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智能汽車關鍵技術與設計方法/汽車工程專業系列叢書

  • 作者：王科//李霖|編者:韓維建
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111613459
  • 出版日期：2019/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：228
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著人工智慧、互聯網技術的發展，智能汽車正在逐漸向人類走來。由於智能汽車具有智能化、網聯化、節能環保、安全便捷等特點，對它的研究已經在汽車產業中掀起了一陣熱潮，它也必將是未來汽車發展的必然方向。現今各大車企都開始紛紛投身智能汽車產業，相互競爭與合作，制訂相關的戰略計劃，研製、測試自家的智能汽車。
    王科、李霖著的《智能汽車關鍵技術與設計方法/汽車工程專業系列叢書》分為7章：
    第1章回顧了智能汽車的發展歷程和現狀，並從個人、交通系統和社會等不同層面分析了智能汽車的意義，介紹了智能汽車主要的發展路線和趨勢。
    第2章以智能汽車系統構架為對象，闡述了智能汽車的基本構架與構建方法，並分別從硬體構架和軟體構架兩個角度探討了智能汽車的基礎軟硬體模塊。
    第3章著重介紹了智能汽車環境感知技術，從道路的理解到車輛的識別，從機器學習再到深度學習，提出了相關的具體解決方法，並通過實驗進行了可行I生驗證。
    第4章從智能汽車控制的角度出發，介紹了智能汽車緊急控制策略，在理論上進行了詳盡的分析與論證，提出了相關的控制策略，並通過模擬驗證了策略的有效性和可靠性。
    第5章針對智能汽車的導航定位技術，從高精地圖、DR再到視覺里程計，重點介紹了基於DR與地圖匹配相結合的導航定位方法。
    第6章介紹了智能汽車的測試方法，分析了現行技術條件下國內外智能汽車測試方法，展示了當前全球最先進的汽車測試基礎設施與條件。
    第7章討論了智能汽車發展所面臨的挑戰和未來的發展趨勢。
    目前，智能汽車產業正呈現出百家爭奇、蓬勃向上的發展態勢，同時這也是一場沒有硝煙的戰爭，任何企業在技術上遲滯與落後都可能被行業所淘汰。
作者介紹
王科//李霖|編者:韓維建
目錄
叢書總序
推薦序一
推薦序二
前言
第1章  緒論
  1.1  智能汽車的發展和現狀
  1.2  智能汽車的意義
    1.2.1  智能汽車對個人的意義
    1.2.2  智能汽車對交通系統的意義
    1.2.3  智能汽車對社會的意義
  1.3  智能汽車的分級
  1.4  智能汽車的關鍵技術
  1.5  智能汽車的技術路線
  1.6  智能汽車時代的來臨
  參考文獻
第2章  智能汽車的系統構架與主要構成
  2.1  智能汽車的系統構架
    2.1.1  分層遞階式系統構架
    2.1.2  反應式系統構架
    2.1.3  混合式系統構架
  2.2  智能汽車的硬體系統構架
    2.2.1  智能汽車計算平台
    2.2.2  智能汽車常用感測器
  2.3  智能汽車的軟體系統構架
    2.3.1  主機操作系統
    2.3.2  中間層運行框架
    2.3.3  應用層
  2.4  智能汽車的通信系統
    2.4.1  智能汽車車內通信
    2.4.2  智能汽車與V2X技術
  參考文獻
第3章  智能汽車環境感知技術
  3.1  相機模型與李群和李代數基礎
    3.1.1  相機坐標系的定義
    3.1.2  歐式空間坐標轉換
    3.1.3  李群和李代數基礎
  3.2  KITTI數據集介紹
    3.2.1  KITTI數據集採集平台
    3.2.2  KITTI數據集的類型
    3.2.3  KITTI數據集的格式介紹
  3.3  基於多特徵融合的道路理解方法
    3.3.1  道路環境理解演算法架構
    3.3.2  基於特徵融合的道路區域分割
    3.3.3  道路建模與隨動方向濾波器
    3.3.4  基於置信度函數的道路標線識別
    3.3.5  基於粒子對濾波的道路線跟蹤
    3.3.6  試驗結果與分析
  3.4  基於機器學習和粒子濾波的前方車輛識別
    3.4.1  前方車輛識別問題與方法
    3.4.2  路面區域提取方法

    3.4.3  基於機器學習的車輛分層級聯識別
    3.4.4  基於粒子濾波的多目標跟蹤
    3.4.5  試驗結果與分析
    3.4.6  本節小結
  3.5  基於深度學習的環境感知方法
    3.5.1  神經網路
    3.5.2  卷積神經網路
    3.5.3  CNN在智能汽車環境感知中的應用
  3.6  基於激光雷達的感知技術
    3.6.1  激光雷達基礎
    3.6.2  LiDAR的外參數標定
    3.6.3  障礙物檢測
  參考文獻
第4章  智能汽車緊急控制策略
  4.1  轉向避撞效能及可行性分析
    4.1.1  避撞所需最短縱向距離
    4.1.2  不同避撞方式的安全收益
    4.1.3  不同避撞方式對環境感知能力的要求
    4.1.4  不同避撞方式對執行器的要求
  4.2  臨界距離分析
    4.2.1  制動避撞所需的最短縱向距離
    4.2.2  轉向避撞所需的最短縱向距離
  4.3  自動緊急控制
    4.3.1  駕駛員觸髮型緊急轉向輔助控制
    4.3.2  矯正型緊急轉向輔助控制
    4.3.3  AEB演算法的優化
    4.3.4  制動和轉向避撞控制集成
  4.4  制動轉向協調避撞控制
    4.4.1  車輛模型
    4.4.2  環境模型
    4.4.3  駕駛員模型
    4.4.4  制動轉向協調避撞控制
  4.5  本章小結
  參考文獻
第5章  智能汽車的導航定位技術
  5.1  基於高精地圖的匹配定位技術
    5.1.1  高精地圖VS傳統電子導航地圖
    5.1.2  高精地圖的繪製與測評
    5.1.3  基於高精地圖三維點雲的車輛匹配定位方法
    5.1.4  高精地圖的未來發展與挑戰
  5.2  基於DR和MM組合的車輛定位方法
    5.2.1  航位推算技術
    5.2.2  地圖匹配技術
    5.2.3  基於卡爾曼濾波器的DR和MM定位信息的融合
    5.2.4  本節小結
  5.3  視覺里程計
    5.3.1  視覺里程計概述
    5.3.2  對極幾何
    5.3.3  PnP演算法原理簡介
    5.3.4  直接法

    5.3.5  本節小結
  參考文獻
第6章  智能汽車試驗驗證技術
  6.1  智能汽車試驗驗證面臨的挑戰
  6.2  智能汽車試驗驗證技術的介紹
    6.2.1  智能汽車測試驗證機理
    6.2.2  ADAS測試評價方法
    6.2.3  高等級自動駕駛車輛測試評價方法
  6.3  智能網聯汽車綜合試驗場
    6.3.1  國外智能網聯汽車綜合試驗場
    6.3.2  國內智能網聯汽車專用試驗場
  參考文獻
第7章  智能汽車的挑戰與未來
  7.1  智能汽車面臨的挑戰
    7.1.1  法律上的挑戰
    7.1.2  責任判定上的挑戰
    7.1.3  個人隱私權的挑戰
    7.1.4  成本提高帶來的挑戰
    7.1.5  汽車廠商和互聯網廠商合作上的挑戰
    7.1.6  汽車安全的挑戰
  7.2  自動駕駛給人類帶來的變化
    7.2.1  市場份額變化
    7.2.2  商業模式的顛覆
    7.2.3  人們思想的改變
  7.3  智能汽車發展策略
    7.3.1  信息系統
    7.3.2  識別系統
    7.3.3  控制系統
  7.4  可預見的未來
    7.4.1  關鍵的節點：2020年
    7.4.2  混合時代：2020?2050年
    7.4.3  真正的自動駕駛時代：2050年以後
  參考文獻

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