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基於AI的智能汽車自動駕駛技術(工信精品智能網聯汽車系列教材)

  • 作者：編者:丁輝//崔勝民//魯娥|責編:劉曉東
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115663771
  • 出版日期：2025/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：219
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書全面、深入地探討AI技術在智能汽車自動駕駛領域的應用與發展。本書通過對智能汽車自動駕駛與AI的交匯、認識AI技術、AI驅動的環境感知技術、AI驅動的導航定位技術、AI驅動的決策規劃技術、AI驅動的控制執行技術以及AI驅動的用戶體驗技術等方面的詳細介紹，為讀者提供了全方位、多層次的視角，以幫助讀者理解智能汽車自動駕駛領域AI技術的核心原理與應用。
    本書內容豐富、結構清晰、邏輯嚴密，既適合作為智能汽車自動駕駛技術領域的專業教材，也適合對智能汽車和AI技術感興趣的讀者閱讀。
作者介紹
編者:丁輝//崔勝民//魯娥|責編:劉曉東
目錄
項目1  智能汽車自動駕駛與AI的交匯
  【思維導圖】
  【學習目標】
  【導入案例】
  【知識探索】
  1.1  自動駕駛技術的興起與AI的崛起
    1.1.1  自動駕駛技術的發展現狀
    1.1.2  AI技術在各個領域的應用
    1.1.3  自動駕駛與AI結合的必然性與優勢
  1.2  AI在智能汽車中的應用
    1.2.1  AI在智能汽車環境感知中的應用
    1.2.2  AI在智能汽車導航定位中的應用
    1.2.3  AI在智能汽車決策規劃中的應用
    1.2.4  AI在智能汽車控制執行中的應用
  1.3  自動駕駛系統的核心架構與AI融合
    1.3.1  自動駕駛系統的基本架構與工作原理
    1.3.2  AI演算法與自動駕駛系統的深度融合
    1.3.3  AI對自動駕駛性能提升的貢獻分析
  1.4  AI驅動的自動駕駛技術面臨的挑戰與機遇
    1.4.1  技術挑戰與機遇
    1.4.2  市場機遇與挑戰
    1.4.3  政策與法規
  1.5  AI驅動的自動駕駛技術的發展趨勢
    1.5.1  自動駕駛技術的發展趨勢
    1.5.2  自動駕駛技術的應用場景拓展
  【擴展閱讀】車界探秘：AI駕馭新篇章——智能汽車奇遇
  【項目實訓】基於AI技術的智能汽車自動駕駛系統的認識
  【歸納與提高】
  【知識鞏固】
項目2  認識AI技術
  【思維導圖】
  【學習目標】
  【導入案例】
  【知識探索】
  2.1  AI技術概述
    2.1.1  AI技術的定義及發展
    2.1.2  AI技術的核心思想
    2.1.3  AI技術的前沿動態
    2.1.4  AI技術和自動駕駛領域的未來發展趨勢
  2.2  機器學習基本原理
    2.2.1  機器學習的定義與分類
    2.2.2  監督學習
    2.2.3  無監督學習
    2.2.4  強化學習
    2.2.5  機器學習在自動駕駛中的應用
  2.3  深度學習框架與演算法
    2.3.1  深度學習的基本原理與優勢
    2.3.2  卷積神經網路與自動駕駛圖像處理
    2.3.3  循環神經網路與序列數據處理
    2.3.4  生成對抗網路與數據增強技術

  2.4  電腦視覺與圖像識別
    2.4.1  電腦視覺在自動駕駛中的應用
    2.4.2  圖像識別與目標檢測演算法
    2.4.3  語義分割與深度估計技術
    2.4.4  實時圖像處理與性能優化
  2.5  自然語言處理與語音交互
    2.5.1  自然語言處理在自動駕駛中的潛在應用
    2.5.2  語音識別與文本生成技術
    2.5.3  語義理解與對話系統構建
    2.5.4  語音交互在自動駕駛場景中的實現與挑戰
  2.6  數據處理與模型優化
    2.6.1  數據收集、清洗與標注方法
    2.6.2  特徵工程與模型選擇策略
    2.6.3  模型驗證與調優流程
    2.6.4  數據安全與隱私保護
  2.7  目標檢測
    2.7.1  目標檢測的發展歷程
    2.7.2  基於深度學習的二維目標檢測演算法
    2.7.3  基於深度學習的三維目標檢測類型
  【擴展閱讀】車界探秘：AI駕馭新篇章——AI的初體驗
  【項目實訓】認識AI技術在自動駕駛中的應用
  【歸納與提高】
  【知識鞏固】
項目3  AI驅動的環境感知技術
  【思維導圖】
  【學習目標】
  【導入案例】
  【知識探索】
  3.1  環境感知技術概述
    3.1.1  環境感知技術在自動駕駛中的作用
    3.1.2  環境感知技術在自動駕駛中的意義
    3.1.3  傳統環境感知技術與AI技術的結合
    3.1.4  AI驅動的環境感知技術的發展趨勢
  3.2  感測器技術與數據融合
    3.2.1  自動駕駛系統中常用的感測器類型
    3.2.2  毫米波雷達的數據
    3.2.3  激光雷達的數據
    3.2.4  視覺感測器的數據
    3.2.5  超聲波感測器的數據
    3.2.6  慣性測量單元的數據
    3.2.7  多感測器數據融合技術與應用
  3.3  基於AI的圖像識別與目標檢測
    3.3.1  基於深度學習的車道線識別
    3.3.2  基於深度學習的車輛檢測
    3.3.3  基於深度學習的行人檢測
    3.3.4  基於深度學習的交通標誌檢測
    3.3.5  基於深度學習的交通信號燈檢測
  3.4  三維點雲重建與場景理解
    3.4.1  三維點雲重建的原理與實現方法
    3.4.2  點雲數據的處理與分析

    3.4.3  場景理解及其在自動駕駛中的應用
  3.5  語義地圖構建與定位
    3.5.1  語義地圖的定義及其在自動駕駛中的作用
    3.5.2  基於AI的語義地圖構建方法
  3.6  環境感知技術的挑戰與研究方向
    3.6.1  當前環境感知技術面臨的挑戰與問題
    3.6.2  改進演算法與提升性能的研究方向
    3.6.3  新技術在環境感知中的應用前景
  【擴展閱讀】車界探秘：AI駕馭新篇章——智能環境感知的奧秘
  【項目實訓】基於AI的環境感知技術在自動駕駛中的應用與實踐
  【歸納與提高】
  【知識鞏固】
項目4  AI驅動的導航定位技術
  【思維導圖】
  【學習目標】
  【導入案例】
  【知識探索】
  4.1  導航定位技術概述
    4.1.1  導航定位的方法
    4.1.2  自動駕駛對導航定位技術的需求與挑戰
    4.1.3  AI在導航定位技術中的創新應用
  4.2  基於AI的地圖構建與更新
    4.2.1  高精度地圖的構建原理與技術
    4.2.2  AI在地圖數據收集與處理中的應用
    4.2.3  實時地圖更新與動態交通信息融合
  4.3  AI輔助的全球定位與局部定位
    4.3.1  GPS及其他全球定位技術的原理與特點
    4.3.2  AI在提升定位精度與穩定性中的作用
    4.3.3  基於AI的局部定位演算法與實現
  4.4  環境感知與多感測器融合定位
    4.4.1  環境感知信息在定位中的應用
    4.4.2  多感測器融合定位的原理與實現
    4.4.3  AI在優化感測器數據融合中的策略
  4.5  導航定位技術的挑戰與未來發展
    4.5.1  當前導航定位技術面臨的主要挑戰
    4.5.2  AI在應對這些挑戰中的潛力
    4.5.3  未來導航定位技術的發展趨勢與前景
  【擴展閱讀】車界探秘：AI駕馭新篇章——AI的決策與學習
  【項目實訓】探索AI驅動的導航定位技術
  【歸納與提高】
  【知識鞏固】
項目5  AI驅動的決策規劃技術
  【思維導圖】
  【學習目標】
  【導入案例】
  【知識探索】
  5.1  決策規劃技術概述
    5.1.1  決策規劃技術的定義與重要性
    5.1.2  傳統決策規劃方法與AI技術的結合
    5.1.3  AI驅動的決策規劃技術在自動駕駛中的優勢與挑戰

  5.2  基於AI的行為預測與決策制訂
    5.2.1  道路使用者行為預測的原理與方法
    5.2.2  AI在行為預測模型構建中的應用
    5.2.3  基於預測結果的決策制訂與優化
  5.3  全局路徑規劃與局部軌跡生成
    5.3.1  全局路徑規劃演算法與實現
    5.3.2  局部軌跡生成的原理與技術
    5.3.3  AI在全局路徑規劃與局部軌跡生成中的作用
  5.4  駕駛策略選擇與實時調整
    5.4.1  不同駕駛場景下的策略選擇
    5.4.2  AI在駕駛策略優化與調整中的應用
    5.4.3  實時交通信息對駕駛策略的影響
  5.5  多目標優化與決策衝突解決
    5.5.1  多目標優化問題的定義與處理方法
    5.5.2  決策衝突解決策略與演算法
    5.5.3  AI在多目標優化與衝突解決中的應用實踐
  5.6  決策規劃技術的評估與優化
    5.6.1  決策規劃性能的評估指標
    5.6.2  決策規劃性能的評估方法
    5.6.3  基於模擬與實驗的性能驗證與優化
    5.6.4  AI在決策規劃技術持續改進中的作用
  5.7  未來趨勢與挑戰探討
    5.7.1  決策規劃技術的發展趨勢預測
    5.7.2  面臨的技術挑戰與解決策略
    5.7.3  政策與法規對決策規劃技術的影響分析
  【擴展閱讀】車界探秘：AI駕馭新篇章——探索未知的挑戰
  【項目實訓】AI驅動的決策規劃技術在自動駕駛系統中的應用
  【歸納與提高】
  【知識鞏固】
項目6  AI驅動的控制執行技術
  【思維導圖】
  【學習目標】
  【導入案例】
  【知識探索】
  6.1  控制執行技術概述
    6.1.1  控制執行技術的定義與核心要素
    6.1.2  自動駕駛對控制執行技術的要求與挑戰
    6.1.3  AI在提升控制執行性能中的關鍵作用
  6.2  車輛動力學模型與AI控制演算法
    6.2.1  車輛動力學模型基礎
    6.2.2  車輛建模方法
    6.2.3  AI控制演算法的原理與應用
    6.2.4  基於AI的車輛動力學模型優化與驗證
  6.3  車輛縱向與橫向控制技術
    6.3.1  車輛縱向速度控制的原理與實現
    6.3.2  車輛橫向穩定性控制的策略與方法
    6.3.3  AI在車輛縱向與橫向協同控制中的應用
  6.4  車輛行為規劃與執行
    6.4.1  車輛行為規劃的基本原理
    6.4.2  AI在車輛行為預測與優化中的作用

    6.4.3  車輛行為執行精準控制技術
  6.5  感知-決策-執行閉環系統
    6.5.1  感知-決策-執行閉環系統的構建
    6.5.2  感知-決策-執行閉環系統的原理
    6.5.3  AI在車輛感知-決策-執行閉環系統優化中的策略
    6.5.4  AI在車輛感知-決策-執行閉環系統優化中的實踐
    6.5.5  實時反饋與自適應調整技術在閉環系統中的應用
  6.6  安全性與魯棒性保障
    6.6.1  自動駕駛系統的安全性問題與挑戰
    6.6.2  AI在提升系統安全性與魯棒性中的措施
    6.6.3  故障檢測、故障隔離與恢復技術的應用
  6.7  控制執行技術的未來發展趨勢與挑戰
    6.7.1  控制執行技術的發展趨勢預測
    6.7.2  面臨的技術挑戰與解決方案
    6.7.3  政策法規對控制執行技術的影響分析
  【擴展閱讀】車界探秘：AI駕馭新篇章——人與AI的和諧共生
  【項目實訓】自動駕駛車輛控制執行技術的優化與實踐
  【歸納與提高】
  【知識鞏固】
項目7  AI驅動的用戶體驗技術
  【思維導圖】
  【學習目標】
  【導入案例】
  【知識探索】
  7.1  用戶體驗在自動駕駛中的重要性
    7.1.1  用戶體驗的定義及其在自動駕駛中的價值
    7.1.2  自動駕駛技術發展中用戶體驗的挑戰與機遇
    7.1.3  AI技術在提升自動駕駛用戶體驗中的作用
  7.2  智能交互技術與界面設計
    7.2.1  人機交互技術的發展趨勢
    7.2.2  智能語音和手勢識別在自動駕駛中的應用
    7.2.3  界面設計原則與用戶體驗優化策略
  7.3  個性化服務與定製體驗
    7.3.1  自動駕駛用戶的個性化需求分析
    7.3.2  基於AI的用戶畫像構建與個性化推薦
    7.3.3  定製化體驗的實現與效果評估
  7.4  情感計算與駕駛情緒識別
    7.4.1  情感計算在自動駕駛中的價值
    7.4.2  駕駛情緒識別的技術原理與實現
    7.4.3  基於情感計算的駕駛體驗優化策略
  7.5  用戶反饋與持續學習機制
    7.5.1  用戶反饋收集與處理流程
    7.5.2  AI在分析用戶反饋中的優勢
    7.5.3  基於用戶反饋的自動駕駛技術持續改進
  7.6  跨場景用戶體驗協同優化
    7.6.1  不同駕駛場景下的用戶體驗需求
    7.6.2  AI在跨場景體驗協同中的作用
    7.6.3  案例研究：優秀跨場景用戶體驗的實踐
  【擴展閱讀】車界探秘：AI駕馭新篇章——駛向未來的夢想
  【項目實訓】AI驅動的用戶體驗技術在自動駕駛中的實踐與探索

  【歸納與提高】
  【知識鞏固】
參考文獻

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