车辆定位与导航系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:(美)赵亦林

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1982-09-01

价格:24.0

装帧:

isbn号码:9787505352049

丛书系列:

图书标签:

• 车辆定位
• 车辆导航
• GPS
• 北斗
• 惯性导航
• 传感器
• 嵌入式系统
• 自动驾驶
• 路径规划
• 地图数据

《车轮上的指南针：探索现代定位与导航的奥秘》 您是否曾好奇，当您在陌生的城市驾车，屏幕上的路线如何精准地指引您到达目的地？抑或是，当您在广阔的田野中骑行，又能如何轻易地找回归途？《车轮上的指南针》将带您踏上一段引人入胜的旅程，深入探寻车辆定位与导航系统背后那令人惊叹的科学与技术。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一本充满故事与洞见的科普读物，旨在揭示那些驱动现代出行方式变革的关键技术。我们将从最基础的概念讲起，为您梳理清晰，让您对这一复杂领域有一个全面而深刻的理解。 第一章：指引方向的星辰——全球导航卫星系统（GNSS） 我们将从最核心的组成部分——全球导航卫星系统（GNSS）——开始。您会了解到，不仅仅是您熟知的GPS，还有GLONASS、Galileo和北斗等其他重要的全球和区域性卫星导航系统，它们如何协同工作，如同夜空中闪烁的星辰，为我们提供无与伦比的定位服务。我们将深入探讨这些系统的基本原理： 卫星的舞蹈： 卫星是如何在太空中精确运行的？它们如何广播信号？您会了解到轨道力学、时间同步以及原子钟的奇妙作用，是它们确保了信号的绝对精确。 信号的接收与解析： 您的车载导航设备是如何“捕捉”到来自太空的微弱信号的？我们将解释信号的编码、传播路径上的影响（如电离层和对流层延迟），以及接收器如何通过测量信号传播时间来计算距离。 三维定位的魔法： 为什么只需要四颗卫星就能实现精确的三维定位？我们将通过通俗易懂的图解和比喻，阐述“伪距测量”和“多边定位”的原理，让您明白这一看似神奇的过程。 差分技术： 您可能会疑惑，为什么有些定位会比其他定位更精确？我们将介绍差分全球导航卫星系统（DGNSS）及其变种，如RTK（实时动态差分）技术，它们如何通过地面基站的校正信号，将定位精度提升到厘米级，对于自动驾驶等高精度应用至关重要。 第二章：地图的生命线——地图数据与处理 即便有精确的定位信息，没有详尽的地图，导航也无从谈起。《车轮上的指南针》将带您走进地图的世界，了解那些支撑导航系统的数字地图是如何构建和维护的： 地理信息系统（GIS）： 您会了解到GIS作为一种强大的工具，如何存储、管理、分析和呈现地理空间数据。我们将探讨地图数据的构成，包括道路网络、兴趣点（POI）、高程数据、行政边界等等，以及它们是如何被组织和优化的。 地图的绘制与更新： 地图并非一成不变。我们将介绍航空摄影、激光雷达（LiDAR）扫描、地面车辆测量以及众包数据等多种数据采集方式，以及它们如何被整合、处理并转化为可用于导航的数字格式。理解地图数据更新的挑战与创新，将让您对每一次地图更新的背后付出有更深的认识。 导航的“大脑”——路径规划算法： 当您输入目的地后，导航系统是如何在庞大的道路网络中找到最优路线的？我们将介绍经典的路径规划算法，如Dijkstra算法、A算法等，以及它们在实际应用中的演变，例如考虑实时交通信息、道路坡度、限速等因素，以提供最快、最经济或最舒适的出行建议。 第三章：感知世界——传感器融合与环境感知 现代车辆导航早已不局限于单一的定位技术。为了实现更鲁棒、更智能的导航，车辆需要“感知”周围的世界。《车轮上的指南针》将揭示传感器融合的奥秘： 惯性测量单元（IMU）： 除了卫星信号，车辆内部的IMU（包括加速度计和陀螺仪）是如何在卫星信号丢失（如隧道或城市峡谷）时，提供短时间的连续定位信息的？我们将解释IMU的工作原理，以及它如何利用惯性来推断车辆的速度和方向变化。 轮速计和航向传感器： 轮速计如何通过测量车轮转速来估算行驶距离？而磁力计或固态罗盘又如何帮助车辆确定自身的朝向？这些辅助传感器为导航系统提供了宝贵的补充信息。 传感器融合的技术： 将来自GNSS、IMU、轮速计、磁力计等多种传感器的信息进行有效融合，是提升导航精度的关键。我们将介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter）等重要的状态估计算法，它们如何“权衡”不同传感器数据的可靠性，输出更准确、更平滑的车辆位置和姿态估计。 第四章：智能出行的未来——高级导航应用与展望 在了解了基础原理之后，我们将一同展望车辆定位与导航技术的未来发展，以及它们如何赋能更智能、更安全的出行： 高精度地图与V2X通信： 高精度地图（HD Map）将车辆定位精度提升到前所未有的水平，它不仅包含详细的道路信息，还可能包含车道线、交通标志、甚至路面细节。而车对万物（V2X）通信技术，将允许车辆与基础设施、其他车辆甚至行人进行信息交互，从而实现更智能的交通管理和安全预警。 自动驾驶的基石： 车辆定位与导航系统是自动驾驶汽车的大脑和眼睛。我们将探讨高精度定位、传感器融合以及环境感知技术，如何共同支撑自动驾驶汽车在复杂路况下实现安全、可靠的自主行驶。 室内定位与混合导航： 除了室外，我们也会触及在停车场、商场等室内环境中，如何利用Wi-Fi、蓝牙信标、UWB（超宽带）等技术实现精确定位，以及如何将室内外导航无缝衔接，提供连续的导航体验。 个性化与智能化服务： 从预测交通拥堵到推荐最优充电桩，从根据驾驶习惯优化路线到集成娱乐信息，定位与导航技术正变得越来越个性化和智能化，为我们的出行带来更多便利和惊喜。 《车轮上的指南针》将以其清晰的逻辑、生动的案例和前沿的视角，为您打开一扇通往现代交通技术核心的大门。无论您是科技爱好者、汽车驾驶者，还是对未来出行充满好奇的探索者，这本书都将为您提供一次深刻而愉快的学习体验。让我们一起，在科技的光芒指引下，开启属于您的导航新篇章。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到惊叹，它不仅涵盖了车辆定位与导航系统的经典技术，还对一些前沿的研究方向进行了展望。作者在讲解GNSS差分技术时，对RTK（实时动态测量）的原理进行了非常透彻的分析，从载波相位测量、模糊度固定，到差分数据链的传输，每一个环节都解释得非常到位。他对GNSS/INS紧耦合和松耦合的比较，以及在不同应用场景下的适用性分析，为我理解如何构建更高效、更可靠的定位系统提供了宝贵的指导。我非常关注书中关于“多传感器融合”的具体实现细节。作者通过大量的图例和伪代码，展示了如何将不同传感器的数据进行时间同步、空间配准，然后利用诸如卡尔曼滤波、粒子滤波等算法进行融合。他对各种滤波器的优缺点分析，以及在实际应用中的选择建议，都极具参考价值。书中对“车辆定位与导航系统在车联网（V2X）中的作用”的探讨，也让我看到了该技术在更广阔的交通生态中的潜力。例如，通过高精度定位，车辆可以与其他车辆、交通基础设施进行精确的位置交互，从而实现更安全的协同驾驶和交通管理。我对书中关于“惯性导航系统在GNSS接收机失效时的失效保护”的讲解印象尤为深刻。他详细阐述了当GNSS信号被干扰或丢失时，IMU如何接管，通过积分加速度和角速度来推算车辆的运动轨迹，从而保证导航的连续性，这对于自动驾驶的安全性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值远不止于理论的介绍，它更像是一本实践指南，充满了工程师们在实际工程中遇到的挑战和解决方案。我尤其欣赏作者对于“为什么”的深入剖析，他不会简单地给出技术方案，而是会先抛出一个问题：“在城市峡谷中，GNSS信号为什么会衰减和反射？”然后逐步引导读者思考，并给出多径效应、遮挡等原因的解释，再引出例如多径抑制技术、低成本IMU（惯性测量单元）辅助等解决方案。书中对激光雷达（LiDAR）和摄像头在车辆定位与导航中的作用的阐述，让我对自动驾驶的感知层有了更深刻的理解。LiDAR如何通过点云数据构建周围环境的三维地图，而摄像头又如何识别道路标志、车道线和交通信号灯，这些信息如何与GNSS和INS的数据结合，形成一个完整的环境模型，以便车辆做出决策，整个流程被描绘得淋漓尽致。作者在讲解SLAM（同时定位与地图构建）算法时，使用了大量的图例和伪代码，即使是初学者也能大致理解其核心思想：在未知环境中，车辆如何一边构建地图，一边确定自身在地图中的位置。他对视觉SLAM和激光SLAM的比较分析，也为我提供了宝贵的参考。书中的一部分内容深入探讨了高精度地图的构建和应用，这对于理解自动驾驶的“先验知识”至关重要。作者解释了为什么需要厘米级精度的高精度地图，以及如何利用GNSS、LiDAR、摄像头等多种传感器的数据来生成和更新这些地图。更重要的是，他阐述了高精度地图如何与实时传感器数据进行匹配，以进一步提高定位的精度和可靠性，这在高速场景下尤为关键。我特别关注了书中关于融合定位的章节，作者通过一系列的实例，展示了如何将GNSS、INS、轮速计、雷达、摄像头等不同来源的信息进行有效的融合，以克服单一传感器的局限性，实现全天候、全场景的高精度定位。这种多源异构数据的融合技术，是我认为车辆定位与导航系统发展的核心驱动力之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉更像是一本“深度游记”，带领我深入探索了车辆定位与导航系统的复杂世界，每一步都充满了惊喜和发现。作者在讲解GNSS信号的处理过程时，并没有回避其中的数学公式，但他用非常清晰的语言和形象的比喻，将这些公式背后的物理意义阐释得淋漓尽致。他对GNSS接收机内部的信号捕获、跟踪、解调、解码等过程进行了详细的描述，让我对这个我们日常生活中习以为常的技术有了全新的认识。他对IMU的工作原理和误差特性进行了深入的剖析，从陀螺仪的角速度测量，到加速度计的线加速度测量，再到各种误差源（如零偏、刻度误差、轴不对准）的分析和补偿，都做到了细致入微。我特别喜欢书中关于“定位精度与可靠性”的探讨。作者清晰地阐述了不同应用场景对定位精度和可靠性的要求，以及如何通过技术手段来满足这些要求，例如利用RTK、多传感器融合、以及鲁棒的滤波算法。我对书中关于“惯性导航系统在GNSS接收机失效时的失效保护”的讲解印象尤为深刻。他详细阐述了当GNSS信号被干扰或丢失时，IMU如何接管，通过积分加速度和角速度来推算车辆的运动轨迹，从而保证导航的连续性，这对于自动驾驶的安全性至关重要。他对“车辆定位与导航系统在车联网（V2X）中的作用”的探讨，也让我看到了该技术在更广阔的交通生态中的潜力。例如，通过高精度定位，车辆可以与其他车辆、交通基础设施进行精确的位置交互，从而实现更安全的协同驾驶和交通管理。

评分☆☆☆☆☆

这本书提供了一个非常全面和深入的视角来理解车辆定位与导航系统，它不仅仅是关于GPS，更是关于如何让车辆“认识”自己和周围的世界。作者在讲解惯性导航系统时，对各种IMU器件（如陀螺仪和加速度计）的原理和误差特性进行了详细的描述，并解释了如何通过集成这些器件的输出，来推算车辆的姿态、速度和位置。我对书中关于IMU误差补偿和校准的部分印象尤为深刻，这些细节对于保证长时间定位的精度至关重要。他甚至还提到了像MEMS（微机电系统）IMU和光纤陀螺等不同类型的IMU，并分析了它们在成本、精度和功耗上的权衡。我非常喜欢书中对“定位”这一概念的拆解，不仅仅是经纬度，还包括了车辆的方位角、俯仰角、滚转角等。这对于理解车辆在三维空间中的精确姿态至关重要，尤其是在处理复杂路况和进行自动驾驶决策时。他对姿态解算算法的讲解，如四元数和欧拉角，虽然有一定的数学基础，但作者通过巧妙的类比和图示，让这些概念变得容易理解。我对书中关于GNSS接收机的架构和信号处理流程的讲解也感到非常满意。从射频前端的信号捕获，到数字基带的解调和解码，再到最终的位置计算，作者一步步地展示了GNSS系统是如何工作的。特别是对伪距测量和载波相位测量的详细解释，让我理解了为什么载波相位测量能达到更高的精度。书中还涉及到了差分GNSS（DGNSS）的概念，包括事后差分和实时动态差分（RTK），并详细阐述了它们的工作原理和性能优势，这对于需要高精度定位的应用场景是必不可少的。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的启发在于，它揭示了车辆定位与导航系统并非一个孤立的技术，而是与诸多其他先进技术紧密相连，共同构成了未来智能交通的基石。作者在探讨高精度定位时，特别强调了其在自动驾驶中的关键作用，例如在车道保持、自主泊车、障碍物避让等场景下，都需要厘米级的定位精度来保证安全和效率。他对车辆动力学模型的介绍，也让我理解了为什么单纯的传感器测量信息不足以支持高等级的自动驾驶，还需要结合车辆本身的运动特性来预测和修正。我特别喜欢他对“传感器融合”这一核心概念的深入阐述。书中列举了多种传感器融合的框架和算法，如加权平均法、贝叶斯滤波、以及更高级的深度学习方法。他通过生动的例子，展示了如何将来自GNSS、IMU、雷达、摄像头等不同传感器的信息进行有机结合，从而获得比任何单一传感器都更准确、更鲁棒的定位结果。我反复阅读了关于卡尔曼滤波的章节，作者用非常直观的方式解释了预测和更新的迭代过程，以及它如何在不确定性中找到最优解。书中对“定位”与“导航”之间关系的探讨也让我受益匪浅。定位是知道“我在哪儿”，而导航则是规划“我要去哪儿”以及“怎么去”。作者详细介绍了路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，以及它们在车辆导航中的应用。我对书中关于动态路径规划的讨论尤其感兴趣，它考虑了实时交通信息、障碍物等动态因素，使得导航更加智能和高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构清晰，逻辑严谨，对于想要系统学习车辆定位与导航技术的读者来说，无疑是一本不可多得的宝藏。作者在开篇就为读者勾勒出了整个技术体系的轮廓，从最基础的定位原理，到各种传感器的原理和应用，再到复杂的融合算法和高精度地图，每一个部分都循序渐进，层层递进。我特别欣赏他对历史发展的梳理，从最初的军用导航系统，到民用GNSS的普及，再到如今的自动驾驶浪潮，作者清晰地展示了技术演进的脉络。他对GNSS差分技术的讲解，从RTCM（无线电数据链）格式到RTK网络的构建，都进行了细致的介绍，让我理解了如何通过地面基站或网络服务来获取差分改正信息，从而实现高精度定位。我非常关注书中关于“定位误差来源分析”的部分。作者不仅列举了GNSS的多种误差源，如大气延迟、多径效应、接收机噪声等，还详细分析了IMU的零偏、比例因子误差、随机游走等，并给出了相应的补偿和校准方法。这对于理解和提升定位系统的实际性能至关重要。书中还对一些新兴的定位技术进行了前瞻性的介绍，例如视觉里程计（Visual Odometry）和基于Wi-Fi/蓝牙的室内定位技术，虽然这些技术在书中的篇幅可能不及GNSS和IMU，但它们展现了定位技术的广阔前景和不断发展的趋势。作者对于不同定位技术的优劣势对比分析，也帮助我更好地理解在不同应用场景下，应该选择哪种技术或技术组合。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近年来阅读过的最令人兴奋的技术书籍之一！我本来对车辆定位与导航系统的具体实现细节了解不多，抱着学习的心态翻开，结果立刻就被深深吸引了。作者的写作风格非常引人入胜，他没有上来就抛出晦涩难懂的公式和算法，而是从车辆定位的根本问题——“我人在哪儿？”——开始娓娓道来。我特别喜欢他通过一些生动的比喻来解释GNSS（全球导航卫星系统）的原理，比如将卫星比作天上的“信标”，接收器则是地面的“耳朵”，它们通过测量信号到达的时间来计算距离，从而 triangulate（三角定位）出车辆的位置。书中对不同GNSS系统的优缺点分析也十分到位，比如GPS、GLONASS、Galileo和北斗，各有千秋，在不同的应用场景下，选择合适的系统至关重要。更让我惊喜的是，作者并没有止步于静态的定位，而是深入探讨了在动态环境中，例如高速行驶的车辆，如何克服多普勒效应、大气延迟等干扰，保证定位的实时性和精度。他对惯性导航系统（INS）和传感器融合的讲解更是点睛之笔，让我在理解车辆如何“知道”自己不仅在什么位置，还在以什么速度、朝什么方向移动方面有了质的飞跃。特别是当GNSS信号不稳定甚至丢失时，INS如何接管并提供平滑的连续定位信息，这种“备份”机制的精妙设计，让我对整个系统的鲁棒性有了全新的认识。书中对实时运动学（RTK）技术的介绍，更是让我大开眼界，原来通过差分技术，可以将厘米级的定位精度带入日常应用，这对于自动驾驶、高精度地图绘制等前沿领域的重要性不言而喻。我常常会反复阅读关于传感器融合的部分，作者用清晰的图示和逻辑严谨的文字，将卡尔曼滤波、粒子滤波等复杂的估计算法讲解得通俗易懂，仿佛亲眼看到各种传感器的数据如何被智慧地整合，最终描绘出车辆精确的运动轨迹。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我原本以为这本书会是一本枯燥的技术手册，但读完之后，我发现自己完全错了。作者的语言非常生动有趣，他通过类比和生活化的例子，将抽象的技术概念变得鲜活起来。例如，在解释GNSS三边测量原理时，他将卫星比作三个远方的灯塔，而接收器则是测量到每个灯塔的距离，从而确定自己的位置。他对惯性导航系统的介绍，更是生动地描述了车辆如何在没有外部信号的情况下，“感知”自己的运动。他对IMU的解释，就像是为车辆安装了一双“内耳”，能够感知加速和旋转。书中对传感器融合的讲解，就像是在描述一个“超级大脑”，能够整合来自不同感官的信息，形成对外界的全面感知。我特别喜欢书中关于“定位与导航在智能交通中的作用”这一章节。作者描绘了未来的智能交通场景，从自动驾驶汽车到车联网，定位与导航系统都是其核心支撑。他详细阐述了高精度定位如何实现车道级导航、精准泊车、以及与其他车辆和基础设施的协同。他对“定位”与“地图”之间关系的深入探讨，也让我意识到，没有精确的地图，再好的定位技术也难以发挥其全部潜力，反之亦然。书中对高精度地图的生成、更新和使用进行了详细的介绍，让我对构建和维护智能交通的“数字孪生”有了更深的理解。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正能够“带我入门”的书，即使我之前对车辆定位与导航系统只有模糊的概念，也能通过阅读它，逐渐建立起清晰的技术认知。作者在讲解GNSS信号的捕获和跟踪过程时，并没有回避其中的数学原理，但他巧妙地运用了大量的图示和物理直觉的解释，让复杂的信号处理过程变得可视化。他对多普勒效应的讲解，以及如何利用多普勒频移来辅助GNSS接收机进行信号捕获和跟踪，给我留下了深刻的印象。我尤其喜欢书中关于“车辆定位与导航系统在不同应用场景下的挑战”的讨论。例如，在城市峡谷中，高楼大厦的遮挡和反射会严重影响GNSS信号的质量；在隧道中，GNSS信号完全丢失，需要依赖INS和其他传感器进行推算；在高速行驶时，对定位的实时性和连续性要求极高。作者针对这些挑战，详细介绍了相应的解决方案，如多径抑制技术、GNSS/INS紧耦合算法、以及基于轮速计和IMU的航位推算等。他对“定位精度”这一概念的界定也非常清晰，区分了不同精度的应用场景，如普通导航（几十米到几米）、高精度导航（亚米级到厘米级），以及更高级别的自动驾驶（厘米级甚至毫米级）。书中对不同精度等级所需的关键技术也进行了对比分析，为读者提供了明确的技术选择方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是关于技术，更是关于如何用技术解决实际问题，作者在字里行间都充满了工程师的智慧和对用户体验的关怀。他对GNSS信号的弱点进行了坦诚的分析，例如在室内、地下停车场、茂密的森林等环境下，信号会受到严重衰减甚至完全丢失。但他并没有止步于此，而是详细介绍了各种应对策略，包括利用IMU、轮速计、 Wi-Fi、蓝牙等辅助定位技术，以及通过低成本传感器进行“惯性航迹推算”。他对SLAM（同时定位与地图构建）算法的讲解，将这个在机器人领域大放异彩的技术，巧妙地引入到了车辆定位的范畴。他解释了为什么车辆需要在未知环境中，一边探索一边构建地图，同时确定自身在地图中的位置，这对于在复杂、动态变化的城市环境中实现自主导航至关重要。我对书中关于“传感器标定”的部分印象深刻。作者详细介绍了各种传感器（如IMU、摄像头、LiDAR）的标定方法，包括内外参的标定，以及多传感器之间的相对位姿标定。精确的标定是实现高精度融合定位的基础，这项工作虽然繁琐，但却至关重要。书中对“定位与导航系统的可靠性和安全性”的强调，也让我看到了作者的严谨和责任感。他详细分析了各种可能导致定位失败的因素，以及如何通过冗余设计、故障检测和容错控制来提高系统的鲁棒性和安全性。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆