智能网联汽车【正版新书】

进入21世纪以来，随着移动通信、大数据、云计算、人工智能等新一轮高科技的快速发展，汽车这一延续百余年的机电产品正发生从内到外的系统变革。作为“智能化革命”和“物联网革命”在交通运输领域的应用和映射，“智能”、“网联”不但赋予了汽车作为运载工具产品的新结构、新形态和新功能，同时也赋予了其移动数据终端和智能生活空间的新价值、新内容、新生态，而智能网联汽车正是集成了两者的技术成果，由传统汽车全面转型升级而形成的新一代汽车。
作为一种新概念运载工具平台和跨领域技术交叉融合应用的集成体，智能网联汽车支撑了未来汽车技术与产业的创新发展。但也正因为其和传统汽车相比具有全方位“新”的特性，目前我国不但在智能网联汽车领域存在巨大的科技人才缺口，同时也因其与传统汽车教学内容的差异巨大而使得目前高等院校汽车相关专业普遍缺乏智能网联汽车教材，导致人才培养滞后于技术及产业发展需求。本书的编写尝试从支撑专业教学课程建设的角度填补这一人才培养领域的空白。
本书共分为6章，内容主要包括智能网联汽车的定义、技术体系等，针对智能网联汽车的相关概念及发展背景、硬件架构、环境感知与理解、地图与定位、决策与控制、测试与评价等关键技术进行了系统阐述。每章末尾配有练习题以便于读者复习和巩固所学内容，同时培养独立思考的能力，拓宽视野。
在本书的编写过程中，李克强、王建强、许庆负责全书的统筹、编写工作，以下师生参与了各章节的编写、讨论和校订： 徐少兵、蔡孟池、丁峰、刘科、林学武、刘凯琪、崔明阳、郭宇昂、李帅、陈超义、高铭、潘济安、吴浩然、石佳、杨路、刘巧斌、李颖、崔曜东、熊辉、涂茂然、黄荷叶、邹翀昊、董江红、田洪清、徐明畅、于杰、王越、王嘉伟、杨奕彬、王裕宁、刘艺璁、杨纯颖、陈明、吉鑫钰、曹森、高博麟、朱世豪、郑凯元、聂士达、曹东璞、许焱、谢杉杉、范丽丽。
本书既强调基础理论方法，又力求体现新知识、新技术； 不仅聚焦于智能网联汽车本身，也对与其紧密相关的交叉领域做了介绍，通过基本概念与应用举例相结合的形式，使得读者能熟悉智能网联汽车的基础知识，并掌握从事智能网联汽车技术研发和学术研究的基本技能； 既可作为高等院校汽车类、交通类专业的教材，也可作为企业工程技术人员和管理者的参考读物，还可作为汽车技术培训的参考书。
由于编者水平有限，书中难免存在疏漏之处，恳请读者批评指正。

编者

2022年6月

本书是清华大学车辆与运载学院规划的系列教材之一。本书以智能网联汽车为对象，在传统单车智能的基础上，加入网联维度，除介绍单车智能相关技术以外，也重点介绍了通信和网联协同决策控制等内容。本书从自动驾驶技术的发展历史和智能网联汽车的定义、分类分级讲起，先后介绍了智能网联汽车体系架构、环境感知与理解、地图与定位、决策与控制、测试与评价五方面的关键知识，是智能汽车、自动驾驶领域的入门级教材，适合初学者和对具体技术领域有兴趣的读者。

李克强，中国工程院院士，清华大学车辆与运载学院教授，现任汽车安全与节能国家重点实验室主任、国家智能网联汽车创新中心首席科学家。

1绪论

1.1基本概念

1.2发展历史

1.3系统简介

1.3.1体系架构简介

1.3.2关键技术简介

1.4等级划分

1.5性能要求

1.5.1整体性能

1.5.2关键技术性能

本章习题

参考文献

2智能网联汽车构型与组成

2.1绪论

2.2系统架构

2.2.1硬件系统架构

2.2.2云控系统架构

2.3传感器

2.3.1视觉传感器

2.3.2毫米波雷达

2.3.3激光雷达

2.3.4超声波雷达

2.3.5传感器性能与布置

2.4导航定位

2.4.1全球卫星导航定位系统

2.4.2惯性导航定位

2.5网联通信

2.5.1通信终端

2.5.2通信方式

2.6人机交互

2.6.1基于传统硬件的交互

2.6.2基于智能设备的交互

2.7计算平台

2.7.1异构分布硬件架构

2.7.2自动驾驶操作系统

2.8执行装置

2.8.1线控驱动

2.8.2线控转向

2.8.3线控制动

2.9云控平台

2.9.1云控基础平台

2.9.2云控应用平台

本章习题

参考文献

智能网联汽车

3环境感知与理解

3.1绪论

3.2目标检测

3.2.1概述

3.2.2传统检测方法

3.2.3深度学习检测方法

3.2.4应用举例

3.3目标跟踪

3.3.1概述

3.3.2传统跟踪方法

3.3.3深度学习跟踪方法

3.3.4应用举例

3.4融合感知

3.4.1概述

3.4.2神经网络融合方法

3.4.3概率融合方法

3.4.4应用举例

3.5意图识别与轨迹预测

3.5.1概述

3.5.2意图识别方法

3.5.3轨迹预测方法

3.5.4应用举例

3.6行车风险评估

3.6.1行车风险定义

3.6.2行车风险影响因素

3.6.3行车风险评估方法

3.6.4应用举例

本章习题

参考文献

4地图与定位

4.1绪论

4.2高精度动态地图

4.2.1概述

4.2.2地图架构

4.2.3建图流程

4.2.4建图方法

4.2.5应用举例

4.3高精度协同定位

4.3.1概述

4.3.2定位框架

4.3.3定位原理

4.3.4定位算法

4.3.5应用举例

本章习题

参考文献

5决策与控制

5.1绪论

5.2自主决策与控制

5.2.1概述

5.2.2车辆建模

5.2.3自主决策

5.2.4自主控制

5.2.5应用案例

5.3协同决策与控制

5.3.1概述

5.3.2网联系统建模

5.3.3协同决策

5.3.4协同控制

5.3.5车路云一体化

5.3.6应用案例

本章习题

参考文献

6测试与评价

6.1绪论

6.2测试方法

6.2.1测试分类

6.2.2测试流程

6.2.3应用举例

6.3评价方法

6.3.1评价目标

6.3.2性能与指标

6.3.3评价模型

6.3.4应用举例

6.4封闭测试场与测试设备

6.4.1封闭测试场

6.4.2测试设备

本章习题

参考文献
附录A基础知识

A.1最优化理论

A.1.1状态估计

A.1.2最大似然估计求解

A.1.3最小二乘求解

A.2机器学习

A.2.1概述

A.2.2特征提取器

A.2.3模型参数估计

A.2.4卷积神经网络

A.2.5循环神经网络

A.3控制理论

A.3.1经典控制理论

A.3.2现代控制理论

A.3.3最优控制

A.4滤波算法

A.4.1卡尔曼滤波

A.4.2扩展卡尔曼滤波

A.5代数与几何

A.5.1空间变换基础

A.5.2图论

参考文献

本书不仅聚焦于智能网联汽车本身，也对与其紧密相关的交叉领域做了介绍，通过基本概念与应用举例相结合的形式，使得学生能熟悉智能网联汽车的基础知识，并掌握直接从事智能网联汽车技术研发和学术研究的基本技能。