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车联网与自动驾驶技术及应用 版权信息
- ISBN：9787302666820
- 条形码：9787302666820 ; 978-7-302-66682-0
- 装帧：60g胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
车联网与自动驾驶技术及应用 本书特色
本书归纳区分了自动驾驶领域各个重要概念，对不同概念有了较准确的界定，对自动驾驶体系结构的阐述相对完整，介绍了前沿发展技术及应用，增加了自动泊车及云平台技术当前热点内容。
车联网与自动驾驶技术及应用 内容简介
本书对车联网、自动驾驶技术及其工作原理进行了阐述，主要内容包括自动驾驶汽车体系结构、计算机视觉感知、激光雷达感知、多传感器融合感知、V2X感知、决策规划、自动泊车及自动驾驶云平台开发技术，涉及当前自动驾驶研究领域的前沿技术与热点。 本书内容涉及面较广，是智能汽车、自动驾驶领域的入门教材，适合初学者和对具体技术领域有兴趣的读者。本书既可作为高等院校本科高年级计算机、汽车、交通类专业的教材，也可作为相关教师及相关领域研究人员和技术人员的参考书。
车联网与自动驾驶技术及应用 目录
第1章 绪论…………………………………………………………………………………… 1
1.1 车联网技术 ………………………………………………………………………… 1
1.1.1 车联网应用背景…………………………………………………………… 1
1.1.2 车联网的定义与体系架构………………………………………………… 2
1.1.3 车联网标准体系…………………………………………………………… 3
1.1.4 车联网的发展趋势………………………………………………………… 4
1.2 自动驾驶 …………………………………………………………………………… 4
1.2.1 自动驾驶概述……………………………………………………………… 4
1.2.2 自动驾驶与车联网的关系………………………………………………… 6
1.3 智能网联汽车 ……………………………………………………………………… 6
1.3.1 智能网联汽车关键技术…………………………………………………… 7
1.3.2 智能网联汽车与其他概念的区别与联系………………………………… 7
参考文献…………………………………………………………………………………… 9
第2章 自动驾驶平台 ……………………………………………………………………… 10
2.1 自动驾驶系统……………………………………………………………………… 10
2.2 硬件平台…………………………………………………………………………… 11
2.3 软件平台…………………………………………………………………………… 12
2.3.1 ROS ……………………………………………………………………… 12
2.3.2 CyberRT ……………………………………………………………… 14
参考文献 ………………………………………………………………………………… 15
第3章 基于视觉的智能感知技术 ………………………………………………………… 16
3.1 摄像头基本工作原理……………………………………………………………… 16
3.1.1 机器视觉原理 …………………………………………………………… 17
3.1.2 多角度视觉信息融合 …………………………………………………… 18
3.1.3 视觉信息与异构信息的融合 …………………………………………… 18
3.2 基于视觉的目标识别技术………………………………………………………… 19
3.2.1 目标识别概念 …………………………………………………………… 19
3.2.2 主流目标识别算法介绍 ………………………………………………… 20
3.2.3 目标识别与自动驾驶的关系 …………………………………………… 21
3.3 目标识别案例……………………………………………………………………… 22
参考文献 ………………………………………………………………………………… 23
第4章 基于激光雷达的智能感知技术 …………………………………………………… 25
4.1 激光雷达的基本工作原理………………………………………………………… 25
4.1.1 激光雷达的基本概念 …………………………………………………… 25
4.1.2 激光雷达的应用 ………………………………………………………… 25
4.1.3 车载激光雷达的工作原理 ……………………………………………… 26
4.2 激光雷达的分类…………………………………………………………………… 26
4.3 激光雷达 SLAM 技术 …………………………………………………………… 27
4.3.1 激光 SLAM 概述………………………………………………………… 27
4.3.2 激光 SLAM 框架及特点………………………………………………… 32
4.3.3 激光 SLAM 传感器基本原理 …………………………………………… 34
4.3.4 激光 SLAM 帧间匹配算法……………………………………………… 36
4.3.5 SLAM 技术的应用 ……………………………………………………… 37
4.4 基于激光雷达的目标检测与识别………………………………………………… 38
4.4.1 基于激光雷达的环境感知 ……………………………………………… 38
4.4.2 激光雷达数据预处理 …………………………………………………… 39
4.4.3 激光雷达数据的特征表达 ……………………………………………… 39
4.4.4 点云分类 ………………………………………………………………… 41
4.4.5 目标检测 ………………………………………………………………… 50
4.5 激光雷达应用案例………………………………………………………………… 56
参考文献 ………………………………………………………………………………… 57
第5章 基于OBU/RSU的感知技术 ……………………………………………………… 58
5.1 车联网与车路协同………………………………………………………………… 58
5.2 基于 OBU/RSU 的系统组成 …………………………………………………… 59
5.2.1 系统架构 ………………………………………………………………… 60
5.2.2 协议栈与模块间通信 …………………………………………………… 61
5.3 应用场景与预警算法案例………………………………………………………… 64
5.3.1 应用场景 ………………………………………………………………… 64
5.3.2 预警算法分析与设计 …………………………………………………… 65
参考文献 ………………………………………………………………………………… 78
第6章 多传感器融合 ……………………………………………………………………… 79
6.1 多传感器数据融合概念和原理…………………………………………………… 79
6.2 多传感器融合技术分类…………………………………………………………… 80
6.2.1 多传感器融合技术基本原理 …………………………………………… 80
6.2.2 常见的传感器类型 ……………………………………………………… 80
6.2.3 主流的传感器融合方式 ………………………………………………… 81
6.3 多传感器信息融合算法…………………………………………………………… 87
6.3.1 多传感器融合结构 ……………………………………………………… 87
6.3.2 融合算法分类 …………………………………………………………… 89
6.4 自动驾驶中多传感器融合案例分析……………………………………………… 91
参考文献 ………………………………………………………………………………… 92
第7章 自动驾驶规划与决策系统 ………………………………………………………… 94
7.1 自动驾驶规划与决策系统简介…………………………………………………… 94
7.1.1 自动驾驶系统软件架构 ………………………………………………… 94
7.1.2 地图抽象 ………………………………………………………………… 95
7.2 任务规划…………………………………………………………………………… 98
7.2.1 Dijkstra算法 …………………………………………………………… 98
7.2.2 UCS算法 ………………………………………………………………… 98
7.2.3 A* 算法 ………………………………………………………………… 99
7.3 行为决策 ………………………………………………………………………… 100
7.3.1 基于场景和规则………………………………………………………… 100
7.3.2 基于强化学习…………………………………………………………… 101
7.3.3 行为克隆………………………………………………………………… 103
7.4 运动规划 ………………………………………………………………………… 104
7.4.1 路径规划………………………………………………………………… 104
7.4.2 路径平滑………………………………………………………………… 106
7.5 轨迹追踪 ………………………………………………………………………… 108
7.5.1 PID 反馈控制…………………………………………………………… 108
7.5.2 MPC 简介 ……………………………………………………………… 109
7.6 案例分析 ………………………………………………………………………… 110
参考文献………………………………………………………………………………… 111
第8章 自动泊车技术……………………………………………………………………… 112
8.1 自动泊车技术简介 ……………………………………………………………… 112
8.2 自动泊车系统现状 ……………………………………………………………… 113
8.3 自动泊车系统原理及架构 ……………………………………………………… 114
8.3.1 自动泊车系统原理……………………………………………………… 114
8.3.2 自动泊车系统架构……………………………………………………… 115
8.4 自动泊车系统核心技术 ………………………………………………………… 115
8.4.1 位置传感器……………………………………………………………… 115
8.4.2 视觉传感器……………………………………………………………… 117
8.4.3 泊车控制器……………………………………………………………… 118
8.4.4 电控操纵机构…………………………………………………………… 118
8.4.5 地图……………………………………………………………………… 119
8.4.6 卫星定位………………………………………………………………… 119
8.4.7 通信……………………………………………………………………… 119
8.4.8 算法……………………………………………………………………… 119
8.5 自动泊车系统开发应用案例 …………………………………………………… 128
8.5.1 APA 自动泊车辅助 …………………………………………………… 128
8.5.2 RPA 远程泊车辅助 …………………………………………………… 131
8.5.3 HPP记忆泊车 ………………………………………………………… 131
8.5.4 AVP自动代客泊车 …………………………………………………… 132
参考文献………………………………………………………………………………… 135
第9章 自动驾驶云平台开发技术………………………………………………………… 136
9.1 云平台架构 ……………………………………………………………………… 136
9.2 数据与云平台的通信 …………………………………………………………… 137
9.2.1 MQTT 协议 …………………………………………………………… 137
9.2.2 设备上传数据…………………………………………………………… 139
9.2.3 设备获取数据…………………………………………………………… 140
9.3 时序数据库 ……………………………………………………………………… 141
9.3.1 时序数据的特点………………………………………………………… 141
9.3.2 时序数据库样本举例…………………………………………………… 142
9.3.3 常见的时序数据库……………………………………………………… 143
9.4 云平台数据处理分析 …………………………………………………………… 144
9.4.1 云平台数据处理流程…………………………………………………… 144
9.4.2 数据清洗………………………………………………………………… 144
9.4.3 数据分析与挖掘………………………………………………………… 145
9.4.4 数据应用接口…………………………………………………………… 146
9.5 数据可视化 ……………………………………………………………………… 147
9.6 云代驾案例分析 ………………………………………………………………… 149
参考文献………………………………………………………………………………… 150
展开全部
车联网与自动驾驶技术及应用 作者简介
刘云翔，教授，研究生导师。现任上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院党委书记、学科带头人。主要从事大数据与人工智能、信息融合、自动驾驶V2X等领域的研究工作，担任校级协同创新平台“大数据处理”负责人。主持和参与国家自然科学基金、上海市科委重大项目、联盟计划项目、上海市教委项目、吉林省科技厅自然科学基金、武器装备预研项目和企事业单位委托开发项目多项。兼任《软件学报》特约评审专家，《计算机检测与控制》杂志编委，中国计算机学会高级会员。
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