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出版者:国防工业出版社

作者:马尚才

出品人:

页数:166

译者:

出版时间:2003-1

价格:18.00元

装帧:

isbn号码:9787118030037

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本关于高精度激光雷达在自动驾驶环境感知中的应用的图书的详细简介： --- 沉浸式感知：高精度激光雷达在自动驾驶环境建模与决策中的前沿应用 图书定位： 本书旨在为自动驾驶领域的研究人员、系统工程师以及高级技术爱好者提供一本系统、深入且极具实践指导意义的专业著作。它聚焦于当前自动驾驶技术的核心瓶颈——环境感知——并以前沿的高精度激光雷达（LiDAR）技术为核心切入点，全面剖析其从数据采集、信号处理到最终决策支持的全链路技术栈。 目标读者： 自动驾驶算法工程师、嵌入式系统开发者、机器人感知方向的研究生及博士生、汽车电子供应链的技术决策者。 第一部分：激光雷达基础理论与硬件演进（The Foundation） 本部分将为读者建立坚实的理论基础，回顾激光雷达技术的发展历程，并重点剖析当前主流的高性能传感器的结构原理。 第一章：从测距到感知：激光雷达的物理基础 1.1 激光测距原理综述： 深入探讨飞行时间（ToF）测量、相位差法（Phase-Shift）的数学模型与精度限制。 1.2 关键性能指标的深入解读： 不仅限于测距精度和分辨率，更侧重于恶劣天气（雨、雾、雪）下的信噪比（SNR）分析与动态范围的优化。 1.3 固态化趋势与技术路线比较： 对比基于MEMS、OPA（光学相控阵）和Flash LiDAR的技术路线在扫描频率、视场角（FOV）和成本控制上的优劣势分析。 第二章：高精度点云的几何与光学特性 2.1 激光束传播模型与大气衰减： 详细阐述激光脉冲在不同介质中的能量衰减公式，特别是对车载传感器环境的修正。 2.2 影响点云质量的因素分析： 探讨目标物体的材质、入射角度（Retrieved Angle）对反射强度的影响，以及如何通过优化波长选择来提升特定材料的探测能力。 2.3 传感器标定与系统级误差建模： 针对多传感器融合（LiDAR-Camera/Radar）的系统级外参标定方法，包括基于平面、基于特征的精确定位算法，以及对时间同步误差的量化处理。 第二部分：点云数据的高效处理与特征提取（Processing Pipeline） 高精度点云（通常指百万点/秒级别）的实时处理是实现L3/L4自动驾驶的关键。本部分着重于算法效率与鲁棒性。 第三章：实时点云预处理与降噪技术 3.1 空间滤波与异常值剔除： 比较统计滤波（Statistical Outlier Removal, SOR）与基于局部密度的滤波方法的适用场景，提出适用于动态场景的自适应阈值方法。 3.2 点云配准与帧间数据关联： 详细介绍迭代最近点（ICP）算法的变体（如Generalized ICP, Point-to-Plane ICP）在传感器自身定位（Odometry）中的优化应用，以及如何利用惯性测量单元（IMU）数据辅助配准加速。 3.3 远距离点云的增强策略： 针对长距离低回波信号的点云，探讨基于概率模型（如贝叶斯滤波）的点云重构与可信度评估。 第四章：面向环境认知的特征工程 4.1 语义分割与地面提取： 深入讲解如何利用点云的几何特征（曲率、法向量）结合深度学习模型（如PointNet++的改进版）对道路、植被进行高精度分类。 4.2 动态目标检测与轨迹预测： 重点介绍如何高效地从密集的点云中分离出运动目标（行人、车辆、骑行者）。书中将提供基于卡尔曼滤波和粒子滤波的运动模型，以及利用时序点云进行光流估计的方法。 4.3 可行驶区域（Drivable Area）的提取与约束： 结合高程信息（Elevation Map）和语义信息，构建高鲁棒性的局部可行驶区域栅格地图，并讨论城市峡谷效应下的遮挡处理。 第三部分：系统集成、融合与高阶应用（Integration and Advanced Applications） 本书的后半部分将目光投向实际系统部署，探讨多传感器融合的策略以及激光雷达在决策层面的价值。 第五章：多模态数据的高效融合架构 5.1 传感器信息融合的层次划分： 深入分析早期融合（Early Fusion）、中期融合（Mid Fusion）和晚期融合（Late Fusion）的优缺点，并给出在低延迟系统中的推荐架构。 5.2 LiDAR与视觉（Camera）的深度校准与协同： 讨论基于深度学习的投影与校准方法，以及如何利用视觉信息弥补激光雷达在纹理和颜色信息上的不足。 5.3 利用高精度雷达（4D/Imaging Radar）的数据互补： 探讨激光雷达与高分辨率雷达在速度测量和恶劣天气穿透力上的优势互补，实现鲁棒性的提升。 第六章：基于点云的高清地图构建与定位 6.1 SLAM技术在移动测绘中的应用： 聚焦于LiDAR SLAM（如LOAM、LIO-SAM）的实时性能优化，特别是针对GPS/IMU受限环境下的回环检测与全局优化。 6.2 点云特征的地图存储与检索： 设计高效的3D特征描述符（如Fast Point Feature Histograms的改进版），实现厘米级定位所需的地图数据压缩与快速匹配。 6.3 动态环境下的定位鲁棒性： 探讨如何在预建的高清地图中，实时剔除或忽略移动目标的影响，确保车辆在复杂交通流中的精确位姿估计。 第七章：前瞻性挑战与未来技术展望 7.1 激光雷达的安全冗余设计： 探讨硬件层面的故障检测机制，以及软件算法如何应对传感器数据丢失或漂移的场景。 7.2 量子级感知： 简要介绍未来技术方向，如基于单光子的SPAD技术在超远距探测中的潜力。 7.3 法规与标准化对感知系统的影响： 讨论未来自动驾驶测试与认证对LiDAR输出数据鲁棒性的具体要求。 --- 本书特色： 算法深度与代码实现结合： 书中不仅包含详细的数学推导，还辅以关键算法的伪代码或基于Python/C++的模块化实现示例，便于读者快速验证和集成。 聚焦前沿挑战： 突破传统教材对基础测距的描述，直面高并发数据流处理、复杂城市环境下的目标交叉遮挡与环境噪声抑制等实际工程难题。 工程实践导向： 内容组织严格遵循自动驾驶感知系统的实际工作流（数据采集 $ ightarrow$ 预处理 $ ightarrow$ 特征提取 $ ightarrow$ 融合 $ ightarrow$ 决策接口），确保理论知识可以直接转化为工程能力。

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