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智能网联汽车环境感知技术

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作者杨爱喜//吕琳//李兰友//赵丹|

出版社化学工业

ISBN9787122462350

出版时间2025-01

装帧平装

开本其他

定价89元

货号32241759

上书时间2025-01-09

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猫***豆
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南***
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目录
第1章　自动驾驶感知系统概述001
1.1　自动驾驶系统的技术架构002
1.1.1　自动驾驶“三横两纵”架构002
1.1.2　自动驾驶的四大关键技术005
1.1.3　自动驾驶的计算平台架构007
1.1.4　自动驾驶的软件系统框架010
1.2　感知系统框架与关键技术013
1.2.1　感知系统整体架构013
1.2.2　车载传感器技术014
1.2.3　定位导航技术016
1.2.4　车联通信技术017
1.3　感知系统测试技术与方法019
1.3.1　图像系统测试021
1.3.2　激光雷达系统测试022
1.3.3　融合感知系统测试023

第2章　车载传感器技术025
2.1　车载摄像头026
2.1.1　车载摄像头原理与分类026
2.1.2　车载摄像头的部件构成029
2.1.3　车载摄像头的玩家群像031
2.1.4　车载摄像头的技术趋势033
2.2　激光雷达035
2.2.1　激光雷达的原理与应用035
2.2.2　激光雷达的类型与特点037
2.2.3　激光雷达的零部件构成039
2.2.4　激光雷达的产业链图谱041
2.3　超声波雷达044
2.3.1　超声波雷达的特点与原理044
2.3.2　超声波雷达的类型与参数046
2.3.3　超声波雷达的行业竞争格局048
2.4　毫米波雷达050
2.4.1　毫米波雷达特性与优势050
2.4.2　毫米波雷达的工作原理051
2.4.3　毫米波雷达在自动驾驶中的应用053
2.4.4　毫米波雷达在智能交通中的应用054

第3章　定位导航技术058
3.1　全球导航卫星系统059
3.1.1　全球定位系统的原理059
3.1.2　全球定位系统的构成061
3.1.3　全球主流的导航卫星系统062
3.1.4　基于GPS的汽车导航系统065
3.2　惯性导航系统067
3.2.1　惯性导航技术的演变发展067
3.2.2　惯性导航系统结构与类型069
3.2.3　惯性导航系统的工作原理071
3.2.4　惯性导航系统的核心算法073
3.3　高精度地图技术076
3.3.1　高精度地图技术特点与应用076
3.3.2　自动驾驶的高精度定位技术079
3.3.3　国外高精度地图的发展现状081
3.3.4　我国高精度地图的发展现状082

第4章　车联网通信技术084
4.1　车联网概念、内涵及架构085
4.1.1　车联网的概念及内涵085
4.1.2　车联网功能架构体系089
4.1.3　车联网技术标准体系091
4.1.4　车联网产业发展现状093
4.2　车联网通信的技术路线094
4.2.1　DSRC技术094
4.2.2　LTE-V2X技术096
4.2.3　5G-V2X技术098
4.3　5G车联网整体解决方案100
4.3.1　车联网面临的技术挑战100
4.3.2　5G车联网的应用优势102
4.3.3　5G车联网关键技术104
4.3.4　5G车联网解决方案107

第5章　计算机视觉感知技术111
5.1　计算机视觉的原理与任务112
5.1.1　计算机视觉的概念与原理112
5.1.2　任务1：图像分类113
5.1.3　任务2：目标检测116
5.1.4　任务3：目标跟踪117
5.1.5　任务4：图像分割118
5.1.6　任务5：影像重建120
5.2　基于深度学习的目标检测算法121
5.2.1　单阶段目标检测算法122
5.2.2　二阶段目标检测算法125
5.2.3　无锚点目标检测算法129
5.2.4　目标检测算法的性能比较131
5.3　基于深度学习的深度估计132
5.3.1　传统单目深度估计的方法132
5.3.2　传统双目深度估计的方法134
5.3.3　基于深度学习的单目深度估计136
5.3.4　双目立体视觉匹配的算法流程138
5.3.5　基于场景的深度估计数据集140
5.4　SLAM技术与应用141
5.4.1　SLAM系统结构与原理141
5.4.2　SLAM分类与流程145
5.4.3　激光雷达主流的SLAM算法147
5.4.4　基于SLAM的自动驾驶应用151

第6章　目标检测与识别技术154
6.1　道路检测与识别155
6.1.1　道路检测与识别方法155
6.1.2　道路检测与识别算法157
6.1.3　道路障碍物检测与识别159
6.1.4　可行驶区域检测与识别161
6.2　车辆检测与识别163
6.2.1　车型检测与识别方法163
6.2.2　车牌检测与识别方法166
6.2.3　车辆时空参数识别169
6.2.4　车辆重量参数识别172
6.3　行人检测与识别174
6.3.1　行人检测系统的技术与应用174
6.3.2　基于计算机视觉的行人检测176
6.3.3　行人检测与跟踪的主要方法178
6.4　交通标志检测与识别180
6.4.1　交通标志识别的技术原理180
6.4.2　道路交通标志识别的方法182
6.4.3　道路交通标志识别的应用184

第7章　多传感器信息融合技术187
7.1　多传感器信息融合的原理与结构188
7.1.1　多传感器信息融合的工作原理188
7.1.2　多传感器信息融合的主要优势189
7.1.3　多传感器信息融合的三个层次191
7.1.4　多传感器信息融合的系统结构192
7.2　多传感器信息融合的算法与技术195
7.2.1　随机类信息融合算法195
7.2.2　AI类信息融合算法198
7.3　基于多传感器信息融合的环境感知策略199
7.3.1　基于信息融合的感知系统199
7.3.2　多传感器信息融合与目标探测201
7.3.3　面向自动驾驶的融合策略203
7.3.4　可行驶区域探测信息融合205

参考文献207

内容摘要
《智能网联汽车环境感知技术》是“智能网联汽车核心技术丛书”中的一册。本书内容依托“杭州职业技术学院文库”，深入解析了自动驾驶感知系统，涵盖车载传感器、定位导航、车联网通信、计算机视觉感知及目标检测与识别等关键技术领域，剖析了其核心原理、相关算法及系统架构，展现了自动驾驶技术的前沿进展与应用实践。从车辆“感官”到智能决策，本书为读者揭示自动驾驶背后的技术奥秘，助力行业发展。
本书适合智能网联汽车环境感知方向的技术人员阅读参考，也可供智能网联汽车行业的政策制定者、企业管理者、科研工作者以及汽车第三方检测机构人员阅读，同时也可以作为高等院校及大中专院校汽车相关专业的参考教材。

主编推荐
1.本书为“智能网联汽车核心技术丛书”中的一本，技术体系完整。2.本书内容丰富，深浅适中，适合绝大对数行业内的读者学习。3.丛书作者队伍庞大且专业，内容质量有所保障。

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