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： 广影图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111368281

商品编码：29673255565

包装：平装

出版时间：2012-01-01

基本信息

书名:自动线控制技术

定价：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

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

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

作者介绍

文摘

序言

《智能驾驶系统设计与实现》 一、 智能驾驶技术概述 本书深入探讨了智能驾驶技术的方方面面，旨在为读者提供一个全面、系统的技术框架。智能驾驶，又称自动驾驶，是指通过集成先进的传感器、控制算法、人工智能以及通信技术，使车辆能够在无需人类干预的情况下感知环境、做出决策并执行驾驶操作。这项技术不仅预示着未来交通出行的变革，更蕴藏着提升道路安全、优化交通效率、拓展出行方式的巨大潜力。 从最初的辅助驾驶功能，如自适应巡航控制（ACC）和车道保持辅助（LKA），到如今逐渐成熟的特定场景下的自动驾驶，智能驾驶技术的发展经历了漫长而曲折的历程。其核心在于解决“感知、决策、执行”这一闭环。 感知层（Perception）： 这是智能驾驶系统的“眼睛”和“耳朵”。它负责采集并理解车辆周围的环境信息。主要传感器包括： 摄像头（Cameras）： 提供丰富的视觉信息，可以识别交通标志、车道线、行人、车辆、障碍物等。不同类型的摄像头（如单目、双目、鱼眼、广角）各有侧重，配合先进的计算机视觉算法（如目标检测、图像分割、语义理解），能够重建出高精度的三维场景。 激光雷达（LiDAR）： 通过发射激光束并测量反射回来的时间，生成高精度的三维点云数据，能够精确测量距离和形状，不受光照条件影响，在夜间和恶劣天气下表现出色。 毫米波雷达（Radar）： 能够穿透雨雾雪等恶劣天气，探测物体的速度和距离，常用于ACC、AEB（自动紧急制动）等功能。 超声波传感器（Ultrasonic Sensors）： 主要用于近距离障碍物检测，如泊车辅助。 高精度地图（HD Maps）： 包含详细的车道信息、路标、交通信号灯等静态环境信息，为感知系统提供先验知识，并辅助定位。 惯性测量单元（IMU）和GPS： 提供车辆自身的姿态、加速度和全球定位信息。 感知层的关键在于算法的鲁棒性和精度，需要处理传感器融合、目标跟踪、障碍物检测和分类等复杂问题。 决策层（Decision-Making）： 这是智能驾驶系统的“大脑”。它基于感知层提供的信息，结合导航、交通规则、以及车辆的运动学和动力学约束，规划出安全、高效的驾驶路径和行为。决策过程可以分为： 路径规划（Path Planning）： 确定车辆从当前位置到目标位置的最优行驶轨迹，考虑避障、舒适性、燃油经济性等因素。 行为决策（Behavioral Decision-Making）： 根据当前交通状况，决定车辆应采取何种行为，如跟车、变道、超车、停车、避让等。这涉及到对其他交通参与者意图的预测。 运动控制（Motion Control）： 将行为决策转化为具体的控制指令，如转向角度、油门/刹车力度等。 决策层的核心是人工智能算法，包括机器学习、深度学习、强化学习、规则推理等，以应对复杂多变的交通场景。 执行层（Actuation）： 这是智能驾驶系统的“四肢”。它接收来自决策层的指令，并将其转化为对车辆实际操作的控制。这需要对车辆的转向系统、制动系统、驱动系统进行精确的电子化控制（线控技术）。 线控转向（Steer-by-Wire）： 通过电子信号控制转向电机，实现转向。 线控制动（Brake-by-Wire）： 通过电子信号控制制动器，实现制动。 线控油门（Throttle-by-Wire）： 通过电子信号控制发动机或电动机的动力输出。 执行层的关键在于指令的实时性、准确性和可靠性，需要先进的电子控制单元（ECU）和执行器。 二、 关键技术模块解析 本书将围绕以上核心概念，深入剖析构成智能驾驶系统的各个关键技术模块。 1. 传感器技术与数据融合： 各类传感器的原理、性能特点及适用场景： 详细介绍摄像头、LiDAR、Radar、超声波传感器的工作原理、优缺点，以及在不同天气、光照条件下的表现。 传感器标定与校准： 确保多传感器之间坐标系的一致性和测量精度。 多传感器数据融合算法： Kalman滤波器、粒子滤波器、深度学习融合等方法，将来自不同传感器的数据进行有机结合，提高环境感知的全面性和准确性。例如，结合摄像头的识别能力和LiDAR的精确测距能力，可以更准确地识别和定位障碍物。 2. 环境感知与目标识别： 计算机视觉与深度学习： Convolutional Neural Networks (CNNs)、Recurrent Neural Networks (RNNs) 等在目标检测（YOLO, Faster R-CNN）、语义分割（U-Net）、实例分割（Mask R-CNN）中的应用。 点云处理技术： 基于LiDAR点云数据的障碍物检测、分割、跟踪。 目标跟踪算法： SORT, DeepSORT 等，实现对动态目标的持续追踪。 场景理解与事件检测： 识别交通信号灯状态、车道线类型、行人意图等。 3. 定位与建图（Localization and Mapping）： 同步定位与建图（SLAM）： Simultaneous Localization and Mapping，让车辆在未知环境中构建地图的同时确定自身位置。 基于视觉的SLAM（V-SLAM）： 利用摄像头进行定位和建图。 基于LiDAR的SLAM（L-SLAM）： 利用LiDAR进行定位和建图。 GPS/IMU与地图匹配： 结合高精度地图，利用GPS/IMU数据进行辅助定位，并通过与地图特征的匹配来提高定位精度。 高精度地图的构建与更新： 自动驾驶对地图的精度要求极高，需要精细化的道路几何信息、交通规则信息等。 4. 预测与行为决策： 交通参与者行为预测： 基于历史轨迹、当前状态，预测行人、车辆的未来运动趋势，例如使用RNNs、LSTMs进行时序预测。 意图识别： 判断其他交通参与者的驾驶意图（如变道、刹车）。 博弈论与强化学习： 在复杂交通场景下，通过博弈论或强化学习来优化驾驶策略，实现更安全、更智能的决策。 基于规则的决策系统： 结合交通法规和驾驶经验，构建决策规则。 轨迹生成与优化： 根据决策结果，生成平滑、安全的行驶轨迹。 5. 运动控制与线控技术： PID控制、模型预测控制（MPC）： 实现对车辆横向和纵向运动的精确控制。 线控系统架构与通信： 介绍转向、制动、油门线控系统的硬件组成、软件架构、以及CAN总线等通信协议。 执行器动态模型： 考虑执行器的时间延迟和非线性特性，提高控制精度。 安全性与冗余设计： 强调线控系统在安全性方面的重要性，以及冗余设计原则。 6. 系统集成与测试验证： 软件架构设计： 模块化、分层化的软件设计，便于维护和升级。 硬件平台选型： 高性能计算平台、嵌入式系统。 仿真测试： 利用仿真平台（如CARLA, Gazebo）进行大规模场景的测试，加速开发进程。 实车测试： 在封闭场地和实际道路进行分阶段的严格测试。 功能安全（Functional Safety）与信息安全（Cybersecurity）： ISO 26262等标准的遵循，确保系统在故障情况下的安全性；以及防止黑客攻击的技术。 三、 应用场景与发展趋势 本书还将探讨智能驾驶技术的不同应用场景，包括： 高级驾驶辅助系统（ADAS）： 如ACC、LKA、AEB、APA（自动泊车辅助）。 特定场景自动驾驶： 如园区内的无人摆渡车、高速公路上的领航辅助驾驶。 完全自动驾驶（L4/L5）： 在所有道路和环境条件下无需人类干预的驾驶。 最后，本书将展望智能驾驶技术的未来发展趋势，包括： 车联网（V2X）通信： Vehicle-to-Everything，实现车与车、车与基础设施、车与行人之间的信息交互，进一步提升安全性和效率。 人工智能的深度融合： 更强大的AI模型，实现更精细化的感知和更智能的决策。 高精度地图的实时更新与众包： 利用车辆数据进行地图的动态更新。 传感器技术的创新： 如固态激光雷达、4D毫米波雷达等。 法规与伦理挑战： 探讨自动驾驶的法律责任、伦理道德等社会性问题。 目标读者： 本书适合高等院校的在校学生、科研人员，以及汽车行业、人工智能领域的工程师、技术爱好者阅读。通过本书的学习，读者能够系统地掌握智能驾驶系统的核心技术原理，理解不同技术模块的协同工作方式，并为未来智能驾驶技术的研发与应用奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的阅读体验是带着“挑战性”的。它绝非那种可以轻松翻阅的休闲读物，而是需要投入大量精力和时间的“硬核”教材。我在阅读过程中，不得不频繁地停下来，查阅一些信号处理和状态空间表示法的补充知识。特别是关于“系统辨识”的那几章，作者对参数估计的各种方法，从最小二乘法到卡尔曼滤波，做了非常深入的数学推导。这些推导过程虽然严谨，但对于习惯于快速得到结论的读者来说，可能会感到有些枯燥和费力。然而，正是这份深度，确保了我们不是停留在“会用”的层面，而是真正理解“为什么能用”以及“在什么条件下最有效”。我发现，只有真正啃下了这些数学基础，才能在面对生产线上突发的、教科书上没有的异常情况时，具备快速诊断和调整策略的能力。这本书迫使我重新拾起了许多大学时遗忘的数学工具，并用它们来解决现实中的工程问题，从这个角度看，它的“磨砺”作用是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本《自动线控制技术》的书，坦率地说，我拿到手的时候内心是有点忐忑的。毕竟，“自动线控制”这个词听起来就充满了高深的理论和晦涩的公式，生怕自己一头扎进去就迷失在各种抽象的概念里找不到方向。然而，当我翻开前几页，那种不安很快就被一种豁然开朗的感觉取代了。作者的叙述方式非常巧妙，他并没有一上来就堆砌复杂的数学模型，而是从最基础、最贴近实际应用的例子入手，比如一条简单的流水线如何通过传感器和执行器实现自动化。这种循序渐进的讲解，就像一位经验丰富的老工程师在手把手地带你入门。特别是对于一些关键的控制算法，比如PID控制在实际生产线上的调参过程，书里用了大量的图示和流程图来辅助说明，比起纯文字的描述要直观得多。我印象最深的是关于“鲁棒性设计”那一章，过去我总觉得这是个可望不可即的高级话题，但书里通过几个不同负载条件下系统的响应对比，清晰地展示了为什么需要考虑外部干扰，以及如何通过设计来抵抗这些干扰，这对我理解系统稳定性的重要性帮助巨大。总的来说，它成功地架起了一座理论与实践之间的桥梁，让一个初学者也能感受到自动控制的魅力和力量。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，《自动线控制技术》最成功的地方在于其对“故障诊断与容错控制”（FDTC）这块内容的平衡处理。在许多传统教材中，FDTC往往被视为一个附加模块，或者被简单地提一下，但在这本书里，它被提升到了与核心控制设计同等重要的地位。作者清晰地阐述了从故障检测、隔离到最终安全切换的完整闭环过程。比如，书中关于基于观测器的故障检测算法与基于模型的残差分析方法的对比分析，不仅展示了各自的优缺点，还结合了实际线路上传感器漂移和执行器卡滞的场景进行模拟。这对于那些负责保障生产线长期稳定运行的维护工程师来说，价值是巨大的。它教会我们如何设计一个不仅能高效运行，还能在“出事时”知道自己出了什么事，并能安全地过渡到备用状态的系统。这本书让我对“可靠性”有了全新的认识，它不再是事后的补救，而是贯穿于整个系统设计初期的必要考量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和结构设计，体现出编者对读者群体需求的深刻理解。虽然内容深奥，但其图文布局却非常清晰。大量的流程图和结构框图，将抽象的控制流程可视化，极大地降低了理解复杂系统的认知负荷。比如，在描述多层级控制架构（从底层PLC到中层SCADA再到顶层MES的集成）时，作者并没有采用一板一眼的清单式罗列，而是通过一个贯穿全书的虚拟工厂模型作为“主线索”，将各个技术点串联起来。读者可以清晰地看到，某个特定的模糊控制算法如何融入到整个柔性装配线的速度和位置协调中去。这种“情景化”的学习方式，远比孤立地学习单个技术点要有效得多。它让技术细节不再是空中楼阁，而是紧密服务于最终实现高效、灵活的工业生产这一宏大目标，使得阅读过程充满了目的性和连贯性。

评分☆☆☆☆☆

初次接触《自动线控制技术》时，我的主要关注点在于其对最新工业标准的覆盖程度。在这个技术日新月异的时代，一本技术书籍如果不能跟上产业的步伐，很快就会变得过时。这本书在这方面给我带来了惊喜。它不仅详尽地介绍了经典的控制理论，更将笔墨重点放在了当下工业4.0背景下的新型控制架构上，比如基于模型的预测控制（MPC）在复杂多变量系统中的应用案例。我特别欣赏作者在讲解网络化控制系统（NCS）时所采取的视角——它不再将网络延迟视为一个简单的附加项，而是将其内嵌到整个控制设计流程中去考量。书中的案例研究，尤其是对某大型汽车制造厂柔性生产线动态调度优化的分析，让我看到了将这些前沿技术落地到实际生产中的具体路径。尽管书中对一些底层的硬件接口和软件编程细节没有深入展开（毕竟这不是一本编程手册），但它为我们提供了理解这些硬件和软件如何协同工作、共同构成一个高效自控系统的宏观蓝图。对于希望站在技术前沿，规划未来自动化系统架构的工程师来说，这本书无疑是份宝贵的参考资料。