Computational Intelligence in Automotive Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Prokhorov, Danil 编

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:

价格:$ 202.27

装帧:

isbn号码:9783540792567

丛书系列:

图书标签:

• Computational Intelligence
• Automotive Engineering
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Deep Learning
• Control Systems
• Autonomous Driving
• Intelligent Transportation Systems
• Vehicle Dynamics
• Optimization Algorithms

智能计算在汽车应用中的技术前沿与实践指南 本书旨在深入探讨和全面梳理当前智能计算技术在现代汽车工程，特别是自动驾驶、智能座舱、车辆控制与优化等领域的前沿应用、核心算法与工程实践。本书内容横跨理论基础、前沿研究到实际部署的全链条，为汽车行业的工程师、研究人员以及相关专业的学生提供了一部详实的技术参考手册和实践指南。 第一部分：智能计算基础与汽车环境建模 本部分奠定了理解后续复杂应用的基础，重点聚焦于智能系统在车载复杂环境中的数据获取、处理与表征。 第一章：车载传感器融合与感知系统架构 本章首先对现代汽车中使用的关键传感器（如激光雷达Lidar、毫米波雷达Radar、高分辨率摄像头、超声波传感器）的工作原理、优缺点及数据特性进行了详尽的分析。重点讨论了如何利用卡尔曼滤波（Kalman Filter，包括扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF）以及因子图优化（Factor Graph Optimization）等经典方法实现多源异构数据的实时、高精度融合。同时，深入探讨了基于深度学习的特征级融合（Feature-Level Fusion）和决策级融合（Decision-Level Fusion）的新范式，特别是针对动态环境变化和极端天气下的鲁棒性增强技术。章节最后展望了事件驱动型传感器（如事件相机）在下一代感知系统中的潜力。 第二章：深度学习在环境理解中的核心模型 本章聚焦于支撑自动驾驶“眼睛”的核心深度学习架构。首先详细剖析了卷积神经网络（CNNs）及其在目标检测（如YOLO系列、Faster R-CNN）和语义分割（如U-Net、DeepLab）中的演进历程和针对车载视觉数据的优化策略。随后，引入了Transformer架构在视觉处理中的应用，讨论其在长距离依赖建模和上下文理解上的优势。章节内容涵盖了实例分割（Instance Segmentation）在精确识别障碍物轮廓中的作用，以及对深度估计（Depth Estimation）的单目和双目方法进行对比分析，强调了模型量化、剪枝等工程化技术在满足车载实时性要求中的必要性。 第三章：不确定性量化与可解释性AI（XAI） 自动驾驶对安全性的极致要求使得对模型不确定性的理解至关重要。本章系统介绍了贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning）在量化预测不确定性方面的应用，包括蒙特卡洛Dropout（MC-Dropout）和变分推理（Variational Inference）。同时，深入探讨了当前主流的可解释性技术，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）及其变体，用于诊断模型决策的依据，确保系统在面对“黑箱”决策时的可追溯性和可信赖性。这对于功能安全标准（如ISO 26262）的合规性验证具有指导意义。 第二部分：决策规划与智能控制系统 本部分将焦点从环境感知转移到系统的决策制定和精确的运动控制，这是实现L3及以上级别自动驾驶的关键。 第四章：基于强化学习的决策制定 强化学习（RL）是自动驾驶决策层的核心驱动力之一。本章详细讲解了从基础的Q学习、SARSA到深度Q网络（DQN）及其改进（如Double DQN, Dueling DQN）的原理。重点阐述了策略梯度方法（如REINFORCE, A2C/A3C）和演员-评论家架构（Actor-Critic, 如DDPG, TD3, SAC）在连续动作空间（如转向角、加速度）决策中的优势。书中通过大量案例分析了RL在复杂交通场景（如多车道汇入、环岛通行）下的行为策略学习，并讨论了离线RL（Offline RL）和模仿学习（Imitation Learning, 如GAIL）在数据效率和安全性方面的权衡。 第五章：预测模型与行为规划 准确预测周围交通参与者的未来轨迹是安全规划的前提。本章探讨了轨迹预测的统计模型（如高斯过程）和基于序列模型（如LSTM, GRU）的深度学习方法。更进一步，引入了基于交互式多模态预测（Multi-Modal Prediction）的框架，考虑人类驾驶行为的多样性。在规划层面，本章详细介绍了基于优化的规划方法，特别是二次规划（QP）和非线性规划（NLP）在生成平滑、可执行轨迹中的应用。同时，对比分析了基于采样的规划器（如RRT）和基于搜索的规划器（如A，Hybrid A）在不同场景下的适用性。 第六章：车辆动力学与鲁棒控制 智能系统生成的轨迹必须能够被车辆精确执行。本章深入车辆动力学模型，包括自行车模型（Bicycle Model）和更精确的四轮模型。核心内容是现代控制理论在车辆纵向和横向控制中的应用。详细阐述了模型预测控制（MPC）的原理，包括其如何实时求解约束优化问题以处理非线性和系统约束。针对路面湿滑、轮胎打滑等非线性失稳情况，本章介绍了鲁棒控制方法，如$mathcal{H}_{infty}$控制和滑模控制（SMC），确保在感知和模型存在误差时，车辆仍能保持稳定和预期的行为。 第三部分：智能座舱与人机交互（HMI） 本部分将关注点扩展到提升乘员体验和安全性，智能计算在人机交互中的前沿应用。 第七章：情感计算与驾驶员状态监测（DSM） 驾驶员状态监控是安全智能座舱的关键组成部分。本章探讨了如何利用面部特征识别、眼动追踪和生理信号（如心率、皮肤电反应）来量化驾驶员的疲劳、分心和情绪状态。书中介绍了用于识别微表情和眼睑闭合率的计算机视觉算法，并讨论了如何将这些情感/状态数据融入到自动驾驶系统的决策层，以实现更平稳的接管请求或干预。 第八章：自然语言理解与多模态交互 本章聚焦于下一代车载语音交互系统。深入分析了端到端的语音识别（ASR）模型，包括基于注意力的编码器-解码器架构。重点讨论了上下文相关的自然语言理解（NLU）技术，特别是如何利用知识图谱和语义嵌入技术，使车载助手能够理解复杂的、多轮次的指令，并执行复杂的任务（如导航至特定地点的某个入口）。章节最后讨论了语音合成（TTS）中的情感注入技术，以提高交互的自然度和用户接受度。 第四部分：系统集成、安全与未来趋势 本书的最后一部分关注智能系统在真实世界部署所面临的系统级挑战。 第九章：车载计算平台与边缘推理优化 高性能计算是智能系统的基石。本章详细介绍了面向自动驾驶的硬件架构（如GPU、FPGA、ASIC/SoC），并讨论了从云端训练到车载边缘推理的部署流程。核心内容包括模型压缩技术（知识蒸馏、权重共享）、混合精度计算以及针对特定硬件加速器（如NVIDIA TensorRT, OpenVINO）的算法优化策略，以满足毫秒级的延迟要求。 第十章：功能安全与系统验证 在汽车领域，系统的可靠性是不可妥协的。本章探讨了如何将智能计算模型纳入功能安全体系（如ISO 26262和SOTIF）。重点讨论了仿真环境（如CARLA, AirSim）在测试覆盖率和场景生成中的关键作用。此外，本书还引入了形式化验证（Formal Verification）和基于测试的验证方法，用于证明关键决策算法在特定安全约束下的行为正确性，为智能系统的大规模商业化奠定技术和规范基础。 结语：迈向完全自主的智能未来 本书最后对当前研究的局限性进行了总结，并展望了如领域泛化（Domain Adaptation）、联邦学习（Federated Learning）在车载数据隐私保护中的应用，以及对“安全”与“智能”之间平衡的哲学探讨，为读者指明了未来研究和工程实践的方向。

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