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店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111548348

商品编码：13922978877

出版时间：2017-07-01

YL7369

9787111548331 9787111548348

驭行千里：智能车辆系统集成与控制原理深度解析 概述 本书系一套集理论与实践于一体的智能车辆技术专著，全面深入地探讨了智能车辆系统的设计、集成与控制核心原理。从基础的传感器技术、车辆动力学模型，到复杂的感知算法、决策规划策略，再到执行机构的协同控制，本书层层递进，力求为读者构建一个完整而精密的智能车辆技术知识体系。特别适合于汽车工程、自动化、计算机科学与技术等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及从事智能汽车研发、生产、测试与应用的工程师、研究人员。本书不仅关注理论的严谨性，更注重工程实现的实用性，通过大量案例分析和图示，帮助读者透彻理解复杂的技术概念，并能将其应用于实际问题解决。 内容详述 第一卷：智能车辆系统基础与感知 第一章 智能车辆概述与发展趋势 本章将追溯智能车辆技术的发展历程，从早期辅助驾驶系统（ADAS）的萌芽，到当前高级别自动驾驶技术的飞速发展。我们将详细阐述智能车辆的核心构成要素，包括感知系统、决策规划系统、控制执行系统以及人机交互系统。同时，深入分析当前智能汽车产业面临的机遇与挑战，如技术瓶颈、法规标准、伦理道德、网络安全等。我们将重点关注下一代智能交通系统（ITS）的发展方向，以及智能车辆在智慧城市、共享出行等宏大愿景中的角色定位。 第二章 车辆动力学模型与控制基础 理解智能车辆的运动行为是实现精确控制的前提。本章将系统介绍经典车辆动力学模型，包括自行车模型、二维/三维刚体模型等，并分析不同模型在描述车辆动态特性时的优劣。我们将深入讲解轮胎模型、悬架模型以及传动系统模型，为后续的运动控制算法设计奠定坚实基础。在此基础上，我们将回顾PID控制、模型预测控制（MPC）等基础控制理论，并讨论其在车辆纵向和横向控制中的初步应用，为理解更高级的控制策略铺平道路。 第三章 传感器技术与数据融合 感知是智能车辆的“眼睛”和“耳朵”。本章将详细介绍构成智能车辆感知系统的各类关键传感器，包括： 摄像头（Camera）: 讲解不同类型摄像头（单目、双目、鱼眼、红外）的成像原理、特点及其在目标检测、车道线识别、交通标志识别等方面的应用。 激光雷达（LiDAR）: 阐述LiDAR的工作原理，介绍不同类型LiDAR（如机械式、固态式）的性能参数，以及其在三维环境建模、障碍物检测、定位等方面的独特优势。 毫米波雷达（Radar）: 讲解Radar的探测机制，分析其在恶劣天气下的穿透能力，以及在自适应巡航控制（ACC）、盲区监测（BSM）等场景下的应用。 超声波传感器（Ultrasonic Sensor）: 介绍超声波传感器的工作原理，及其在近距离障碍物检测、泊车辅助等方面的应用。 惯性测量单元（IMU）与GPS: 讲解IMU（加速度计、陀螺仪）和GPS在车辆定位、姿态估计中的作用，以及如何结合使用以提升定位精度。 在此基础上，本章将重点阐述多传感器数据融合技术。我们将介绍各种融合策略，如早期融合、晚期融合、以及基于概率（如卡尔曼滤波、粒子滤波）、基于证据理论、基于神经网络等先进融合方法，旨在从多源异构的传感器数据中提取更鲁棒、更全面的环境信息。 第四章 计算机视觉与目标识别 计算机视觉是智能车辆感知的重要组成部分。本章将聚焦于核心的计算机视觉算法，重点介绍： 图像预处理与特征提取: 讲解图像去噪、增强、分割等技术，以及SIFT、SURF、HOG等经典特征提取方法。 目标检测与识别: 深入剖析当前主流的目标检测算法，包括基于深度学习的检测框架，如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO系列、SSD等，并探讨其在车辆、行人、非机动车、交通标志等目标检测上的性能表现。 目标跟踪: 介绍卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪（MOT）等算法，以及如何将其应用于连续帧中的目标运动预测与关联。 语义分割与实例分割: 讲解如何利用深度学习模型（如U-Net, DeepLab）对图像进行像素级分类，从而理解场景的语义信息，以及区分不同实例的实例分割技术。 车道线检测与跟踪: 详细介绍各种车道线检测算法，包括基于传统图像处理方法和基于深度学习的方法，并讨论如何在复杂光照和道路条件下实现鲁棒的车道线跟踪。 第五章 环境感知与三维重建 在理解了单传感器和基本目标识别后，本章将进一步拓展至更复杂的环境感知任务。 点云处理与三维目标识别: 介绍LiDAR点云数据的处理技术，包括降采样、滤波、分割等。重点讲解基于点云的3D目标检测算法，以及如何融合点云信息进行更精确的目标识别。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）: 深入阐述SLAM技术的核心原理，包括视觉SLAM（VSLAM）和激光雷达SLAM（LiDAR SLAM）。我们将介绍基于特征点的SLAM、基于直接法的SLAM，以及其在车辆自主定位和构建环境地图方面的关键作用。 动态环境感知: 讨论如何感知和理解动态环境中的其他交通参与者，包括其运动轨迹预测、意图识别等。 传感器标定与时空同步: 强调多传感器之间精确标定（外参、内参）和时空同步的重要性，并介绍相关的标定方法和技术。 第二卷：智能车辆决策、规划与控制 第六章 定位与高精度地图 精确的定位是智能车辆实现自主导航和决策的基础。本章将深入探讨： GNSS/INS组合导航: 详细介绍全球导航卫星系统（GNSS，如GPS、北斗）与惯性导航系统（INS）的融合原理，以及如何通过卡尔曼滤波等算法提高定位精度和鲁棒性。 高精度地图（HD Map）: 阐述高精度地图在智能车辆中的核心作用，包括其包含的丰富语义信息（车道线、交通标志、路缘石等）和几何信息。我们将介绍高精度地图的构建流程、数据格式（如NDS、OpenDRIVE）以及高精度定位的实现方法，包括基于地图匹配的定位技术。 视觉定位与点云定位: 探讨利用摄像头图像或LiDAR点云数据与高精度地图进行匹配，实现厘米级的高精度定位。 第七章 决策与路径规划 决策与规划是智能车辆的“大脑”，负责决定车辆的行为。本章将分层级解析： 行为决策: 讲解智能车辆在不同场景下的行为决策逻辑，例如，在交通流中如何进行换道、超车、跟车、避障等决策。我们将介绍基于规则、基于有限状态机（FSM）、基于机器学习（如强化学习）等决策方法。 全局路径规划: 介绍如何根据起点和终点，结合高精度地图信息，规划出最优的全局行驶路径。我们将讲解A算法、Dijkstra算法等经典搜索算法，以及如何处理动态障碍物和交通规则。 局部路径规划与轨迹生成: 重点讨论在全局路径的指引下，如何生成平滑、安全、可行的局部行驶轨迹，以规避实时障碍物并平稳行驶。我们将介绍采样基方法（如RRT, PRM）、优化基方法（如Frenet框架下的优化）以及基于模型预测控制（MPC）的轨迹生成方法。 运动预测: 讲解如何预测其他交通参与者（车辆、行人）未来的运动轨迹，以及这些预测如何影响本车的决策与规划。 第八章 车辆控制策略 在确定了行驶轨迹后，精确的控制是实现轨迹跟踪的关键。本章将深入讲解： 横向控制（转向控制）: 详细介绍PID控制、LQR（线性二次调节器）控制、模型预测控制（MPC）等先进控制算法在横向控制中的应用。我们将分析车辆的侧偏运动模型，并探讨如何实现高精度的车道保持和转向控制。 纵向控制（加减速控制）: 讲解ACC（自适应巡航控制）、TTC（Time To Collision）控制等纵向控制策略。我们将深入分析车辆的纵向动力学模型，并介绍如何实现平滑、高效的加减速控制，包括与前方车辆的协同。 协同控制（横纵向耦合）: 探讨如何在更复杂的场景下，实现横向和纵向控制的协同，例如在紧急避险场景下，如何协调转向和制动/加速。 线控技术与执行机构: 简要介绍线控转向（Steer-by-Wire）、线控制动（Brake-by-Wire）、线控油门等执行机构的工作原理，以及它们在智能车辆中的作用。 第九章 车辆状态估计与故障诊断 确保车辆的安全运行需要精确的状态估计和及时的故障诊断。 车辆状态估计: 详细介绍卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）等状态估计算法，用于估计车辆的位姿（位置、速度、方向）、姿态、以及动力学参数。 传感器故障诊断与容错控制: 探讨如何检测传感器发生的故障，并设计容错控制策略，以保证车辆在部分传感器失效的情况下仍能安全运行。我们将介绍基于模型的方法、基于数据的方法和基于机器学习的故障诊断技术。 执行机构故障诊断: 讨论如何监测和诊断转向、制动、驱动等执行机构的故障，以及相应的安全应对措施。 第十章 智能车辆网络通信与信息安全 随着智能车辆的互联互通，网络通信和信息安全变得至关重要。 车载通信技术: 介绍CAN（Controller Area Network）、LIN（Local Interconnect Network）、FlexRay、以太网等车载通信总线的工作原理、特点与应用。 V2X通信: 深入讲解车对车（V2V）、车对基础设施（V2I）、车对行人（V2P）、车对网络（V2N）等V2X通信技术，包括其通信协议（如DSRC, C-V2X）、应用场景（如协同感知、协同驾驶）和技术挑战。 信息安全: 讨论智能车辆面临的网络安全威胁，包括数据泄露、拒绝服务攻击、恶意控制等。我们将介绍加密技术、身份认证、访问控制等安全防护策略，以及安全通信协议的设计。 第十一章 智能车辆的测试与验证 本书最后将聚焦于智能车辆的测试与验证，这是确保技术成熟度和产品可靠性的关键环节。 仿真测试: 介绍不同层级的仿真平台，如软件在环（SiL）、硬件在环（HiL）仿真，以及其在算法开发和验证中的作用。 封闭场地测试: 讲解在封闭场地进行的各种测试场景，包括障碍物规避、泊车、紧急制动等。 开放道路测试: 讨论在实际道路上进行的测试，以及相关的安全保障措施和数据采集方法。 功能安全（ISO 26262）与可靠性评估: 介绍功能安全标准ISO 26262在智能车辆开发中的应用，以及如何进行系统的可靠性评估。 总结 本书内容全面、结构严谨，力求在理论深度和工程实践之间取得平衡。通过对智能车辆系统各项关键技术的深入剖析，本书旨在赋能读者掌握解决实际工程问题的能力，推动智能汽车技术的创新与发展。每一章都配以丰富的图示和案例，帮助读者更直观地理解复杂概念。我们相信，本书将成为智能车辆领域专业人士和学习者的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这是一本相当有深度的技术专著，对于想要深入研究智能汽车底层原理的工程师或者研究人员来说，绝对是一笔宝贵的财富。书中的数学模型严谨，推导过程清晰，对于理解车辆动力学、控制理论以及决策规划算法有着极大的帮助。特别是关于车辆动力学和控制部分的论述，作者深入浅出，将复杂的物理过程和数学模型进行了详细的阐述，让我对车辆的动态行为有了更深刻的认识。同时，书中对各种传感器的特性、数据处理方法以及目标检测与跟踪算法的讲解也十分到位，为实现精确感知打下了坚实的基础。我特别欣赏作者在案例分析中对不同算法的比较和优劣势分析，这有助于我选择最适合特定场景的解决方案。不过，对于一些初学者来说，可能需要一定的数学和计算机科学背景才能更好地理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书籍装帧精美，纸张质量也相当不错，拿在手里很有分量感。内容方面，对于智能汽车的硬件组成部分，例如域控制器、车载网络、各个传感器模组的介绍，还是比较详尽的。我对书中关于车规级芯片的选型、功耗管理以及系统集成方面的讲解，留下了比较深刻的印象。它让我了解了智能汽车背后庞大的硬件生态系统，以及实现这些功能所需要的强大算力和可靠性。然而，在软件和算法层面，尤其是涉及到AI驱动的决策和规划，书中内容显得有些陈旧，缺乏对当前行业最热门的一些算法和模型的介绍，比如面向Transformer的BEV（Bird's Eye View）感知架构，以及基于强化学习的端到端控制策略等。这让我觉得这本书在技术更新速度上，可能跟不上智能汽车行业日新月异的发展步伐。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版信息和目录看起来相当全面，似乎涵盖了智能车辆的方方面面。然而，当我深入阅读后，却发现它在一些更具前瞻性和颠覆性的技术趋势上，似乎有所保留。例如，关于近期兴起的AI大模型在智能驾驶中的应用，书中提到的内容还停留在相对传统的机器学习和深度学习框架下，对于Transformer、大模型驱动的端到端控制等前沿技术，着墨不多。这让我有些失望，毕竟现今智能汽车的发展，很大程度上是由这些新兴技术驱动的。另外，在自动驾驶的伦理、法律法规以及社会接受度等方面，也只是点到为止，没有深入探讨其复杂性和潜在影响。我更期待的是，这本书能提供一些关于未来智能车辆发展方向的独到见解，或者对当前行业面临的一些关键挑战提出更深刻的分析和解决方案。毕竟，智能汽车不仅仅是技术的堆砌，更是一个关乎未来交通和社会变革的复杂系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，但当我翻开第一页，一股浓浓的学术气息扑面而来，瞬间让我感觉自己是不是走错了书店。里面的公式和图表密集得像蜘蛛网，各种复杂的算法和理论，不是我这个普通爱好者能轻易消化的。我本来是想了解智能汽车的那些酷炫功能是怎么实现的，比如自动泊车、车道保持之类的，结果看到的尽是些关于传感器融合、卡尔曼滤波、PID控制器的推导和讲解。我尝试着去理解，但很多概念都超出了我的知识范围，感觉就像在看一本天书。书中的案例分析也都是高度理论化的，缺乏一些更贴近实际应用和生活化的例子，让我很难将书本知识与我日常接触到的智能汽车联系起来。虽然我知道这本书的内容肯定很扎实，但对于我这种想快速入门、了解大概的读者来说，未免过于专业和晦涩了。我希望作者能在讲解理论的同时，辅以更多通俗易懂的类比和实际操作的演示，这样或许能吸引更多像我一样的非专业读者。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，它更像是一份详尽的“菜谱”，列出了制造一辆智能汽车所需的各种“食材”和“烹饪步骤”，但对于“为什么”要这样做，以及不同“食材”如何才能完美融合，却鲜有提及。例如，书中花了大量篇幅介绍各种控制算法，但对于这些算法在实际道路测试中遇到的各种突发情况，以及如何进行鲁棒性设计，讨论得不够深入。我也没找到关于智能汽车在复杂天气、光照条件下的感知鲁棒性问题，以及如何通过多传感器融合来弥补单一传感器不足的详细论述。此外，书中关于用户体验和人机交互的部分，也显得有些单薄，对于如何设计一个真正让用户感到舒适、安全且便捷的智能驾驶体验，缺乏足够的指导。我希望未来的版本能更注重“理念”和“哲学”，而不仅仅是“技术”的堆砌。