嵌入式车载信息系统开发与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:南金瑞

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2006-8

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787121028922

丛书系列:

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《智能驾驶的未来：深度解析传感器融合与决策规划》 简介： 在汽车工业飞速发展的浪潮中，我们正站在一个颠覆性的变革节点。曾经仅限于信息娱乐和基础驾驶辅助的车辆，正蜕变为拥有高度自主感知、智能决策和精准执行能力的“移动智能终端”。《智能驾驶的未来：深度解析传感器融合与决策规划》一书，正是为了引领读者深入探索这一激动人心领域的内核技术而诞生。本书并非泛泛而谈的概览，而是聚焦于智能驾驶最核心、最关键的两大技术支柱——传感器融合与决策规划，以严谨的逻辑、深入的剖析和丰富的案例，为有意投身于智能驾驶研发、应用以及相关领域研究的工程师、学者和技术爱好者提供一份详实、系统且前瞻性的技术指南。 本书的写作初衷，源于当前智能驾驶技术发展中普遍存在的瓶颈与挑战。虽然各类先进的传感器层出不穷，如激光雷达（LiDAR）、摄像头（Camera）、毫米波雷达（Radar）、超声波传感器（Ultrasonic Sensor）等，但如何有效地整合这些异构数据，提取准确、可靠的环境信息，是实现高阶自动驾驶的基础。与此同时，在获取了清晰的环境感知后，如何基于这些信息做出安全、高效、符合交通规则和人类驾驶习惯的决策，并转化为精确的车辆控制指令，更是决定智能驾驶系统能否真正落地应用的关键。本书将这两大核心环节置于聚光灯下，旨在为读者建立起一套完整的技术认知框架。 内容深度解析： 第一部分：传感器融合的理论基石与实践进阶 本部分将从传感器融合的基本概念出发，系统阐述其在智能驾驶场景中的重要性与必要性。我们将深入探讨不同类型传感器的原理、特性、优势与局限性，例如： 激光雷达（LiDAR）： 详细介绍其工作原理（如ToF、FMCW）、点云数据特性、精度与量程、以及在目标检测、障碍物识别、建图与定位中的关键作用。我们将分析不同LiDAR技术的优劣，以及如何根据应用场景选择合适的LiDAR。 摄像头（Camera）： 剖析其成像原理、色彩空间、不同焦距与视角的选择、以及在目标识别、车道线检测、交通标志识别、语义分割等方面的强大能力。我们将探讨单目、双目、以及多目摄像头系统的配置与优势，并引入最新的深度学习在视觉感知领域的应用。 毫米波雷达（Radar）： 详解其工作原理（如FMCW）、频率带宽、探测距离、穿透性（雨、雾、雪）的优势，以及在自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、盲点监测（BSM）等功能中的应用。我们将分析不同频段雷达（如24GHz、77GHz）的特性与适用场景。 超声波传感器（Ultrasonic Sensor）： 介绍其声波探测原理、近距离探测的优势，以及在泊车辅助、低速避障等场景中的应用。 惯性测量单元（IMU）与GPS： 探讨其在车辆姿态估计、航迹推算、精确定位中的作用，以及如何与其它传感器进行融合。 在此基础上，本书将着重深入讲解多传感器融合的算法与技术。我们将从理论层面梳理不同的融合框架，包括： 早期融合（Early Fusion）： 在原始数据层面进行融合，例如将摄像头图像与LiDAR点云进行对齐与叠加，以增强目标特征。我们将分析其实现方法、计算复杂度以及可能带来的信息丢失问题。 中期融合（Mid-level Fusion）： 在特征提取阶段进行融合，例如将来自不同传感器的提取出的目标候选框、特征向量等进行整合，形成更鲁棒的识别结果。我们将介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）等经典算法在目标跟踪与融合中的应用，并探讨基于深度学习的特征级融合方法。 晚期融合（Late Fusion）： 在决策层面进行融合，即对来自各个传感器的独立识别结果进行投票、加权等方式的综合判断。我们将分析其实现方式、鲁棒性以及对传感器独立性的要求。 本书还将重点介绍先进的传感器融合技术，包括： 基于深度学习的传感器融合： 深入剖析Transformer、PointPillars、MVX-Net等前沿模型在融合LiDAR、摄像头、雷达数据方面的最新进展，以及如何利用神经网络进行端到端的感知与融合。 时空同步与标定： 详细讲解如何精确标定不同传感器之间的空间关系（外参）与时间同步（内参），以及在动态场景下如何进行精确的传感器数据对齐。 不确定性表达与融合： 探讨如何量化传感器的不确定性，并在融合过程中进行有效的管理与传播，以提升系统的鲁棒性。 多模态数据增强与对抗性训练： 介绍如何利用数据增强技术提升融合模型的泛化能力，以及如何通过对抗性训练来提高模型在极端场景下的表现。 第二部分：决策规划的智能演进与控制实现 拥有了精确的感知能力后，如何让车辆做出“聪明”的决策并安全高效地执行，是本书的另一核心关注点。本部分将系统地介绍智能驾驶的决策规划理论与技术，涵盖从宏观路径规划到微观运动控制的全过程： 环境模型构建与动态预测： 讲解如何基于传感器融合结果，构建高精度的三维环境模型，包括静态障碍物（道路、建筑）和动态障碍物（其他车辆、行人、自行车）的实时位置、速度、轨迹预测。我们将深入探讨基于规则、基于模型、以及基于深度学习的动态预测方法。 行为决策（Behavioral Decision Making）： 详细阐述车辆在复杂交通场景下的行为决策逻辑，例如： 变道决策： 如何评估变道的可行性、安全性，以及选择最优的时机与路径。 超车决策： 在保证安全距离和交通规则的前提下，如何安全有效地进行超车。 跟车决策： 如何保持安全车距，并根据前车的速度变化进行平滑的加减速。 交叉口通行决策： 如何在十字路口、环岛等场景下，与其他交通参与者协同，安全通过。 紧急情况下的避障决策： 如何在突发危险情况（如行人突然闯入、前方车辆急刹）下，迅速做出避让或制动决策。 我们将引入诸如有限状态机（Finite State Machine）、决策树、基于强化学习的策略等方法，并分析其在实际应用中的优缺点。 轨迹规划（Trajectory Planning）： 在确定了行为意图后，如何生成一条满足安全性、平滑性、舒适性、以及可行性要求的连续轨迹。我们将深入探讨： 几何路径规划： 如 Frenet 坐标系下的路径生成，多项式插值，以及基于采样的规划方法（如RRT）。 时间参数化： 如何为规划的路径赋予时间信息，生成速度剖面，使其满足动态约束。 模型预测控制（MPC）在轨迹规划中的应用： 探讨如何将 MPC 的滚动优化特性应用于实时轨迹生成，同时考虑车辆动力学模型和约束。 运动控制（Motion Control）： 将规划出的最优轨迹转化为实际的油门、刹车和转向指令。我们将详细讲解： 纵向控制： PID 控制、滑模控制、模型预测控制等在速度跟踪和加减速控制中的应用。 横向控制： PID 控制、LQR（线性二次调节器）、MPC、以及基于模型和几何学的路径跟踪算法。 车辆动力学模型： 介绍不同复杂度（如自行车模型、两轮模型、四轮模型）的车辆动力学模型，以及如何在控制算法中应用这些模型。 安全冗余与容错设计： 探讨在决策规划过程中如何考虑系统的鲁棒性和安全性，包括备用策略、故障检测与诊断、以及在传感器或执行器失效时的降级策略。 第三部分：实战案例与前沿展望 为了让读者更好地理解理论知识，本书将穿插丰富的实战案例，分析真实世界中智能驾驶系统在特定场景下的数据处理、决策逻辑和控制流程。这些案例将覆盖城市道路、高速公路、泊车等多种典型场景，并结合当前行业内的领先技术和解决方案。 此外，本书还将对智能驾驶技术的未来发展趋势进行前瞻性展望，包括： V2X（Vehicle-to-Everything）通信在决策规划中的作用： 如何利用车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）、车与网络（V2N）的通信能力，实现更高级别的协同感知与决策。 高精地图与定位技术的融合： 探讨高精度地图如何为决策规划提供先验信息，以及高精度定位如何与传感器融合结果协同工作。 端到端（End-to-End）学习的进展与挑战： 分析直接从原始传感器数据到控制指令的端到端学习模型的潜力与局限性，以及其与传统模块化方法的结合。 人工智能伦理与社会影响： 探讨在设计和部署智能驾驶系统时需要考虑的伦理问题，以及其对社会交通系统可能带来的深远影响。 本书特点： 技术深度： 聚焦于智能驾驶的核心技术，深入剖析底层算法和关键技术细节，而非流于表面。 理论与实践结合： 理论讲解严谨，同时辅以丰富的案例和代码示例（部分内容会提及伪代码或算法流程，而非完整的商业代码），帮助读者理解理论在实际中的应用。 前瞻性： 关注行业最新技术动态和发展趋势，为读者提供对未来智能驾驶发展的洞察。 系统性： 围绕传感器融合与决策规划两大主题，构建完整的技术知识体系。 面向读者： 适合对智能驾驶技术有一定基础，或希望深入学习该领域技术细节的工程师、研究人员、高校师生以及技术爱好者。 《智能驾驶的未来：深度解析传感器融合与决策规划》不仅仅是一本书，更是对未来出行方式的一次深刻探索。它将帮助您构建坚实的技术基础，理解智能驾驶系统的“眼睛”与“大脑”是如何协同工作的，从而在波澜壮阔的智能汽车时代，把握机遇，引领创新。

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**评价二：** 这本书的内容深度实在让人失望。虽然作者声称涵盖了“开发与应用”，但在实际阅读中，我发现很多地方都停留在非常表面的介绍，缺乏深入的技术细节和实际操作的指导。例如，在谈到某个关键算法的实现时，只是简单地提了一下名称，却完全没有深入剖析其原理和在车载环境下的优化策略。对于一个希望系统学习嵌入式开发的读者来说，这本书提供的更多是“知其然”，而非“知其所以然”。很多章节的论述都显得过于宽泛，没有针对性，读完后感觉知识点松散，无法形成一个完整的知识体系。如果作者能更聚焦于几个核心难点进行深入挖掘，而不是泛泛而谈，这本书的价值会大大提升。

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**评价三：** 作为一本技术书籍，这本书的案例陈旧得令人咋舌。书中所引用的许多技术和标准似乎还停留在好几年前的水平，完全跟不上当前行业发展的步伐。例如，在讨论人机交互界面（HMI）时，推荐的开发工具和框架都已经基本被市场淘汰。在嵌入式领域，技术迭代速度极快，一本滞后的教材会让读者学到的知识很快就过时。我期待的是能够学习到最新的硬件平台特性、最新的软件架构设计理念，以及当前主流的中间件技术，但这本书在这方面几乎是空白。这使得我不得不花费大量额外时间去查找最新的资料来弥补这些知识的缺失，这完全偏离了我购买这本书的初衷。

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**评价一：** 这本书的排版和结构简直是一场灾难。装帧粗糙不说，打开之后更是让人头疼。字体大小不一，段落之间没有清晰的逻辑分隔，很多时候我得反复阅读才能搞清楚作者到底想表达什么。更要命的是，索引部分形同虚设，想查找某个特定的概念或技术点，简直如同大海捞针。每次翻阅都感觉在进行一场艰苦的“寻宝”游戏，而不是在学习知识。我甚至怀疑这本书是不是经过了专业的编辑和校对，很多地方的表述都显得非常业余和混乱，有些关键步骤的描述甚至前后矛盾。阅读体验极差，严重影响了学习的效率和心情。我希望能有一个更清晰、更专业的设计来呈现这些内容，现在的状态让人提不起学习的兴趣。

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**评价四：** 这本书的语言风格非常晦涩难懂，充满了复杂的长句和生僻的专业术语，即便是对这个领域有一定了解的人，阅读起来也感到吃力。作者似乎更倾向于使用学术论文式的表达方式，而不是面向工程师的清晰、简洁的教学语言。很多基础概念的解释也处理得不够友好，常常需要结合网络上的其他资料才能勉强理解。对于初学者而言，这本书几乎是无法下咽的“硬骨头”，它没有提供任何循序渐进的引导，直接把读者扔进了技术细节的海洋里。如果能用更直观的比喻、更精炼的语言来阐述复杂的概念，这本书的普及性会好很多。

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**评价五：** 这本书的配套资源简直是一场笑话。附带的光盘里，代码示例要么无法编译，要么就是严重缺失依赖项，根本无法运行。更不用提那些号称“详细调试指南”的文档，里面记录的错误和解决方案与我实际遇到的问题完全不符。在实践驱动的学习过程中，这些不可用的资源极大地挫伤了学习的积极性。我花费了大量时间去修复这些本应是完美无缺的教学代码，这让我开始怀疑作者是否真的在交付前对这些内容进行了实际的验证。一本好的开发书籍，其代码和资源是其灵魂，而这本书的灵魂似乎已经腐朽了。

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