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页数:254

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出版时间:2007-8

价格:25.00元

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isbn号码:9787304039486

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《智驾未来：汽车智能化与自动驾驶前沿技术解析》 内容简介 随着科技的飞速发展，汽车已不再仅仅是简单的交通工具，而是集成了前沿计算、通信、传感与人工智能技术的智能终端。本书《智驾未来：汽车智能化与自动驾驶前沿技术解析》深入探讨了驱动汽车产业革新的核心技术，勾勒出未来出行的新蓝图。本书旨在为读者提供一个全面、深入的技术视野，理解并把握汽车智能化和自动驾驶领域的发展脉络与核心挑战。 第一篇：汽车智能化基础——感知、决策与控制的融合 汽车智能化是实现自动驾驶的基石。本篇将从感知系统、决策系统和控制系统三个维度，详细解析智能化汽车的关键技术。 第一章：汽车感知系统——洞察周遭世界的“眼睛”与“耳朵” 车载传感器技术： 摄像头（Camera）：介绍不同类型的车载摄像头（单目、双目、鱼眼、红外等），阐述其在目标检测、车道线识别、交通标志识别、行人检测等方面的作用。深入分析图像处理算法（如CNN、YOLO、SSD等）在车载视觉感知中的应用，以及光照、天气等复杂环境对视觉感知的挑战与应对策略。 激光雷达（LiDAR）：解析不同 LiDAR 技术（如机械式、固态式）的原理，重点关注其在三维环境建模、障碍物检测、距离测量等方面的优势。探讨 LiDAR 点云数据的处理技术，如滤波、分割、配准等，以及其在恶劣天气下的性能限制。 毫米波雷达（Radar）：介绍毫米波雷达的工作原理，分析其在探测距离、穿透性（如雨雾）方面的优势。重点讲解其在自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、盲点监测（BSD）等功能中的应用，以及其在目标分辨率方面的局限性。 超声波传感器（Ultrasonic Sensor）：阐述超声波传感器的工作原理，分析其在短距离障碍物检测、泊车辅助等方面的应用，以及其探测范围和精度限制。 惯性测量单元（IMU）与全球导航卫星系统（GNSS）：讲解 IMU（加速度计、陀螺仪）和 GNSS（GPS、北斗等）在车辆定位、姿态估计、惯性导航中的作用，以及它们如何与其它传感器融合以提高定位精度。 多传感器融合技术： 传感器融合的必要性：阐述单一传感器无法满足复杂驾驶场景的需求，融合是提升感知鲁棒性、准确性和冗余度的关键。 融合层次：详细介绍数据级融合（直接融合原始传感器数据）、特征级融合（融合提取的特征）和决策级融合（融合各传感器独立的决策结果）的原理、优缺点及适用场景。 常用融合算法：深入讲解卡尔曼滤波（Kalman Filter）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（Particle Filter）等状态估计算法在多传感器融合中的应用。介绍基于深度学习的传感器融合方法。 环境感知与场景理解： 高精地图（HD Map）：讲解高精地图的构成（道路几何信息、语义信息、属性信息等），以及其在精确定位、路径规划、决策辅助中的重要作用。介绍高精地图的制作与更新技术。 语义分割与实例分割：解析如何通过深度学习算法对感知数据进行语义分割（区分不同类别的区域，如道路、车辆、行人、建筑等）和实例分割（区分同类别的不同个体）。 可行驶区域检测（Free Space Detection）：讲解如何从传感器数据中准确识别出车辆可以安全行驶的区域。 交通对象识别与跟踪：深入探讨车辆、行人、自行车、交通信号灯、交通标志等目标的高精度识别与连续跟踪技术。 第二章：汽车决策系统——做出智慧驾驶选择 运动规划（Motion Planning）： 全局路径规划：介绍 A、Dijkstra 等经典算法在宏观路径规划中的应用。 局部路径规划与行为决策：重点分析如何基于感知信息和交通规则，生成安全、舒适、高效的局部行驶轨迹。讲解模型预测控制（MPC）、动态窗口法（DWA）、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）等在局部路径规划中的应用。 意图预测：探讨如何通过分析其他交通参与者的行为，预测其未来意图（如变道、刹车、转弯），为己方决策提供依据。 行为决策（Behavioral Decision Making）： 规则与逻辑：介绍基于专家系统、有限状态机等传统方法进行决策。 强化学习（Reinforcement Learning）：深入分析强化学习在交通场景下的应用，如何通过“试错”学习最优驾驶策略。讲解 Q-learning、Deep Q-Networks（DQN）、Actor-Critic 等算法。 博弈论（Game Theory）：探讨在多智能体交互场景下，如何运用博弈论模型进行决策。 风险评估与安全决策： 碰撞检测与避免：讲解在规划过程中如何进行实时碰撞检测，并采取规避措施。 不确定性处理：分析感知和预测中的不确定性，并设计相应的鲁棒决策机制。 安全冗余设计：探讨在关键决策环节设置安全冗余，确保在失效情况下仍能保证安全。 第三章：汽车控制系统——精准执行驾驶指令 车辆动力学模型： 轮胎模型：介绍 Pacejka、Brush 等经典轮胎模型，分析其在模拟车辆抓地力、滑移等方面的作用。 车辆运动模型：讲解自行车模型、二自由度模型、多自由度模型等，用于描述车辆在不同工况下的运动状态。 横向控制（Steering Control）： PID 控制：介绍 PID 控制器在方向盘角度跟踪方面的应用。 模型预测控制（MPC）：重点分析 MPC 在高精度路径跟踪、平顺转向控制中的优势，以及其模型预测和优化特性。 LQR（Linear Quadratic Regulator）：讲解 LQR 在线性系统下的最优控制设计。 纵向控制（Speed Control）： ACC 系统控制：解析 ACC 如何通过控制油门和刹车，实现与前车的恒定距离或速度。 自适应巡航控制（ACC）的升级：介绍自适应巡航控制（ACC）的进一步发展，如 Stop&Go 功能、弯道限速等。 能量管理控制：在混合动力和电动汽车中，讲解如何优化纵向控制以实现最佳能耗。 制动控制： 防抱死制动系统（ABS）：介绍 ABS 的工作原理，防止车轮抱死，保持转向能力。 电子稳定控制系统（ESC/ESP）：讲解 ESC/ESP 如何通过对各车轮施加制动力，稳定车身姿态，防止侧滑。 线控转向与线控制动：深入探讨线控技术（Drive-by-Wire）在实现精准、快速的转向和制动控制中的作用。 第二篇：自动驾驶技术核心——从辅助到自主 本篇将聚焦于自动驾驶技术的关键要素，从不同级别的自动驾驶能力、感知数据的处理与理解，到决策规划的实现，再到高可靠性的系统架构与测试验证。 第四章：自动驾驶分级与技术挑战 SAE 自动驾驶分级标准：详细介绍 L0-L5 级别的自动驾驶定义、技术要求及实现难度，分析各级别之间的技术跨越。 关键技术瓶颈： 极端天气下的感知：分析雨、雪、雾、霾等恶劣天气对传感器性能的影响，以及提升鲁棒性的方法。 复杂交通场景：如无保护左转、行人鬼探头、急刹车情况等，需要高级的决策和规划能力。 长尾问题（Long Tail Problem）：指那些罕见但可能导致严重后果的场景，如何通过数据收集、模型训练和仿真来解决。 高精度地图的实时更新与维护：保证地图信息与实际道路环境的一致性。 网络安全与数据隐私：自动驾驶系统面临的网络攻击风险，以及个人驾驶数据的隐私保护问题。 法规与伦理问题：自动驾驶事故的责任划分、道德困境（如“电车难题”）等。 第五章：感知数据处理与场景理解的进阶 基于深度学习的感知模型： 目标检测与跟踪的先进模型：介绍 Transformer、BEV（Bird's Eye View）等新型网络结构在提升感知精度和效率方面的应用。 3D 物体检测与跟踪：从 LiDAR 或多目相机数据中实现车辆、行人等物体的三维边界框检测与跟踪。 传感器异构性处理：如何有效融合来自不同类型传感器（Camera, LiDAR, Radar）的数据。 时空感知与行为预测： 轨迹预测：利用 LSTM、GRU、Transformer 等序列模型，预测其他交通参与者的未来运动轨迹。 意图识别：通过分析历史行为和环境信息，推断其他交通参与者的驾驶意图。 交通流分析与预测：理解并预测整个交通系统的动态变化。 地图信息与传感器数据的深度融合： 在线地图构建与更新：车辆行驶过程中，如何实时感知环境变化，并更新高精度地图。 地图辅助感知：利用地图信息（如车道线、交通标志位置）增强传感器数据的识别能力。 第六章：自动驾驶决策与规划的演进 强化学习在决策中的深度应用： 多智能体强化学习：研究在复杂交互场景下，多个自动驾驶车辆或与人类驾驶员之间的协作与竞争。 模仿学习（Imitation Learning）：通过学习人类专家的驾驶行为，快速获得高质量的驾驶策略。 基于图神经网络（GNN）的决策： 建模交通参与者之间的关系：利用 GNN 捕捉不同车辆、行人之间的相互影响，进行更全局的决策。 可解释性 AI（Explainable AI, XAI）在决策中的应用： 理解决策过程：如何让自动驾驶系统的决策过程更加透明，便于调试和信任。 安全与鲁棒的路径规划： 基于不确定性的规划：考虑感知和预测的误差，生成在各种可能情况下的安全路径。 紧急避险（Emergency Maneuver）策略：设计在极端危险情况下，能够快速、安全地规避风险的策略。 第七章：自动驾驶系统的架构、安全与可靠性 硬件平台与计算架构： 高性能计算平台：介绍 GPU、FPGA、ASIC 等在处理海量感知数据和复杂算法中的应用。 车载计算平台（如 NVIDIA Drive, Qualcomm Snapdragon Ride）：分析不同平台的技术特点与性能优势。 计算资源的优化与分配：如何在有限的算力下高效运行感知、决策、控制模块。 软件架构与中间件： ROS（Robot Operating System）：介绍 ROS 在自动驾驶软件开发中的作用，及其在模块化、通信、工具链方面的优势。 ROS 2：分析 ROS 2 在实时性、安全性、分布式计算等方面的改进。 AUTOSAR：介绍 AUTOSAR（Automotive Open System Architecture）在汽车软件标准化方面的应用。 功能安全（Functional Safety）与信息安全（Cybersecurity）： ISO 26262 标准：深入讲解该标准在汽车功能安全设计、ASIL 等级评定、安全分析（如 FMEA, FTA）中的要求。 信息安全威胁与防护：分析自动驾驶系统面临的网络攻击类型（如 CAN 总线攻击、OTA 漏洞），以及相应的安全防护措施（如加密、认证、入侵检测）。 冗余设计与故障检测：对关键传感器、执行器、计算单元进行冗余设计，并实现对故障的及时检测与处理。 测试与验证： 仿真测试（Simulation）：介绍不同类型的仿真平台（如 Carla, AirSim, NVIDIA Drive Sim），以及其在场景覆盖、回归测试、性能评估中的作用。 硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）测试：将真实硬件集成到仿真环境中进行测试。 封闭场地测试（Proving Ground Testing）：在受控环境下进行真实车辆的测试。 公开道路测试（Public Road Testing）：在真实交通环境中进行验证，收集真实数据。 数据集构建与管理：高质量数据集对于模型训练和验证至关重要。 第三篇：未来趋势与创新应用 本篇将展望自动驾驶技术的未来发展方向，探讨其在不同领域的创新应用，并讨论生态系统与产业发展。 第八章：下一代自动驾驶技术展望 车联网（V2X）与协同自动驾驶： V2V（Vehicle-to-Vehicle）：车辆之间的通信，实现协同感知、协同决策。 V2I（Vehicle-to-Infrastructure）：车辆与路侧基础设施（如信号灯、交通管理系统）的通信，提升交通效率与安全性。 V2P（Vehicle-to-Pedestrian）：车辆与行人之间的通信，提高行人安全。 V2N（Vehicle-to-Network）：车辆与网络（云端）的通信，实现高精度地图更新、远程诊断、软件升级等。 协同感知（Cooperative Perception）：多车共享传感器信息，提升整体感知范围和精度。 协同决策（Cooperative Decision Making）：多车根据共享信息进行协调决策，例如编队行驶。 人工智能在自动驾驶中的更深层次应用： 生成式 AI：用于生成更逼真的仿真场景，或辅助数据增强。 自监督学习与无监督学习：减少对大规模标注数据的依赖。 联邦学习（Federated Learning）：在保护数据隐私的前提下，利用分散在不同车辆上的数据进行模型训练。 传感器技术的革新： 固态 LiDAR 的普及：更小巧、更可靠、成本更低的 LiDAR 解决方案。 高清摄像头与计算成像：提升摄像头在复杂光照和恶劣天气下的表现。 新型传感器：如侧向 LiDAR、热成像传感器等。 高算力车载芯片的发展： 面向 AI 的专用处理器：更高效的神经网络推理芯片。 异构计算架构：融合 CPU、GPU、NPU 等多种计算单元。 软件定义汽车（Software-Defined Vehicle, SDV）： OTA 软件更新：通过空中下载技术，实现车辆功能的持续升级和优化。 SOA 架构（Service-Oriented Architecture）：将汽车功能模块化为服务，方便集成与开发。 第九章：自动驾驶的创新应用场景 智能网联物流： 自动驾驶卡车：长途货运的效率提升。 最后一公里配送：小型自动驾驶配送车辆。 港口、矿山等封闭场景的自动驾驶：安全、高效的运营。 出行即服务（Mobility as a Service, MaaS）： 自动驾驶出租车（Robotaxi）：共享出行模式的革新。 自动驾驶巴士与班车：公共交通的智能化。 按需出行服务。 特定场景自动驾驶： 自动代客泊车（Automated Valet Parking, AVP）：停车体验的便捷化。 农用机械自动驾驶：提高农业生产效率。 清洁能源车辆的自动驾驶：与自动充电设施结合。 车载信息娱乐与生活助手： 智能座舱：与自动驾驶系统协同，提供更丰富的车载娱乐和办公体验。 AI 助手：理解用户需求，提供个性化服务。 第十章：构建自动驾驶生态系统与产业未来 跨界合作与产业联盟： 车企、科技公司、零部件供应商、运营商的协同。 标准制定与互操作性。 商业模式的创新： 硬件销售、软件服务、数据服务、出行服务。 订阅模式与按使用付费。 人才培养与技术人才需求： 对 AI、机器人、软件工程、数据科学等领域人才的需求。 政策法规的演进与国际合作： 各国自动驾驶法律法规的制定与调整。 国际间的技术交流与合作。 面向未来的可持续出行： 自动驾驶与电动化、共享化的结合，共同构建绿色、智能的出行未来。 本书《智驾未来：汽车智能化与自动驾驶前沿技术解析》力求从技术原理到应用落地，从当前挑战到未来展望，为读者提供一个系统、深入的学习平台。无论是对汽车行业的从业者、研究者，还是对未来出行充满好奇的爱好者，本书都将是您探索智能驾驶世界的重要指南。

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这本书在底盘和车身电子部分的阐述，完全颠覆了我以往对“钣金电工”的粗浅认知。它没有浪费篇幅在那些常见的车灯或喇叭故障上，而是直奔主题——车辆动态控制系统（VDC/ESC）和先进驾驶辅助系统（ADAS）的诊断难点。我特别留意了关于转向角度传感器校准过程的描述，作者详细拆解了不同品牌车辆的初始化流程差异，以及在校准失败时，系统内部可能出现的逻辑冲突。这种对细微差别的捕捉，体现了作者对主流车型深度实践的积累。更令人惊喜的是，书中还穿插了关于高压电气系统在混合动力和纯电动车中的安全诊断规程，虽然篇幅不多，但其严谨程度和对操作规范的强调，对于当前汽车维修领域的转型升级具有极强的指导意义。读到这一部分，我仿佛置身于一个高级技术培训班中，所学到的不再是维修手册上的标准流程，而是专家们在处理疑难杂症时所遵循的非标准、高阶逻辑。

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这本书的结构设计非常巧妙，它在理论讲解和实战案例之间找到了一个近乎完美的平衡点。与其他技术书籍不同，它没有将案例部分束之高阁，而是将它们融入到故障诊断流程的每一步骤中。比如，在讲解传感器信号干扰时，作者引用了一个维修店差点把ECU烧毁的真实案例，详细说明了错误接线可能引发的瞬态电压尖峰。这不仅起到了警示作用，更重要的是，它将“理论知识”瞬间转化成了“实际教训”。阅读体验上，语言风格非常口语化，但技术用词又极其精准，读起来丝毫没有枯燥感，反而像是在听一位资深师傅在车间里跟你分享他的“独家秘籍”。我个人特别喜欢它对诊断工具的介绍部分，不只是介绍功能，更阐述了每种工具的适用场景和局限性，帮助读者学会“用对工具，而不是滥用工具”。

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最后一部分关于新能源汽车故障诊断的引入，虽然篇幅相对精简，但其前瞻性令人眼前一亮。它聚焦的不是电池的化学性能，而是动力电子控制器（PCU）与整车控制器（VCU）之间的信息交互和热管理逻辑。作者没有陷入复杂的电力电子学深渊，而是聚焦于如何通过诊断接口读取和解析那些特有的故障模式，比如牵引电机过流保护触发的原因分析，以及能量回收系统在低温条件下的限制策略。这种聚焦于“控制层面”而非“硬件层面”的诊断方法，非常符合未来汽车维修的技术发展方向。全书的排版清晰，图文并茂，专业术语的解释详尽到位，即便是初学者也能通过它构建起一个扎实的技术框架，而对于经验丰富的人来说，它更像是一本可以随时翻阅、查漏补缺的高阶参考书，能持续提供解决复杂问题的思路和信心。

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这本书的开篇简直就是一场对现代汽车电子控制系统的深度潜水，作者没有满足于停留在表面的故障码解读，而是像一位经验丰富的老技师，手把手地将我们领进了ECU（发动机控制单元）的工作原理迷宫。我对其中关于CAN总线通信协议的解析印象最为深刻，那些原本晦涩难懂的时序图和数据帧结构，在作者的笔下变得异常清晰。特别是讲解如何通过示波器捕捉异常信号时，那种对实际操作细节的把握，完全不是纸上谈兵。书中列举了几个典型的“幽灵故障”案例，比如间歇性断火和传感器信号漂移，并通过详尽的电路图和波形图对比，清晰地展示了故障的根本原因，而不是仅仅停留在更换部件的层面。我尤其欣赏作者强调的“系统性思维”，要求读者在诊断时必须将电气、机械、燃油和排放系统视为一个不可分割的整体去考量。这使得读完第一部分后，我对于处理那些复杂、多变且难以定位的电子故障时，有了一种前所未有的信心，感觉自己不再是盲目地试错，而是手握精确的地图在探索。

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关于燃油供给和排放控制的章节，与其说是一本技术手册，不如说是一部关于“污染控制哲学”的深度探讨。作者没有简单地罗列氧传感器或三元催化器的故障代码，而是深入剖析了全球不同排放标准（如欧VI、国六）对发动机控制策略的强制影响。我深感震撼的是关于DTC（故障诊断码）生成逻辑的解析。作者展示了如何通过读取冻结帧数据，逆推出车辆在特定工况下，哪些修正值超出了预设范围，从而准确判断是硬件损坏还是控制逻辑错误。这种“从结果推断过程”的诊断思路，在处理间歇性失火和催化器效率不足的故障时，显得尤为有力。书中用大量的图表对比了传统燃油直喷（GDI）与多点电喷（MPI）在碳沉积和燃烧效率控制上的差异，让我对如何有效维护和诊断GDI系统的积碳问题有了更深刻的理解。

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