Automotive Active Safety Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Automotive Engineers

作者:Botti, Jean J.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:129.95

装帧:Pap

isbn号码:9780768013009

丛书系列:

图书标签:

• Automotive Safety
• Active Safety Systems
• ADAS
• Vehicle Dynamics
• Control Systems
• Sensor Fusion
• Collision Avoidance
• Driver Assistance
• Automotive Engineering
• Intelligent Transportation Systems

汽车主动安全系统：驾乘体验的未来演进 书籍简介 本书深入剖析了当前汽车工业最为核心、发展最为迅猛的领域之一——主动安全系统。我们不仅关注技术本身的原理与实现，更着眼于这些系统如何重塑驾驶体验、提升道路安全以及推动未来自动驾驶技术的实现。 本书旨在为汽车工程师、系统设计师、安全分析师以及对未来交通工具抱有热切兴趣的读者提供一份全面且富有洞察力的指南。它不仅仅是技术手册，更是一部关于如何通过工程智慧来拯救生命、优化效率的深度探讨。 第一部分：主动安全系统的基石与演进 本部分奠定了理解现代汽车安全架构的基础。我们追溯了被动安全（如安全带、安全气囊）向主动安全（预见并避免事故）的范式转变，阐述了这种转变背后的社会需求、法规驱动力与技术可行性。 1.1 历史脉络与驱动力：从被动到主动的飞跃 法规的推波助澜： 探讨各国（特别是欧盟、美国与中国）针对特定主动安全技术（如ESC、AEB）的强制安装法规，如何成为市场普及的核心动力。 技术成熟度： 审视关键传感器技术（雷达、激光雷达、摄像头）在过去二十年中的性能提升、成本下降及其对系统集成的关键作用。 数据驱动的安全观： 分析交通事故统计数据如何指导安全系统研发的优先级，从“碰撞后减伤”转向“碰撞前预防”。 1.2 系统架构与功能划分 主动安全系统并非单一技术，而是一个复杂的功能集成体。我们将系统划分为三个核心层次： 感知层（Sensing）： 深入解析各类传感器的工作原理、优缺点及其在不同环境条件（雨、雾、强光）下的鲁棒性。重点对比高分辨率雷达、单线束/多线束激光雷达以及视觉系统的互补关系。 决策与规划层（Decision & Planning）： 讨论基于状态估计（State Estimation）的路径规划、风险评估算法（Risk Assessment）。如何通过卡尔曼滤波、粒子滤波等技术融合多源异构数据，建立精确的车辆周围环境模型（Environmental Model）。 执行层（Actuation）： 探讨如何将决策转化为精确的车辆控制指令，包括线控制动（Brake-by-Wire）、电子助力转向（EPS）的快速响应能力及其在紧急规避中的作用。 第二部分：核心主动安全技术深度解析 本部分聚焦于当前市场上应用最广泛、影响最深远的主动安全功能模块，详细阐述其工作流程、设计挑战及性能指标。 2.1 车辆稳定性控制系统（VSC/ESC/ESP） 控制理论核心： 讲解车辆动力学模型（如自行车模型、更复杂的七自由度模型）在系统设计中的应用。 横向与纵向耦合控制： 深入分析在侧滑、转向不足（Understeer）和转向过度（Oversteer）情况下，ESC如何精确独立控制四个车轮的制动力矩，以恢复车辆的预期轨迹。 集成： 讨论ESC如何作为所有其他高级辅助驾驶系统（ADAS）的基础平台，提供底层车辆状态反馈。 2.2 碰撞预警与缓解系统（FCW & AEB） 目标检测与跟踪（TTC）： 详细分析系统如何计算目标相对速度、距离和时间（Time-to-Collision）。讨论不同传感器组合下，对静止目标、低速目标和行人/骑行者的识别策略差异。 误报管理（False Positive Mitigation）： 这是AEB系统推广的关键障碍。我们探讨如何利用模式识别、深度学习分类器来区分“真正的危险”与“无关障碍物”（如井盖、路边标志牌），从而提升系统的用户接受度。 制动干预策略： 从警告（Haptic/Audible）到部分制动，再到完全自主紧急制动（Full Autonomous Braking）的渐进式干预逻辑。 2.3 车道保持辅助系统（LKA/LCA）与盲点监测（BSM） 车道线识别与跟踪： 探讨计算机视觉在复杂场景（弱化车道线、临时施工区域）下的鲁棒性挑战。分析基于特征点和深度学习的道路边界提取算法。 横向控制算法： 讲解PID控制、LQR（线性二次调节器）等在实现平顺、居中行驶中的应用。 盲点与变道辅助： 分析如何通过雷达覆盖车辆后方两侧区域，实现变道超车时的安全辅助，特别是对“快速接近的车辆”的预警机制。 第三部分：人机交互、系统集成与未来挑战 主动安全系统最终要与驾驶员协同工作。本部分关注人机共驾的界面设计、系统的集成复杂性以及迈向L3/L4自动驾驶的桥梁作用。 3.1 人机交互（HMI）与驾驶员状态监测（DSM） 信息透明度： 如何以最不干扰驾驶员的方式，清晰传达系统的工作状态、干预意图和系统限制。例如，系统何时接管？何时要求驾驶员返回控制？ 驾驶员参与度管理： 探讨在L2+系统中，如何利用转向力矩反馈、座椅震动等方式，确保驾驶员在需要时能够快速重新掌握控制权。 疲劳与分心监测： DSM技术如何通过眼动追踪、面部特征分析等手段，实时评估驾驶员的认知负荷，并在必要时触发安全介入。 3.2 系统集成与功能安全（ISO 26262） 硬件冗余与故障诊断： 讨论为达到ASIL-D等级所需的多核处理器架构、传感器和执行器冗余设计。重点分析故障注入与安全状态（Safe State）的定义。 软件架构的模块化： 探讨AUTOSAR等标准如何支撑复杂的ADAS软件栈，确保不同安全等级的功能模块间的隔离与互操作性。 3.3 迈向完全自动驾驶的过渡 FUSA (Functionally Safe Automated Driving)： 分析主动安全系统如何演变为更高级的自动驾驶堆栈的基础。 长尾问题（The Long Tail Problem）： 探讨主动安全系统在面对极罕见、不可预测的“边缘案例”时的局限性，以及如何通过持续的软件迭代和云端数据反馈来解决这些问题。 本书结构严谨，内容聚焦于工程实现、理论基础与前沿应用，为读者提供一个全面、深入理解现代汽车主动安全系统的知识框架。

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