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智能網聯汽車(清華大學車輛與運載學院系列教材)

  • 作者：編者:李克強//王建強//許慶|責編:許龍
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302590613
  • 出版日期：2022/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：278
人民幣：RMB 55 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹智能網聯汽車的相關概念和關鍵技術，內容主要包括智能網聯汽車的定義、技術體系等，針對智能網聯汽車的相關概念及發展背景、硬體體系、環境感知與理解、地圖與定位、決策與控制、測試與評價等關鍵技術進行了詳細闡述。
    本書可作為高等院校汽車類、交通類專業的教材，也可作為企業工程技術人員和管理者的參考讀物，還可作為汽車技術培訓的參考書。
作者介紹
編者:李克強//王建強//許慶|責編:許龍
目錄
1  緒論
  1.1  基本概念
  1.2  發展歷史
  1.3  系統簡介
    1.3.1  體系架構簡介
    1.3.2  關鍵技術簡介
  1.4  等級劃分
  1.5  性能要求
    1.5.1  整體性能
    1.5.2  關鍵技術性能
  本章習題
  參考文獻
2  智能網聯汽車構型與組成
  2.1  緒論
  2.2  系統架構
    2.2.1  硬體系統架構
    2.2.2  雲控系統架構
  2.3  感測器
    2.3.1  視覺感測器
    2.3.2  毫米波雷達
    2.3.3  激光雷達
    2.3.4  超聲波雷達
    2.3.5  感測器性能與布置
  2.4  導航定位
    2.4.1  全球衛星導航定位系統
    2.4.2  慣性導航定位
  2.5  網聯通信
    2.5.1  通信終端
    2.5.2  通信方式
  2.6  人機交互
    2.6.1  基於傳統硬體的交互
    2.6.2  基於智能設備的交互
  2.7  計算平台
    2.7.1  異構分佈硬體架構
    2.7.2  自動駕駛操作系統
  2.8  執行裝置
    2.8.1  線控驅動
    2.8.2  線控轉向
    2.8.3  線控制動
  2.9  雲控平台
    2.9.1  雲控基礎平台
    2.9.2  雲控應用平台
  本章習題
  參考文獻
3  環境感知與理解
  3.1  緒論
  3.2  目標檢測
    3.2.1  概述
    3.2.2  傳統檢測方法
    3.2.3  深度學習檢測方法

    3.2.4  應用舉例
  3.3  目標跟蹤
    3.3.1  概述
    3.3.2  傳統跟蹤方法
    3.3.3  深度學習跟蹤方法
    3.3.4  應用舉例
  3.4  融合感知
    3.4.1  概述
    3.4.2  神經網路融合方法
    3.4.3  概率融合方法
    3.4.4  應用舉例
  3.5  意圖識別與軌跡預測
    3.5.1  概述
    3.5.2  意圖識別方法
    3.5.3  軌跡預測方法
    3.5.4  應用舉例
  3.6  行車風險評估
    3.6.1  行車風險定義
    3.6.2  行車風險影響因素
    3.6.3  行車風險評估方法
    3.6.4  應用舉例
  本章習題
  參考文獻
4  地圖與定位
  4.1  緒論
  4.2  高精度動態地圖
    4.2.1  概述
    4.2.2  地圖架構
    4.2.3  建圖流程
    4.2.4  建圖方法
    4.2.5  應用舉例
  4.3  高精度協同定位
    4.3.1  概述
    4.3.2  定位框架
    4.3.3  定位原理
    4.3.4  定位演算法
    4.3.5  應用舉例
  本章習題
  參考文獻
5  決策與控制
  5.1  緒論
  5.2  自主決策與控制
    5.2.1  概述
    5.2.2  車輛建模
    5.2.3  自主決策
    5.2.4  自主控制
    5.2.5  應用案例
  5.3  協同決策與控制
    5.3.1  概述
    5.3.2  網聯繫統建模

    5.3.3  協同決策
    5.3.4  協同控制
    5.3.5  車路雲一體化
    5.3.6  應用案例
  本章習題
  參考文獻
6  測試與評價
  6.1  緒論
  6.2  測試方法
    6.2.1  測試分類
    6.2.2  測試流程
    6.2.3  應用舉例
  6.3  評價方法
    6.3.1  評價目標
    6.3.2  性能與指標
    6.3.3  評價模型
    6.3.4  應用舉例
  6.4  封閉測試場與測試設備
    6.4.1  封閉測試場
    6.4.2  測試設備
  本章習題
  參考文獻
附錄A  基礎知識
  A.1  最優化理論
    A.1.1  狀態估計
    A.1.2  最大似然估計求解
    A.1.3  最小二乘求解
  A.2  機器學習
    A.2.1  概述
    A.2.2  特徵提取器
    A.2.3  模型參數估計
    A.2.4  卷積神經網路
    A.2.5  循環神經網路
  A.3  控制理論
    A.3.1  經典控制理論
    A.3.2  現代控制理論
    A.3.3  最優控制
  A.4  濾波演算法
    A.4.1  卡爾曼濾波
    A.4.2  擴展卡爾曼濾波
  A.5  代數與幾何
    A.5.1  空間變換基礎
    A.5.2  圖論
  參考文獻

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