也十分出色，纸张的质感很好，印刷清晰，阅读起来非常舒适。书中的插图和图表都制作得非常精美，色彩搭配合理，能够有效地辅助理解复杂的概念。我尤其喜欢其中关于激光雷达工作原理的剖面图，清晰地展示了各个组件的功能和相互关系，让我对车载激光雷达有了更直观的认识。 我拿到这本书后，迫不及待地翻阅起来，发现它并不是一本枯燥的技术手册，而是以一种非常引人入胜的方式介绍了车载激光雷达的方方面面。作者的写作风格很接地气，能够将深奥的技术原理用通俗易懂的语言表达出来，这对于我这样非专业背景的读者来说，无疑是一大福音。 我尤其欣赏书中关于市场趋势和未来展望的部分。它不仅深入分析了当前车载激光雷达技术的瓶颈和挑战，还对未来的发展方向进行了大胆的预测，这对于我制定未来的研发计划非常有启发。我了解到，随着技术的不断进步，激光雷达的成本正在逐渐降低，性能也在不断提升，未来在 L3 级甚至 L4 级自动驾驶中的应用前景十分广阔。 总而言之，这本书为我打开了新的视野，让我对车载激光雷达技术有了更深刻的理解。我非常期待能够将书中的知识应用到实际工作中，为推动自动驾驶技术的进步贡献自己的力量。

评分☆☆☆☆☆

这款产品的包装可以说是非常用心了，简约而不失格调，让人一眼就能感受到其科技属性。我是一位对智能出行充满好奇心的普通消费者，平时喜欢关注一些与汽车科技相关的新闻和产品。 我拿到这本书的时候，首先被它精美的排版和高质量的印刷所吸引。书中的图片和图表都非常清晰，色彩鲜艳，而且内容丰富，能够帮助读者更好地理解书中所描述的技术。我尤其喜欢书中那些展示激光雷达在实际道路测试中的照片，让我能够直观地感受到这项技术的神奇之处。 这本书并没有使用过于专业化的语言，而是用一种通俗易懂的方式来介绍车载激光雷达。作者通过大量的实例和比喻，将抽象的技术概念变得生动有趣，让我这个非专业人士也能轻松地理解。例如，书中将激光雷达比作“汽车的眼睛”，形象地说明了它在感知周围环境中的重要作用。 我最喜欢的部分是关于激光雷达的未来发展趋势的讨论。书中预测了激光雷达技术在未来自动驾驶汽车中的广泛应用，以及它将如何改变我们的出行方式。这让我对未来的智能交通充满了期待。 总而言之，这是一本非常值得推荐的书籍，它不仅能够帮助我们了解车载激光雷达技术，还能够激发我们对未来科技的想象。我会在看完之后，向我的朋友们大力推荐这本书。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我耳目一新的著作，它不仅仅停留在理论层面，而是将枯燥的技术知识与生动的工程实践紧密结合。我是一名在汽车零部件供应商工作的研发人员，长期与各类传感器打交道，但对于激光雷达这个领域，之前了解得还不够深入。 这本书的章节结构安排得非常合理，从基础理论的介绍，到不同类型激光雷达的原理分析，再到具体的工程应用案例，层层递进，逻辑清晰。我尤其对书中关于点云数据处理算法的讲解印象深刻，作者详细地介绍了各种滤波、分割、聚类等算法，并且提供了相应的伪代码，这对于我们进行算法开发非常有指导意义。 此外，书中还对车载激光雷达在不同场景下的应用进行了详细的阐述，例如城市道路、高速公路、复杂交叉口等。这些案例都非常有代表性，并且结合了实际的测试数据，让我能够更直观地感受到激光雷达在各种复杂环境下的性能表现。 更让我惊喜的是，书中还探讨了激光雷达在功能安全、可靠性以及成本控制等方面的挑战，并提出了一些创新的解决方案。这让我意识到，在追求高性能的同时，也不能忽视实际生产和应用的约束。 总的来说，这本书是一本非常实用的技术指南，它不仅能够帮助我深入理解车载激光雷达的核心技术，还能够为我提供宝贵的工程实践经验。我强烈推荐这本书给所有从事自动驾驶技术研发的工程师和技术人员。

评分☆☆☆☆☆

内容很空洞，除了一堆简单的文字说明，就是一堆软件界面截图，基本没有任何实质性的技术内容，还不如网上搜到的免费文章有帮助

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这本书不错，讲解详细，值得收藏。

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书真不怎么样……两星给书的。物流5星

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完全牛头不对马嘴，可以定义为骗子书籍么？

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非常不错的专业书籍，收藏了

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