自动线控制技术 9787111368281 机械工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张益 著

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• 9787111368281

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111368281

商品编码：29876046835

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

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：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

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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《智能驾驶系统核心算法与实践》 内容简介 在汽车工业飞速发展的浪潮中，自动驾驶技术已不再是科幻概念，而是正在深刻改变我们出行方式的现实。从辅助驾驶到完全自主，这一过程的背后是海量数据、尖端算法以及复杂工程的协同作用。本书《智能驾驶系统核心算法与实践》正是旨在系统性地阐述支撑现代智能驾驶汽车实现感知、决策与控制等核心功能的关键技术与算法原理，并结合实际工程应用，提供一套可供参考的实践路径。 本书并非简单堆砌技术名词，而是着力于揭示智能驾驶系统从“能看、能想”到“能行”的逻辑链条，深入剖析构成这一复杂系统的各个子模块，并重点介绍实现这些功能所依赖的核心算法。本书内容覆盖了智能驾驶系统的整体架构设计、环境感知、路径规划、运动控制以及系统集成与安全等关键环节。 第一篇 智能驾驶系统架构与关键模块 本篇首先勾勒出智能驾驶系统的宏观图景，介绍其典型的分层架构，包括感知层、决策层、执行层和支撑层。我们将详细讨论各个层次的主要功能以及它们之间的交互关系，为读者构建起一个完整的技术框架。 感知层 是智能驾驶系统的“眼睛”和“耳朵”，负责理解外部环境。我们将深入探讨各类车载传感器的原理及其在感知系统中的作用，包括： 摄像头（Camera）: 图像采集单元，是感知信息最丰富的传感器之一。我们将详细介绍其成像原理、图像预处理技术（如畸变校正、白平衡、曝光控制等），以及用于目标检测、识别、跟踪、车道线检测、交通标志识别、行人检测等核心计算机视觉算法。内容将涵盖传统特征提取方法（如SIFT、HOG）以及主流的深度学习模型（如YOLO系列、Faster R-CNN、Mask R-CNN等）在这些任务中的应用。 激光雷达（LiDAR）: 提供高精度的三维点云数据，对于物体形状、距离和姿态的测量尤为关键。我们将介绍LiDAR的工作原理（如ToF、相位测量法），点云数据的处理技术（如滤波、分割、配准），以及基于点云的物体检测、分类、定位和建图（SLAM）等算法。 毫米波雷达（Radar）: 擅长在恶劣天气（雨、雪、雾）下工作，并能直接测量目标的距离、速度和角度。我们将讲解其工作原理，包括多普勒效应的应用，以及在目标检测、跟踪、盲区监测（BSD）和自适应巡航控制（ACC）等场景中的应用。 超声波传感器（Ultrasonic Sensor）: 主要用于近距离障碍物探测，如泊车辅助。我们将简要介绍其工作原理和应用。 融合感知（Sensor Fusion）: 单一传感器往往存在局限性，因此将不同传感器的优势结合是实现鲁棒感知的关键。本节将重点介绍数据级融合、特征级融合和决策级融合等多种融合策略，以及常用的融合算法，如卡尔曼滤波器（Kalman Filter）、扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter）、无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter）以及基于深度学习的融合方法。 决策层 是智能驾驶系统的“大脑”，负责分析感知信息，制定安全、高效的驾驶策略。本篇将重点探讨以下核心决策模块： 定位与建图（Localization & Mapping）: 精准的定位是实现自动驾驶的基础。我们将详细介绍高精度地图（HD Map）的概念、构建方法（如RTK-GPS、IMU、LiDAR、Camera的联合定位），以及车载系统如何利用传感器数据与高精度地图进行匹配，实现厘米级定位。同时，也将讨论实时动态建图（SLAM）在未知环境下的应用。 环境理解与预测（Environment Understanding & Prediction）: 除了识别静态障碍物，理解和预测动态障碍物的行为至关重要。我们将深入研究交通参与者（车辆、行人、自行车）的行为模型、运动轨迹预测算法（如基于规则的模型、基于学习的模型、基于马尔可夫决策过程的模型、基于深度学习的序列模型如RNN, LSTM, Transformer等）。 路径规划（Path Planning）: 根据预测的交通态势和车辆的目标，规划出一条最优的、安全的、可行的行驶轨迹。本节将详细介绍不同层级的路径规划方法： 全局路径规划（Global Path Planning）: 确定从起点到终点的宏观行驶路线，常使用A、Dijkstra等图搜索算法。 局部路径规划（Local Path Planning）: 实时生成详细的行驶轨迹，以避开动态和静态障碍物。我们将介绍诸如基于采样的方法（如RRT, RRT）、基于搜索的方法（如D Lite）、基于优化的方法（如模型预测控制MPC在轨迹生成中的应用）以及基于规则的方法。 行为决策（Behavioral Decision Making）: 在复杂的交通场景中，需要根据交通规则、当前路况以及与其他交通参与者的交互，做出合理的驾驶决策，如变道、超车、避让、跟车等。本节将介绍有限状态机（FSM）、决策树、强化学习（Reinforcement Learning）等在行为决策中的应用。 执行层 负责将决策层的指令转化为具体的车辆控制动作。 运动控制（Motion Control）: 将规划好的轨迹转化为对车辆方向盘、油门和刹车踏板的精确控制指令。我们将深入讲解纵向控制（如PID控制、模型预测控制MPC用于速度和加速度控制）和横向控制（如PID控制、Pure Pursuit、Stanley控制器、模型预测控制MPC用于转向角控制）。 支撑层 为整个智能驾驶系统提供支持。 车辆通信（V2X Communication）: 车辆与车、车与基础设施、车与网络之间的通信，对于提升交通效率和安全性至关重要。本节将介绍V2X的通信协议、信息类型以及在协同感知、协同决策中的应用。 高精度定位与时空同步（High-Precision Localization & Time Synchronization）: 强调在复杂环境下保持厘米级定位精度以及各传感器和计算单元之间严格的时空同步性。 第二篇 核心算法详解与工程实践 本篇将聚焦于实现智能驾驶核心功能的具体算法，并结合工程实践中的考虑因素进行深入探讨。 计算机视觉在智能驾驶中的深度应用: 深度学习模型及其优化: 详细介绍卷积神经网络（CNN）及其变种（如ResNet, EfficientNet）在图像分类、目标检测、语义分割、实例分割中的原理和应用。重点讨论Transformer在计算机视觉领域的兴起及其在感知任务中的应用。 模型部署与加速: 探讨如何在有限的计算资源下高效运行深度学习模型，包括模型量化、剪枝、知识蒸馏以及硬件加速（如GPU, NPU）等技术。 数据增强与对抗样本: 介绍如何通过数据增强技术提高模型的泛化能力，并讨论对抗样本攻击及其防御策略。 点云处理与三维感知: 点云特征提取与表示: 介绍PointNet, PointNet++等直接处理点云的神经网络，以及体素化（Voxelization）等方法。 基于点云的目标检测与跟踪: 探讨PointRCNN, VoteNet等模型在三维物体检测中的应用。 强化学习在决策与控制中的探索: 强化学习基础: 简要介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-learning, Deep Q-Network (DQN), Actor-Critic等核心概念。 强化学习在路径规划与行为决策中的应用: 探讨如何利用强化学习解决复杂的、动态的交通场景下的决策问题，例如训练智能体进行变道、超车等。 模型预测控制（MPC）在平滑轨迹生成与精确控制中的应用: MPC原理: 介绍MPC的核心思想，即利用预测模型滚动优化控制序列。 MPC在路径规划和轨迹跟踪中的应用: 详细说明如何将MPC用于生成平滑、舒适且安全的行驶轨迹，并精确跟踪。 系统集成与测试验证: 软件框架与中间件: 介绍ROS（Robot Operating System）、Apollo等主流的智能驾驶软件平台，以及其在模块化开发、通信和仿真中的作用。 仿真测试: 强调仿真在早期开发、算法验证和场景覆盖中的重要性，介绍主流的仿真平台（如CARLA, AirSim）及其功能。 实车测试: 讨论从封闭场地测试到开放道路测试的逐步推进策略，以及数据采集、分析和迭代优化的过程。 安全工程: 探讨功能安全（ISO 26262）、信息安全以及冗余设计在确保智能驾驶系统安全性方面的关键作用。 本书特色 理论与实践并重: 不仅深入讲解算法原理，还结合实际工程应用，提供具体的实现思路和工程化考量。 结构清晰，逻辑严谨: 从系统整体架构到核心算法细节，层层递进，帮助读者构建完整的知识体系。 内容全面，前沿性强: 涵盖了当前智能驾驶领域最热门的算法和技术，并展望了未来的发展趋势。 语言通俗易懂: 尽管涉及复杂的数学和算法，但力求用清晰易懂的语言进行阐述，适合不同背景的读者。 附带示例与思考: 书中将穿插算法示例和工程挑战，鼓励读者动手实践和深入思考。 目标读者 本书适合于汽车工程、计算机科学、人工智能、自动化等相关专业的在校学生、研究生，以及从事自动驾驶、ADAS（高级驾驶辅助系统）、智能交通系统、机器人等领域的工程师、研发人员和技术爱好者。无论您是想系统学习智能驾驶技术，还是希望在某个特定领域深入钻研，本书都将是您宝贵的参考资料。 通过阅读《智能驾驶系统核心算法与实践》，读者将能够深刻理解智能驾驶汽车如何“思考”和“行动”，掌握实现这些功能的关键技术，并为未来自动驾驶技术的研发和应用奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《自动线控制技术》真是给我带来了巨大的惊喜，超出了我最初的预期。我原本以为这本书会是一本纯粹的学术论文集，充斥着各种理论推导和数学公式，但实际阅读体验完全不同。作者的写作风格非常流畅自然，语言也十分生动形象，即使是对于一些相当专业的概念，也能够通过巧妙的比喻和贴切的实例来解释清楚。我记得书中对“PID控制器”的讲解，作者没有仅仅停留在公式层面，而是花了大量篇幅去阐述其背后的物理意义，以及在实际应用中如何进行参数整定。我特别欣赏作者在“自适应控制”部分所做的深入分析，它让我了解到，在面对动态变化的环境时，如何让控制系统能够“学习”并自我调整，这简直是自动化领域的“智慧之光”。书中穿插的多个不同行业的实际应用案例，更是让这本书变得格外有价值。从汽车制造中的流水线到航空航天的精密设备，作者都一一剖析了自动线控制技术在其中扮演的关键角色。这些案例不仅验证了理论的普适性，也让我对这项技术的广阔前景有了更清晰的认识。我尤其对书中关于“故障诊断与容错控制”的章节印象深刻，它强调了系统在出现问题时的自我修复能力，这对于保证工业生产的安全性和连续性至关重要。阅读这本书，我不仅学到了大量的知识，更重要的是，它激发了我对自动化技术更深层次的探索欲望。我强烈推荐给所有对自动线控制技术感兴趣的工程师、学生以及任何希望了解现代工业自动化奥秘的人。

评分☆☆☆☆☆

这本《自动线控制技术》给我带来了全新的视角。我一直对“分布式参数系统控制”感到困惑，因为这些系统不像集中参数系统那样只有一个有限的状态向量，而是需要用偏微分方程来描述。这本书就用一种非常巧妙的方式，将这些复杂的系统分解成若干个子系统，然后利用分布式控制的思想来对其进行控制。我特别欣赏作者在讲解“模糊逻辑控制”时，所展现出的直观性和灵活性。它让我了解到，在某些情况下，我们不需要精确的数学模型，就可以通过模仿人类的模糊推理过程来设计出有效的控制器。书中穿插的多个不同行业的实际应用案例，更是让这本书变得格外有价值。从化工生产中的反应釜控制到电力系统中的输电网稳定，作者都一一剖析了自动线控制技术在其中扮演的关键角色。这些案例不仅验证了理论的普适性，也让我对这项技术的广阔前景有了更清晰的认识。我尤其对书中关于“故障检测与隔离”的章节印象深刻，它强调了系统在出现问题时的自我诊断能力，这对于保证工业生产的安全性和可靠性至关重要。阅读这本书，我不仅学到了大量的知识，更重要的是，它激发了我对自动化技术更深层次的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深入程度和覆盖面都让我感到惊叹。我一直对“自校正控制”的技术原理感到好奇，这本书就提供了非常详尽的解读。作者从基本概念讲起，逐步深入到具体的算法实现和案例分析，让我对如何让控制系统能够在线地估计系统的参数并不断地调整控制策略有了全新的认识。书中关于“预测控制”的讨论，更是打破了我以往的固有思维，让我意识到，通过对系统未来行为的预测，我们可以设计出更优化的控制策略。这对于需要追求高精度和高效率的应用场景，具有极其重要的意义。我印象特别深刻的是，作者在讲解“网络化控制系统”时，用许多生动的比喻，将那些复杂的分布式控制系统描绘得如同一个有机的整体。这不仅让我理解了其技术原理，更感受到了其背后蕴含的系统工程智慧。这本书在理论的严谨性和实践的指导性之间找到了一个绝佳的平衡点。它既有扎实的理论基础，又不乏鲜活的实际应用案例，使得读者在学习理论的同时，也能清晰地看到这些理论如何在现实世界中发挥作用。对于我这样希望将自动化技术应用于实际生产的工程师来说，这本书无疑是一本不可多得的“宝典”。

评分☆☆☆☆☆

这本书带来的启示是深远的。我一直对“最优控制理论”在工程中的应用感到困惑，但作者通过对各种最优控制方法的细致入微的剖析，以及针对不同应用场景的解决方案的讲解，极大地降低了我的理解门槛。书中关于“李雅普诺夫稳定性”和“庞加莱映射”等概念的讲解，用清晰的逻辑和直观的图示，将那些曾经让我头疼的理论变得触手可及。我特别对书中关于“自适应模糊神经网络控制”的介绍赞叹不已。这种能够同时利用模糊逻辑的易解释性和神经网络的学习能力，并在此基础上实现自适应控制的策略，让我看到了自动化技术的未来方向。作者在这一部分的讲解，清晰地阐述了其基本原理、优势以及面临的挑战。此外，书中对“分布式智能控制”的讨论，也让我认识到，在未来的智能制造中，如何让大量的智能体协同工作，共同完成复杂的任务，将是至关重要的一环。作者在这方面提供的理论框架和解决方案，对我解决工作中遇到的实际问题具有重要的指导意义。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次对自动化领域前沿探索的导览。它让我看到了未来自动线控制技术发展的无限可能性，也激发了我继续深入学习和研究的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的启发是多方面的。我一直对“非线性控制”的复杂性感到畏惧，但作者通过对各种非线性现象的细致入微的剖析，以及针对性的控制策略的讲解，极大地降低了我的理解门槛。书中关于“滑模控制”和“反馈线性化”的章节，用清晰的逻辑和直观的图示，将那些曾经让我头疼的概念变得触手可及。我尤其欣赏作者在探讨“最优控制”时，所展现出的对系统性能的极致追求。通过对代价函数的巧妙设计，以及对数学优化方法的应用，作者展示了如何让控制系统达到理论上的最优性能。这对于需要追求高效率和低能耗的应用场景，具有非常重要的参考价值。书中还涉及到了一些前沿的研究方向，比如“量子控制”和“生物启发式控制”，虽然这些内容相对抽象，但作者的讲解依然保持着清晰的思路，让我能够初步了解到这些未来可能带来颠覆性变革的技术。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次对自动化领域前沿探索的导览。它让我看到了未来自动线控制技术发展的无限可能性，也激发了我继续深入学习和研究的动力。我一定会将这本书中的知识，应用到我未来的工作中，不断提升自身的技术水平。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到震撼。我一直对“状态估计算法”在自动线控制中的作用感到好奇，这本书就提供了非常详尽的解读。作者从卡尔曼滤波讲起，逐步深入到扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等更复杂的算法，并结合大量的实例，展示了如何利用这些算法来准确地估计系统的内部状态。我尤其欣赏作者在讲解“鲁棒性分析”时，所展现出的严谨态度。它让我认识到，在实际应用中，我们不仅要关注系统的稳定性，更要关注系统在各种不确定因素下的表现。书中提供的多种鲁棒性分析方法，对我解决实际问题具有重要的指导意义。此外，书中关于“数字控制”的讨论，也让我对如何将连续时间的控制理论转化为离散时间的数字实现有了更清晰的认识。作者在这一部分，详细讲解了采样、量化等基本概念，以及如何进行数字控制器的设计和仿真。这本书的出版，对于推动我国在自动线控制技术领域的研究和应用，无疑是一次重要的贡献。我迫不及待地想将书中的知识，应用到我正在进行的一个项目中，相信这会是一次令人兴奋的尝试。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我带着一种略微忐忑的心情。毕竟，“自动线控制技术”这个题目听起来就充满了专业性和技术性，我担心自己能否完全理解其中的内容。然而，在阅读了前几章之后，我的顾虑就烟消云散了。作者以一种非常友好的方式引导读者进入这个领域，从最基础的概念讲起，循序渐进，一步一步地构建起完整的知识体系。我尤其喜欢书中关于“信号处理”和“系统辨识”的章节，它们为理解后续的控制理论奠定了坚实的基础。作者没有回避复杂的数学推导，但总是会给出清晰的解释和直观的演示，让我能够理解公式背后的逻辑。书中大量的图表和插图，也起到了画龙点睛的作用，它们将抽象的概念可视化，使得理解过程更加高效。我特别对书中关于“模型预测控制”的介绍赞叹不已。这种能够预判系统未来行为并提前做出最优决策的控制策略，让我看到了自动化技术的未来方向。作者在这一部分的讲解，清晰地阐述了其基本原理、优势以及面临的挑战。此外，书中对“多变量控制”的讨论，也让我认识到，在实际工业场景中，我们往往需要同时控制多个相互关联的变量，这远比单变量控制要复杂得多。作者在这方面提供的理论框架和解决方案，对我解决工作中遇到的实际问题具有重要的指导意义。这本书的出版，对于提升国内在自动线控制技术领域的研究和应用水平，无疑是一次有力的推动。

评分☆☆☆☆☆

读完《自动线控制技术》这本书，我感觉自己像是经历了一次思维的“飞跃”。作者在内容上的独到之处和前瞻性都令人赞叹。我一直对“智能控制”在自动化领域的应用感到着迷，这本书就提供了非常详尽的解读。作者从神经网络、模糊逻辑等基本原理讲起，逐步深入到如何将这些智能技术与传统的控制理论相结合，并结合大量的案例，展示了如何构建出更具适应性和学习能力的智能控制系统。我尤其欣赏作者在讲解“鲁棒性与容错控制”时，所展现出的全面性。它让我认识到，在实际应用中，我们不仅要关注系统的性能，更要关注系统在各种复杂工况下的可靠性和安全性。书中提供的多种鲁棒性与容错控制策略，对我解决实际问题具有重要的指导意义。此外，书中关于“自适应变结构控制”的讨论，也让我对如何设计出既能适应外部环境变化，又能保持快速响应的控制器有了更清晰的认识。作者在这一部分，详细讲解了如何利用变结构控制的原理，结合自适应的思想，来克服传统控制方法的局限性。这本书的出版，对于提升我国在自动线控制技术领域的研究和应用水平，无疑是一次重要的推动。

评分☆☆☆☆☆

读完《自动线控制技术》这本书，我感到自己像是经历了一次思维的“洗礼”。作者在内容上的深度和广度都令人惊叹。我一直对“强化学习”在控制领域的应用感到好奇，这本书就提供了非常详尽的解读。作者从基本原理讲起，逐步深入到具体的算法实现和案例分析，让我对如何利用机器学习的方法来设计更智能、更高效的控制系统有了全新的认识。书中关于“无模型控制”的讨论，更是打破了我以往的固有思维，让我意识到，在某些情况下，我们不需要掌握系统精确的模型，也能实现出色的控制效果。这对于处理一些模型难以建立或模型变化很快的系统来说，具有极其重要的意义。我印象特别深刻的是，作者在讲解“分散式控制”和“协同控制”时，用了许多生动的比喻，将那些复杂的网络化控制系统描绘得如同一个精密协作的生命体。这不仅让我理解了其技术原理，更感受到了其背后蕴含的系统工程智慧。这本书在理论的严谨性和实践的指导性之间找到了一个绝佳的平衡点。它既有扎实的理论基础，又不乏鲜活的实际应用案例，使得读者在学习理论的同时，也能清晰地看到这些理论如何在现实世界中发挥作用。对于我这样希望将自动化技术应用于实际生产的工程师来说，这本书无疑是一本不可多得的“宝典”。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我爱不释手，废寝忘食的书。从拿到它那天起，我就像是着了魔一般，每天醒来的第一件事就是翻开它，直到深夜，眼睛酸涩到不行才肯放下。作者在“自动线控制技术”这个领域的深耕细作，以及对复杂概念的抽丝剥茧般的讲解，简直是神来之笔。我之前一直觉得自动线控制技术是个遥不可及的冰冷学科，充斥着枯燥的公式和晦涩的理论，但这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一场引人入胜的探索之旅。书中对于每一个技术细节的描绘都栩栩如生，仿佛我正置身于一个现代化的工厂车间，亲眼目睹着那些精密机械臂的灵巧舞动，感受着传感器传递来的海量数据，聆听着控制系统发出的一系列精准指令。特别是关于“模糊控制”和“神经网络控制”的应用案例，作者用通俗易懂的比喻和生动的图示，将那些原本可能令人望而生畏的算法解释得明明白白，让我这个非专业人士也能窥见其精妙之处。我尤其喜欢书中对“鲁棒性控制”的探讨，它让我意识到，在追求极致精确的同时，如何让系统在面对不确定性和干扰时依然能够稳健运行，才是真正的挑战所在。作者在这方面提出的多种策略和权衡，为我打开了新的思路，让我从更宏观的视角去理解自动线控制技术的无限可能。这本书的出版，无疑是机械工业出版社在推动技术普及方面的一大贡献，它让“自动线控制技术”不再是少数专家的专利，而是能够被更广泛的读者所理解和掌握的知识。我迫不及待地想将书中的理论运用到我正在进行的个人项目中，相信这会是一次激动人心的尝试。