智能车辆手册(卷一) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:Azim Eskandarian

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2017-6-27

价格:0

装帧:平装

isbn号码:9787111548331

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《智能车辆手册（卷一）：感知与决策篇》 本书是《智能车辆手册》系列的首卷，聚焦于构建智能车辆核心能力的基石——环境感知与决策制定。我们深入探讨了构成智能车辆“眼睛”和“大脑”的关键技术，为读者提供一个全面而系统的认知框架。 第一部分：环境感知——感知世界的万千细节 智能车辆首先需要能够清晰、准确地“看见”并理解其所处的环境。本部分详细剖析了实现这一目标所需的各项传感技术及其融合应用。 视觉感知： 摄像头技术： 从基础的单目、双目摄像头，到用于提升成像质量和宽动态范围的高动态范围（HDR）摄像头，我们细致讲解了其工作原理、像素结构、成像链以及在不同光照条件下的表现。 图像处理与分析： 涵盖了从预处理（去噪、增强、校正）到特征提取（边缘检测、角点检测、SIFT/SURF/ORB特征）再到目标检测与识别（Haar级联分类器、HOG+SVM、深度学习模型如YOLO、SSD、Faster R-CNN）的全流程。重点阐述了物体检测、车道线检测、交通标志识别、行人检测等关键任务的实现方法。 立体视觉与深度估计： 深入讲解了如何利用双目视差原理，通过立体匹配算法（如SGM、BM）计算场景深度，实现对障碍物距离的精确测量。 激光雷达（LiDAR）感知： LiDAR原理与类型： 详细介绍了机械式LiDAR、固态LiDAR（如MEMS、Flash LiDAR）的工作方式，以及不同扫描模式（如2D、3D、4D）的优劣。 点云数据处理： 讲解了点云的预处理（去噪、地面分割）、特征提取（法向量、曲率）、分割（RANSAC、Euclidean Cluster）、目标检测（PointNet, PointNet++, VoxelNet, SECOND）和目标跟踪。 LiDAR在自动驾驶中的应用： 重点讨论了LiDAR在构建高精度三维地图、障碍物感知、避障和交通参与者检测中的核心作用。 毫米波雷达（Radar）感知： Radar原理与优势： 解释了FMCW（调频连续波）雷达的工作原理，以及其在恶劣天气（雨、雾、雪）下的穿透能力和测速优势。 Radar信号处理： 涵盖了目标回波的检测、距离-速度估计、角度测量以及目标跟踪。 Radar在ADAS系统中的应用： 强调了Radar在自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、盲点监测（BSM）等功能中的关键作用。 超声波传感器感知： 原理与应用： 简述了超声波传感器的工作原理，以及其在低速场景下（如泊车辅助）近距离障碍物检测方面的优势。 传感器融合： 多传感器融合的必要性： 阐述了单一传感器存在的局限性，以及融合多源异构数据以提升感知的鲁棒性、准确性和冗余度的重要性。 融合方法： 详细介绍了不同层级的融合策略： 原始数据级融合： 如将LiDAR点云与摄像头图像进行对齐和融合。 特征级融合： 分别从各传感器提取特征后进行融合。 决策级融合： 分别进行感知和决策，然后对不同传感器的决策结果进行融合。 常用融合算法： 重点讲解了卡尔曼滤波器（EKF, UKF）、粒子滤波器、贝叶斯网络以及基于深度学习的融合方法。 第二部分：决策制定——智慧行走的智慧大脑 在充分感知环境的基础上，智能车辆需要具备做出安全、高效、符合交通规则的决策能力。本部分将深入探讨这一过程。 运动预测： 预测模型： 讲解了如何基于历史轨迹、车辆动力学模型、交互行为模型以及场景上下文，预测其他交通参与者（车辆、行人、自行车）的未来运动轨迹。 常用预测方法： 介绍了基于规则的预测、基于运动学模型的预测、基于机器学习的预测（如RNN、LSTM、Transformer）以及基于交互感知的预测。 行为规划： 交通场景理解： 讨论了如何将感知的原始信息转化为对交通场景的结构化理解，包括识别交通参与者、理解交通规则（信号灯、标志、车道）、分析交通流态势。 路径规划（Longitudinal Planning）： 针对纵向（速度）的控制，如加减速策略、保持车距、跟车控制等。 行为决策（Lateral Planning & Maneuver Selection）： 针对横向（位置）的决策，包括变道、超车、停车、转弯、避让等复杂交通场景下的行为选择。 行为规划算法： 详细介绍了有限状态机、决策树、基于优化的规划（如模型预测控制MPC）、以及基于学习的强化学习（RL）方法在行为决策中的应用。 运动规划（Motion Planning）： 轨迹生成： 在确定了行为决策后，需要生成一条具体、可执行的运动轨迹（包含位置、速度、加速度、方向等）。 常用轨迹生成算法： 讲解了多项式插值、样条曲线、Frenet坐标系下的轨迹生成、以及基于搜索的方法（如A，RRT）和基于优化的方法（如凸优化）。 碰撞检测与规避： 确保生成的轨迹不会与环境中的静态或动态障碍物发生碰撞。 控制策略： 路径跟踪与速度控制： 在生成了运动轨迹后，需要通过车辆控制器（如PID、LQR、MPC）来精确执行这些轨迹，实现对车辆的纵向和横向控制。 转向控制、油门/刹车控制： 详细讲解了这些执行器的控制原理和实现方式。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入讲解了各项技术的理论基础，也结合实际应用场景，剖析了算法的优劣和工程实现的关键点。 体系化梳理： 遵循从感知到决策的逻辑顺序，构建了一个清晰、连贯的知识体系。 前沿技术展望： 涵盖了当前智能车辆领域最热门和最具潜力的技术，为读者指明了研究和发展的方向。 《智能车辆手册（卷一）：感知与决策篇》旨在为自动驾驶工程师、算法研究人员、汽车行业从业者以及对智能车辆技术感兴趣的读者提供一份权威、全面的技术指南，帮助您深入理解智能车辆如何“看见”世界并做出“思考”。

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这本书的书名“智能车辆手册(卷一)”本身就传递了一种系统性和权威性。对于初学者来说，一个清晰、有条理的引导至关重要。《智能车辆手册(卷一)》是否能够从最基础的概念讲起，一步步深入到复杂的系统集成？我希望它能够循序渐进，让没有深厚技术背景的读者也能逐步理解智能车辆的构造和工作原理。例如，在介绍车辆的控制系统时，它是否会讲解PID控制器、模型预测控制等经典控制理论的应用，以及如何将其与机器学习相结合，实现更智能的车辆控制？我非常期待这本书能够像一位经验丰富的老师，为我耐心讲解每一个知识点，解答我心中的疑惑，让我能够扎实地掌握智能车辆的基础知识，为后续更深入的学习打下坚实的基础。

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作为一名在相关行业工作的技术人员，我深知技术更新换代的速度之快，尤其是在智能车辆领域。每一项新的技术突破，都可能颠覆现有的认知和应用。《智能车辆手册(卷一)》的出现，对我而言，更像是一本“技术手册”和“知识宝典”。我迫切希望它能够提供最新的行业动态、前沿的技术研究成果，以及对未来发展趋势的深度预测。我尤其关心这本书是否会涉及到最新的传感器技术，例如固态激光雷达、高分辨率摄像头等，以及这些技术如何进一步提升车辆的环境感知能力。同时，我也对书中关于车联网（V2X）通信的部分充满期待，了解车辆如何与其他车辆、基础设施甚至行人进行信息交互，以及这种交互如何保障行车安全和提高交通效率。这本书能否为我提供一些在实际工作中可以借鉴的思路和方法，这是我最看重的。

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从工程实践的角度来看，一本优秀的“手册”应该能够提供详实的技术细节和可行的解决方案。《智能车辆手册(卷一)》是否能够包含一些关于硬件选型、系统集成、测试验证等方面的实际指导？我希望它能够介绍不同类型的计算平台，例如GPU、FPGA等在智能车辆中的应用，以及它们在处理海量数据和复杂算法时的优势。同时，我也对书中关于传感器标定、软件架构设计、数据采集与处理等工程化方面的讨论非常关注。这本书能否为我们提供一些在实际开发过程中可以参考的经验和教训，帮助我们规避潜在的风险，提高开发效率，是我对这本书的最终期待。我希望这本书能够成为我工作中的一本得力助手。

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我始终认为，任何技术的进步，最终都应该服务于人类的福祉，而智能车辆无疑是提升生活品质、改善交通安全的重要力量。我关注这本书，不仅仅是出于对技术的兴趣，更是对它所能带来的社会影响的关注。《智能车辆手册(卷一)》会不会探讨智能车辆在减少交通事故、缓解交通拥堵、降低能源消耗等方面的潜力？它是否会介绍一些成功的案例研究，展示智能车辆技术如何具体地改变我们的生活？此外，我也很好奇书中是否会涉及智能车辆的伦理和法规问题，例如在不可避免的事故中，车辆应该如何进行决策？这些社会层面的讨论，对于我们理解和接纳这项新兴技术至关重要。我期待这本书能够提供一些具有启发性的思考，帮助我们更好地把握智能车辆发展的方向。

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从一个普通用户的角度来看，智能车辆的普及，最直接的体现就是驾驶体验的提升。自动驾驶功能、智能语音助手、个性化车载娱乐系统，这些都让我们的驾驶过程变得更加轻松、愉悦和安全。然而，在这背后，却是一系列复杂而精密的科技支撑。《智能车辆手册(卷一)》的出现，似乎就是为了揭开这层神秘的面纱。我非常期待这本书能够用通俗易懂的语言，解释那些看起来高深莫测的技术概念。例如，在自动驾驶的实现过程中，路径规划和决策控制是至关重要的环节。这本书是否会介绍不同的路径规划算法，比如A*算法、Dijkstra算法等，以及它们在不同交通场景下的适用性？它是否会探讨如何通过机器学习和深度学习来优化车辆的决策过程，使其能够应对复杂的交通状况？我很想知道，这本书是如何将这些技术细节呈现给读者，既能满足专业人士的需求，又能让非专业人士有所收获。

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我对这本书的内容有着非常具体的期待，我希望它能够深入探讨智能车辆的“大脑”——也就是其决策规划系统。这部分技术是实现智能驾驶的核心。《智能车辆手册(卷一)》是否会详细阐述不同的决策模型，例如基于规则的系统、基于学习的系统，以及混合模型？它是否会介绍用于路径规划和行为预测的算法，例如深度强化学习在这些领域的应用？我非常想了解，车辆是如何通过分析海量数据，做出实时的、最优的驾驶决策的。同时，我也对书中关于路径优化和车辆协同驾驶的部分非常感兴趣，了解智能车辆如何通过相互通信和协作，提高整体交通效率和安全性。这本书能否提供一些关于这些前沿算法的详细介绍和实现示例，将是我衡量其价值的重要标准。

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在安全方面，智能车辆的可靠性无疑是最受关注的焦点。《智能车辆手册(卷一)》是否有专门的章节来阐述智能车辆的安全设计和验证方法？我希望它能够深入探讨网络安全、功能安全等关键领域。例如，车辆的通信系统是否容易受到黑客攻击？如何确保车辆的软件和硬件系统不会出现故障，从而影响驾驶安全？书中是否会介绍用于检测和预测潜在风险的算法，以及如何通过冗余设计和故障容错机制来提高系统的鲁棒性？我非常关心这本书是否能够提供一些关于智能车辆安全标准的最新信息，以及行业内有哪些成熟的安全实践。这本书能否让我对智能车辆的安全性有一个更全面、更深入的认识，是我评价其重要性的一个关键维度。

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这本书的封面设计就足够吸引人，那是一种兼具科技感和未来感的融合，深邃的蓝色背景搭配着流线型的银色字体，隐约勾勒出智能车辆的轮廓，让人一眼就能感受到其中蕴含的深厚知识和前沿理念。作为一名对汽车工程和人工智能领域都有浓厚兴趣的爱好者，我早就对“智能车辆手册(卷一)”这个名字翘首以盼。拿到手中，沉甸甸的质感更添一份期待，仿佛捧着的是通往未来交通世界的钥匙。翻开第一页，纸张的触感温润而有质感，散发着淡淡的油墨香，这种实体书独有的体验，是任何电子设备都无法比拟的。我迫不及待地想要深入了解这本书将如何揭示智能车辆的核心奥秘，从基础原理到技术突破，从传感器技术到决策算法，从人机交互到安全保障，每一个环节都充满了未知与吸引力。我坚信，这本书一定能够满足我对智能车辆领域求知若渴的心。

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人机交互是连接智能车辆与用户的桥梁。《智能车辆手册(卷一)》是否会对这部分进行详细的阐述？我期待它能够探讨如何设计更直观、更人性化的用户界面，以及如何通过自然语言处理、语音识别等技术，实现更便捷的人机交互。例如，智能语音助手的功能是否能做到真正懂用户、懂语境？车辆的显示屏信息呈现是否足够清晰、易于理解？我希望这本书能够分享一些关于用户体验设计的研究成果，以及如何平衡自动驾驶功能与人类驾驶员的介入。此外，我也对书中关于情感计算和用户个性化需求满足的探讨很感兴趣，了解智能车辆如何能够更好地理解和适应不同用户的习惯和偏好。

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我个人一直以来对自动化技术，尤其是应用于交通领域的进步，抱有极大的热情。智能车辆的出现，无疑是科技发展史上的一个重要里程碑，它预示着我们出行方式的根本性变革。当我了解到《智能车辆手册(卷一)》即将出版时，我的第一反应就是“终于等到了”。这本书的出版，对于我们这些想要深入了解智能车辆技术的人来说，无疑是一份宝贵的资源。我非常好奇作者是如何梳理和整合如此庞杂的技术体系的，是从历史发展脉络入手，还是从核心技术模块拆解？我期待这本书能够提供一个清晰、系统化的学习框架，帮助我理清智能车辆的各种组成部分，以及它们之间是如何协同工作的。比如，关于感知系统，它会详细介绍激光雷达、摄像头、毫米波雷达等不同传感器的原理、优缺点以及在不同场景下的应用吗？它会深入剖析这些传感器如何融合，形成对周围环境的全面认知吗？这些都是我非常关注的细节。

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