智能汽车：先进传感与控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李力 著

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店铺： 华心图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111551072

商品编码：28402711876

前言

dy 章引言

 

1.1智能交通系统中的智能汽车

1.2智能汽车研究与发展的问题

1.3本书结构

1.4超出本书讨论范围的内容

1.5参考文献

 

第2章轮胎摩擦的先进建模与监测

2.1引言

2.2纵向胎路摩擦建模

2.2.1纵向胎路摩擦特性

2.2.2典型的纵向胎路摩擦模型

2.3横向胎路摩擦建模

2.3.1横向胎路摩擦模型

2.3.2自行车模型

2.4集成的胎路摩擦建模

2.4.1集成的胎路摩擦特性

2.4.2经验和半经验集成模型

2.4.3解析集成模型

2.5胎路摩擦监测器

2.5.1胎路摩擦监测器架构

2.5.2经验纵向胎路摩擦模型辨识

2.5.3解析的纵向胎路摩擦模型的观测器

2.5.4经验横向胎路摩擦模型辨识

2.6本章小结

2.7参考文献

 

第3章汽车横向的先进运动控制62

3.1引言63

3.2线控转向系统

3.3车辆横向运动建模与控制策略

3.4车辆横向运动检测器

3.5车辆转向控制器设计

3.5.1车辆横向运动控制目标

3.5.2鲁棒车辆转向控制器

3.5.3滑模转向控制器

3.5.4自适应转向控制器

3.5.5模糊转向控制器

3.6本章小结

3.7参考文献

 

第4章汽车纵向的先进运动控制

4.1引言

4.2先进的车辆传动系统控制

4.2.1先进的汽车发动机控制

4.2.2先进的汽车变速器控制

4.3汽车空气动力学

4.4先进的车辆跟踪与制动控制

4.4.1先进的汽车追踪与制动控制

4.4.2防抱死制动系统设计

4.5自适应巡航控制

4.6本章小结

4.7参考文献

 

第5章汽车垂向的先进运动控制

5.1引言

5.2道路粗糙度建模

5.3先进的车辆悬架系统

5.3.1线性时不变悬架控制器

5.3.2鲁棒悬架控制器

5.3.3模糊悬架控制器

5.4悬架系统的参数估计与故障检测

5.5防侧翻控制

5.6本章小结

5.7参考文献

 

第6章单车的先进运动控制

6.1引言

6.2车辆路径、轨迹规划

6.3车辆泊车问题

6.4纵向、横向、垂向车辆运动控制综合

6.5参考文献

 

第7章多车的先进运动控制

7.1引言

7.2车间通信技术

7.3车队控制

7.4换道和并道控制

7.4.1车辆换道控制

7.4.2车辆并道控制

7.5交叉口协同驾驶

7.5.1交叉口无协同驾驶

7.5.2交叉口有协同驾驶

7.6本章小结

7.7参考文献

 

第8章智能车辆视觉系统

8.1概述

8.2基于视觉传感器进行车道、路面检测的优势

8.2.1使用CMOS/CCD摄像头和雷达的车道、路面检测

8.2.2使用激光雷达和激光传感器的车道、路面检测

8.2.3车道和车道偏离的同时检测和定位

8.3基于视觉信息进行车辆检测的优势

8.3.1基于CMOS/CCD的车辆检测

8.3.2使用调频连续波雷达的车辆检测

8.3.3使用激光雷达或激光传感器进行车辆检测

8.4基于视觉信息进行行人识别的优势

8.4.1使用CCD/CMOS摄像头的行人检测

8.4.2使用红外摄像头的行人检测

8.5基于视觉进行交通标志检测的优势

8.6基于视觉的驾驶人监测器的优势

8.6.1驾驶人、乘客位置和姿势检测

8.6.2疲劳驾驶分析

8.6.3驾驶行为分析

8.7智能视觉系统的进一步讨论

8.7.1多视觉传感器融合

8.7.2视觉共享

8.7.3交通基础设施和车辆视觉系统

8.7.4视觉传感器设计、校准和故障检测

8.7.5基于视觉的环境检测和视觉系统的灵活性

8.8参考文献

 

第9章智能汽车轮胎检查及监测

9.1引言

9.2离线轮胎检查技术进展

9.2.1轮胎胎面检查

9.2.2轮胎布帘层、束带层检查

9.2.3轮胎轴承检查

9.3在线实时轮胎监测技术的发展

智能汽车：先进传感与控制 内容提要： 本书深入探讨了智能汽车技术的核心驱动力——先进传感与控制系统。在汽车产业飞速迈向智能化、网联化、电气化和共享化的浪潮中，理解和掌握这些关键技术对于从业者、研究者乃至爱好者都至关重要。本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，解析智能汽车如何通过感知世界、做出决策并精准执行，最终实现安全、高效、舒适的驾乘体验。 第一部分：智能汽车的感知之眼——先进传感技术 智能汽车的核心能力之一在于其强大的“感知”能力，即能够像人类一样“看”、“听”、“触摸”和“感受”周围的环境。这得益于一系列先进传感技术的融合与发展。 1. 视觉感知：眼睛的延伸 摄像头（Camera）： 作为最基础也是最重要的视觉传感器，摄像头能够捕捉丰富的图像信息。本书将详细介绍不同类型的摄像头，包括单目摄像头、双目摄像头、鱼眼摄像头、红外摄像头等，以及它们在智能汽车中的具体应用。 单目摄像头： 主要用于目标检测、车道线识别、交通标志识别、行人检测等。我们将深入分析其工作原理，包括图像采集、图像处理（如去噪、滤波、色彩校正）以及深度学习模型在图像识别中的应用（如CNN、YOLO、SSD等）。 双目摄像头： 利用视差原理实现深度估计，能够测量物体与车辆之间的距离，对于障碍物规避、自动泊车等至关重要。本书将讲解立体视觉算法，包括特征匹配、视差计算、三维重建等。 鱼眼摄像头： 具有极宽的视野角，常用于全景泊车辅助、盲区监测等场景。我们将探讨其畸变校正技术及其在环境感知中的优势。 红外摄像头： 能够在低光照或恶劣天气条件下（如雾、雨、雪）提供热成像信息，用于夜视、行人检测（尤其是在黑暗中）等。本书将阐述热成像原理及其在辅助驾驶中的价值。 激光雷达（LiDAR）： LiDAR通过发射激光束并测量反射回来的时间来精确测量距离，能够生成高精度的三维点云数据，构建环境的立体模型。 工作原理与分类： 本书将详细介绍不同类型的LiDAR，如机械式LiDAR（360度旋转）、固态LiDAR（MEMS、OPA、Flash LiDAR）等，分析它们的优缺点和适用场景。 点云数据处理： 讲解点云数据的预处理（如降噪、去地面点）、分割、聚类、配准以及基于点云的目标识别和跟踪算法。 在智能汽车中的应用： 重点阐述LiDAR在环境建模、障碍物检测与跟踪、高精度定位（SLAM）、自动驾驶路径规划等方面的核心作用。 毫米波雷达（Radar）： Radar利用无线电波探测目标，具有全天候、不受光线影响的优点，并能提供目标的速度信息。 工作原理与技术： 详细介绍不同频段的Radar（如24GHz、77GHz），包括FMCW（调频连续波）、脉冲Radar等技术。 目标检测与跟踪： 阐述Radar信号处理技术，如多普勒效应在速度测量中的应用，以及目标检测算法（如CFAR）和跟踪算法（如卡尔曼滤波器）。 应用场景： 重点介绍Radar在自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、盲区监测（BSD）、泊车辅助等方面的关键作用。 超声波传感器（Ultrasonic Sensor）： 超声波传感器通过发射和接收声波来测量距离，成本低廉，常用于近距离的障碍物检测，如泊车辅助。本书将讲解其声波传播原理和测距方法。 2. 非视觉感知：触觉与听觉的延伸 惯性测量单元（IMU）： IMU包含加速度计和陀螺仪，能够测量车辆的线加速度和角速度，用于姿态估计、运动跟踪、车辆定位以及辅助车辆的动态控制。本书将深入讲解IMU的数据融合、误差补偿以及在车辆状态估计中的应用。 全球导航卫星系统（GNSS）： GNSS（如GPS、北斗、GLONASS）为车辆提供全球范围内的定位信息，是车辆导航和路径规划的基础。本书将探讨GNSS的定位原理、误差源（如多径效应、电离层延迟）及其在高精度定位（RTK）中的应用。 轮速传感器（Wheel Speed Sensor）： 测量车轮的转速，用于车辆速度估计、ABS（防抱死制动系统）、ESP（电子稳定程序）等。 转向角传感器（Steering Angle Sensor）： 测量方向盘的转动角度，对于车辆的转向控制和路径跟踪至关重要。 麦克风阵列（Microphone Array）： 智能汽车正在集成麦克风阵列，用于声音识别（如紧急车辆鸣笛）、驾驶员状态监测（如打鼾）、车内环境声音分析等。 3. 传感器融合：多感一体，洞察全局 没有任何一种传感器是完美的，智能汽车通过“传感器融合”技术，将来自不同传感器的信息进行有机结合，以克服单一传感器的局限性，提高感知的鲁棒性、准确性和全面性。 融合的必要性与优势： 详细分析传感器融合如何提高数据的冗余度，增强对复杂环境的理解，以及提供更精确、更可靠的环境模型。 融合的层次： 介绍数据级融合、特征级融合和决策级融合等不同层次的融合策略。 常用融合算法： 重点讲解卡尔曼滤波器（EKF、UKF）、粒子滤波器、贝叶斯网络、以及基于深度学习的融合方法在多传感器数据融合中的应用。 第二部分：智能汽车的决策与执行——先进控制系统 感知是智能汽车“了解”世界，而控制系统则是智能汽车“行动”的智慧。它负责根据感知到的信息，做出最优决策，并将其转化为精确的车辆运动。 1. 决策规划：智慧的指引 环境感知与理解： 在传感器融合的基础上，建立起车辆周围环境的高精度模型，包括可行驶区域、障碍物、交通参与者及其行为预测。 行为决策： 根据环境模型和预设的驾驶策略，决定车辆的下一步行为，如加速、减速、变道、超车、避障等。本书将探讨基于规则的决策系统、基于强化学习的决策系统以及混合决策方法。 运动规划： 将行为决策转化为具体的运动轨迹，包括路径规划（全局最优路线）和轨迹生成（局部平滑、安全、舒适的行驶曲线）。 全局路径规划： 介绍A算法、Dijkstra算法等传统规划算法，以及基于采样的规划算法（RRT、RRT）。 局部轨迹生成： 讲解插值曲线（样条曲线）、模型预测控制（MPC）等方法，用于生成平滑、动态约束下的行驶轨迹。 2. 车辆控制：精准的执行 纵向控制： 控制车辆的加速和制动，以实现期望的速度和加速度。 巡航控制（CC）与自适应巡航控制（ACC）： 详细介绍其控制原理和实现方法。 自动紧急制动（AEB）： 分析AEB系统的设计要求和控制策略。 PID控制与模型预测控制（MPC）在纵向控制中的应用。 横向控制： 控制车辆的转向，以沿着规划的轨迹行驶。 车道保持辅助（LKA）： 探讨LKA系统的感知输入和控制输出。 自动泊车（APA）： 详细讲解APA系统的路径规划、姿态估计和转向控制。 模型预测控制（MPC）在横向控制中的应用： MPC能够同时考虑车辆的动力学模型和约束条件，实现更优的横向控制性能。 纯追踪（Pure Pursuit）和Stanley控制算法。 电子稳定程序（ESP）与防抱死制动系统（ABS）： 这些主动安全控制系统是车辆稳定性和操控性的重要保障。本书将分析它们的传感器输入、决策逻辑和执行方式。 线控转向（Steer-by-Wire）与线控制动（Brake-by-Wire）： 探讨这些新型执行机构如何为更精密的控制提供基础，以及它们在智能汽车中的优势。 3. 执行机构与接口 线控执行器： 介绍电子节气门、电子转向机、电子制动器等线控执行器的基本原理和与控制系统的接口。 车辆总线系统（CAN、LIN、Ethernet）： 讲解车载通信协议在传感器数据传输、控制指令传递中的作用，以及其在高可靠性和实时性方面的要求。 第三部分：智能汽车的未来趋势与挑战 高等级自动驾驶： L3、L4、L5级别自动驾驶的定义、技术挑战与发展路线。 人工智能在智能汽车中的深度融合： 深度学习、强化学习、联邦学习等AI技术如何进一步提升感知、决策和控制的智能化水平。 车路协同（V2X）： 车辆与基础设施、其他车辆、行人之间的通信，如何赋能更安全、更高效的交通系统。 信息安全与隐私保护： 智能汽车面临的网络安全风险，以及如何保障用户数据安全。 法规与伦理问题： 自动驾驶事故责任认定、伦理困境等社会层面的挑战。 用户体验与人机交互： 如何设计更自然、更便捷的人机交互方式，提升智能汽车的驾乘体验。 本书不仅提供了对智能汽车核心技术的详尽解析，更着眼于其未来发展趋势，为读者勾勒出智能汽车产业的宏伟蓝图。通过本书的学习，读者将能够深刻理解智能汽车的“大脑”与“四肢”是如何协同工作的，为投身于这一变革性行业做好知识储备。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的一点，是它对“安全”的极致追求。作者并没有将安全仅仅停留在被动的碰撞防护层面，而是从主动安全、被动安全以及网络安全等多个维度，进行了全面而深入的探讨。我尤其关注书中关于“功能安全”的讲解，它贯穿于智能汽车的整个设计和开发过程中，确保了在各种复杂工况下，车辆的系统都能够稳定可靠地运行。作者对失效模式及影响分析（FMEA）等方法的介绍，让我看到了工程师们在保障车辆安全方面付出的巨大努力。而对于“网络安全”，书中则揭示了智能汽车在互联互通时代所面临的新挑战。作者对黑客攻击、数据泄露等潜在风险的分析，让我意识到，保护车辆的软件系统免受恶意攻击，与保护车辆的物理安全同等重要。书中提出的各种安全防护措施，如加密通信、入侵检测系统等，让我看到了技术如何为智能汽车的安全保驾护航。我甚至能够想象，在未来，当我的汽车被黑客入侵时，它能够自主地发出警报，并启动相应的防御机制。这本书让我对智能汽车的安全性有了更加深刻和全面的认识，也让我对其未来的发展充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对机械工程略有涉猎的爱好者，我一直对汽车的动力系统和底盘技术抱有浓厚的兴趣，而这本书在智能汽车的背景下，赋予了这些传统领域全新的视角。作者并非简单地介绍传统的发动机和悬挂系统，而是将它们置于智能化的框架下进行讨论。我尤其欣赏书中关于“线控技术”的阐述，它打破了传统的机械连接，将驾驶员的指令通过电子信号传输，极大地提升了车辆的响应速度和控制精度。比如，线控转向和线控制动，不仅让车辆的操控更加灵活，也为实现更高级别的自动驾驶奠定了基础。作者更是将这些技术与车辆的动态稳定性控制系统紧密结合，让我看到了未来汽车在极限状态下的超凡表现。我可以想象，当车辆在湿滑路面上突然发生侧滑时，先进的电子稳定控制系统能够瞬间介入，通过对各个车轮制动力的精确调配，帮助驾驶员（或者自动驾驶系统）重新掌控车辆。此外，书中对新型驱动方式的探讨，比如电动化和混合动力技术，与智能化控制的结合，更是让我看到了未来汽车在环保和性能方面的巨大潜力。这本书让我意识到，智能汽车的发展，是一个系统工程，传统汽车工程的根基，在新的技术浪潮下，焕发出了新的生命力。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书时，内心深处对于“用户体验”的关注点被瞬间点燃。作者并没有将注意力仅仅集中在冰冷的技术参数上，而是将用户置于智能汽车发展的核心地位。我特别赞赏书中对“人机交互”的深入探讨。作者用大量的篇幅，描写了未来智能汽车的座舱将如何从一个简单的驾驶空间，转变为一个集信息娱乐、工作、社交于一体的“第三空间”。从语音助手到手势控制，再到眼球追踪，各种新颖的交互方式层出不穷，让我对未来的驾驶体验充满了期待。我能想象，在不久的将来，我们不再需要费力地操作物理按钮，而是可以通过自然语言与汽车进行对话，通过简单的手势来控制空调和音乐。书中对“个性化服务”的描述，更是让我眼前一亮。汽车将能够学习用户的驾驶习惯、音乐偏好，甚至工作行程，从而提供量身定制的服务。例如，在高峰时段，汽车可以主动规划最优路线，并提前预定附近的停车场。这种“懂你”的汽车，将极大地提升我们的出行效率和舒适度。这本书让我看到了，智能汽车不仅仅是技术的集合，更是服务于人的情感和需求的载体，它正在悄然改变我们与车辆的关系。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够“学习”和“适应”的系统充满着浓厚的兴趣，而这本书在智能汽车的背景下，恰好满足了我这份好奇。作者并没有仅仅罗列各种机器学习的算法，而是将它们巧妙地融入到智能汽车的各个功能中，让我看到了人工智能如何赋能汽车。我尤其着迷于书中对“预测性维护”的阐述。通过分析车辆的运行数据，AI可以提前预测到潜在的故障，并在问题发生之前发出预警，从而避免昂贵的维修费用和潜在的安全隐患。这种“防患于未然”的思路，让我对未来的汽车保养有了全新的认知。书中对“场景理解”的讲解，也让我眼前一亮。AI能够通过对传感器数据的深度分析，理解复杂的交通场景，比如识别行人的意图，预测其他车辆的变道行为，从而做出更明智的驾驶决策。我甚至可以想象，在不久的将来，我的汽车会像一个经验丰富的“老司机”一样，能够提前预判潜在的危险，并做出最安全的应对。这本书让我深刻地认识到，人工智能的引入，正在将汽车从一个简单的交通工具，提升为一个具备“智慧”的伙伴，它能够不断学习和进化，为我们提供更安全、更便捷的出行体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节设计非常巧妙，它并没有按照传统的技术分类来组织内容，而是以“智能汽车的生命周期”为主线，贯穿了从设计、制造到使用、维护的整个过程。这种独特的视角，让我对智能汽车的理解不再是碎片化的，而是形成了一个完整的图景。我尤其关注书中关于“软件定义汽车”的理念。作者用非常通俗易懂的语言解释了，为什么汽车会越来越像一台“带轮子的电脑”。软件的更新迭代，能够不断地赋予汽车新的功能，甚至改变其驾驶特性。这与我过去对汽车“硬件决定一切”的认知形成了鲜明的对比。书中对OTA（Over-The-Air）更新的详细解读，让我看到了未来汽车的无限可能性。就像我们手机的App可以不断更新一样，未来的汽车，也可以通过软件的升级，获得更强的自动驾驶能力，或者更智能化的座舱体验。这种“生命不息，迭代不止”的理念，让我对汽车的保值率和更新换代产生了新的思考。我甚至可以想象，一台几年前购买的汽车，通过几次软件更新，就能获得接近新款车型的功能。这本书让我对汽车的未来，充满了更加务实而又充满想象的空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人，那种深邃的蓝色背景，搭配上科技感十足的银色线条勾勒出的汽车轮廓，瞬间就点燃了我对未来交通的好奇心。当翻开第一页，一股强烈的预感涌上心头：这不仅仅是一本关于汽车的书，它更像是一扇通往未来世界的窗户。作者以一种极其流畅且富有启发性的语言，为我们描绘了智能汽车不仅仅是交通工具的进化，更是人类生活方式的革新。我尤其着迷于其中关于“感知”的部分，作者不仅仅是简单地罗列了各种传感器，而是深入浅出地解释了它们是如何协同工作，模拟人类的视觉、听觉乃至触觉，从而构建出对周围环境的全面理解。比如， LiDAR 如何像雷达一样绘制出高精度的三维地图，而摄像头则捕捉色彩和细节，毫米波雷达则能穿透雨雾，获取物体的运动轨迹。这种多模态的感知融合，让我想象着未来的汽车能够“看”得更远、“听”得更清，甚至能“感受”到路面的湿滑程度，从而做出最安全的决策。书中对这些技术的解释，并没有停留在理论层面，而是通过生动的例子，比如自动泊车、行人避让等场景，让我们直观地感受到这些高科技是如何落地并为我们的出行带来便利和安全的。我甚至能想象到，在不久的将来，我们的汽车会成为我们生活中不可或缺的“伙伴”，它了解我们的习惯，预测我们的需求，甚至能在我们疲惫时主动接管驾驶，让我们在漫长的旅途中得以放松。这本书的深度和广度都超出了我的预期，它让我对智能汽车的未来充满了无限的憧憬和期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对那些能够“思考”的机器充满好奇，而这本书恰恰满足了我这份好奇心。它并没有以枯燥的技术术语堆砌来吓退读者，而是用一种非常具象化的方式，将智能汽车的“大脑”——控制系统——剖析得淋漓尽致。我特别喜欢作者在描述决策算法时所采用的类比，比如将复杂的路径规划比作人类在复杂迷宫中寻找出路，将障碍物规避比作我们行走时需要时刻注意周围环境以避免碰撞。这种生动的比喻，让原本抽象的控制理论变得触手可及。书中对“预测”和“决策”的阐述，更是让我拍案叫绝。作者详细介绍了各种模型是如何通过分析海量数据，来预测其他车辆、行人甚至路况的变化，并基于这些预测做出最优的驾驶决策。我能够清晰地看到，未来的汽车不再是被动地执行指令，而是能够主动地适应环境，甚至在某些情况下比人类驾驶员更冷静、更理性。尤其是关于“强化学习”在自动驾驶中的应用，作者的讲解让我对这种“试错”式的学习方式有了全新的认识。它就像一个不断成长的孩子，通过不断的尝试和反馈，逐渐掌握驾驶的奥秘。这本书让我深刻地认识到，智能汽车的实现，不仅仅是硬件上的堆砌，更是算法和人工智能的智慧结晶，它正在以前所未有的速度，重塑着我们对交通的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的惊喜，是它对“互联互通”的深入挖掘。作者并没有将智能汽车孤立地看待，而是将其置于一个更加广阔的“车联网”生态系统中进行阐述。我尤其欣赏书中对“V2X”（Vehicle-to-Everything）通信技术的详细介绍。它涵盖了车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与行人（V2P）以及车与网络（V2N）等多种通信模式，让我看到了未来交通的无限可能。我可以想象，当我的汽车能够与其他车辆实时共享路况信息时，交通拥堵将得到极大的缓解。而当汽车能够与交通信号灯进行通信时，通行效率将得到显著提升。书中对“云平台”在车联网中的作用的讲解，也让我印象深刻。它就像一个集中的“大脑”，负责处理海量的车辆数据，为智能交通管理和出行服务提供支撑。我甚至可以想象，在不久的将来，城市交通系统将实现高度的智能化协同，所有的车辆都在云平台的统一调度下，实现最优的运行。这本书让我看到了，智能汽车的未来，不仅仅是单车智能，更是整个交通生态系统的协同进化，它将为我们带来前所未有的出行效率和安全性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都远远超出了我的预期。我原本以为它会是一本纯粹的技术手册，但事实证明，它更像是一本关于未来交通的“百科全书”。作者在描述各种先进的传感器技术时，并没有止步于枯燥的技术参数，而是通过生动的比喻和翔实的案例，将这些复杂的技术原理阐释得清晰易懂。我尤其喜欢书中关于“传感器融合”的讲解，它就像是将人类的多种感官能力结合起来，形成对周围环境更全面、更精确的认知。通过将 LiDAR、摄像头、毫米波雷达等多种传感器的数据进行融合，智能汽车才能够构建出高精度的三维环境模型，从而做出更安全的驾驶决策。作者甚至将这种技术比作人类大脑处理信息的过程，让我对这种“模拟智慧”的实现方式有了更深的理解。我能够清晰地看到，未来的汽车将不再是简单的机械装置，而是能够“感知”、“理解”并“思考”的智能终端。这本书让我对智能汽车的未来发展充满了更加深刻的认识，也让我对其在各个领域的应用充满了无限的期待。

评分☆☆☆☆☆

尽管我并非专业的汽车工程师，但这本书依然让我受益匪浅。作者以一种非常易于理解的方式，向我们阐述了智能汽车的核心技术。我尤其欣赏书中关于“底盘控制”的深入剖析。它不仅仅是关于传统的悬挂和转向系统，更是如何通过电子化的手段，实现对车辆行驶姿态的精确控制。作者对“主动悬挂”和“扭矩矢量控制”等技术的讲解，让我看到了未来汽车在操控性和舒适性方面的巨大潜力。我可以想象，当车辆在高速行驶时，主动悬挂系统能够实时调整阻尼，保持车身稳定；而在过弯时，扭矩矢量控制技术能够将动力更精确地分配到各个车轮，从而提升过弯的极限。书中对“线控技术”的讲解，更是让我看到了传统机械连接的逐渐被取代，取而代之的是更加高效、更加灵活的电子控制系统。这本书让我意识到，智能汽车的实现，是一个系统性的工程，它不仅仅依赖于先进的电子技术，更需要对传统的汽车工程进行深刻的革新和融合，从而创造出更加安全、更加舒适、更加高效的未来交通工具。