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智能汽車感測技術/智能汽車關鍵技術叢書

作者：編者:楊明//王春香//錢燁強//庄瀚洋|責編:王婕
出版社：機械工業
ISBN：9787111805656

出版日期：2026/04/01
裝幀：平裝
頁數：288

人民幣：RMB 149 元售價：元

內容大鋼

    感知系統是自動駕駛實現環境理解與決策規劃的基礎，其性能直接影響自動駕駛系統的安全性與可靠性。本書以「精準感知—可靠融合—高效應用」為主線，構建了從單感測器原理剖析到多源感測協同的完整技術體系。全書共7章，不僅深入解析視覺、毫米波雷達、激光雷達三大核心感測器的硬體架構、信號處理全流程及工程落地挑戰，還系統闡述超聲波感測器、紅外感測器、事件相機等輔助感知技術，並融合V2X通信與路側感知單元，構建起完整的「車-路-雲」協同感知網路。
    本書聚焦工程實用導向，專設「智能汽車感測器標定技術」與「多感測器智能融合技術」兩大核心章節，系統講解從單感測器參數校準到多源時空聯合標定的全流程技術要點，同時涵蓋經典概率濾波方法、深度學習及Transformer等前沿融合演算法，為構建高可靠感知系統提供全方位技術解決方案。
    通過系統學習本書，讀者可全面掌握智能汽車感知技術體系，深入理解各類感測器的性能特性與協同工作機制。本書可為智能駕駛領域研發人員提供理論參考與工程實踐指南，也可作為車輛工程、自動化、人工智慧等相關專業的高年級本科生及研究生教材。

作者介紹

編者:楊明//王春香//錢燁強//庄瀚洋|責編:王婕
楊明，上海交通大學特聘教授，博士生導師，全國寶鋼優秀教師，國家「萬人計劃」科技創新領軍人才。長期從事無人車和智能機器人等領域的教學與研究工作，現任上海交通大學智能網聯電動汽車創新中心主任、中國自動化學會教育工作委員會副主任和智能車工作委員會副主任、中國人工智慧學會理事和智能機器人專業委員會副主任。近年來在國內外學術刊物上發表論文300余篇，獲國家發明專利授權50余項，指導學生多次獲評IEEE Intelligent Vehicle Symposium、中國智能機器人大會等國內外頂級會議優秀論文。作為負責人，先後獲得上海市技術發明一等獎、上海市教學成果獎一等獎、教育部技術發明獎、霍英東教育教學獎等獎項。

前言
第1章智能汽車與感測器系統概述
  1.1 智能汽車技術框架與發展
    1.1.1 智能汽車的定義
    1.1.2 智能化分級
    1.1.3 智能汽車核心技術
    1.1.4 典型智能汽車應用場景
  1.2 智能汽車感測器系統
    1.2.1 感測器系統定義
    1.2.2 系統硬體架構
    1.2.3 關鍵性能指標
    1.2.4 數據處理流程
  1.3 感測器分類與關鍵技術
    1.3.1 感測器分類
    1.3.2 多源感測器融合方法
    1.3.3 標定與補償技術
  1.4 技術挑戰與發展趨勢
    1.4.1 工程挑戰
    1.4.2 技術瓶頸
    1.4.3 未來趨勢
第2章車載視覺感測技術
  2.1 典型視覺系統與工作原理
    2.1.1 單目視覺系統
    2.1.2 立體視覺系統
    2.1.3 環視全景視覺系統
  2.2 圖像處理流程
    2.2.1 圖像採集與預處理
    2.2.2 圖像特徵提取
    2.2.3 圖像分析與理解
  2.3 智能視覺處理演算法
    2.3.1 傳統視覺方法
    2.3.2 深度學習方法
  2.4 典型應用場景
    2.4.1 車道線檢測與識別
    2.4.2 交通標誌與信號燈識別
    2.4.3 車輛、行人及障礙物檢測跟蹤
  2.5 挑戰與展望
    2.5.1 光照、天氣等環境影響
    2.5.2 計算複雜度與實時性
    2.5.3 新興技術
第3章車載毫米波雷達感測技術
  3.1 系統組成與架構
    3.1.1 硬體系統組成
    3.1.2 軟體處理架構
  3.2 信號處理與測量原理
    3.2.1 信號發射、接收與混頻
    3.2.2 目標距離測量
    3.2.3 目標速度測量
    3.2.4 目標角度測量
  3.3 雷達雜波抑制與去噪

    3.3.1 雷達雜波與雜訊
    3.3.2 雜波抑制
    3.3.3 恆虛警檢測
    3.3.4 波束形成
  3.4 智能雷達檢測與跟蹤
    3.4.1 目標聚類演算法
    3.4.2 目標檢測演算法
    3.4.3 目標跟蹤演算法
  3.5 典型應用場景
    3.5.1 障礙物檢測
    3.5.2 ADAS集成
    3.5.3 4D成像雷達技術與應用
  3.6 挑戰與展望
    3.6.1 解析度提升與成本控制
    3.6.2 目標識別與分類能力
    3.6.3 干擾與互擾問題
第4章車載激光雷達感測技術
  4.1 系統組成與架構
    4.1.1 硬體系統組成
    4.1.2 軟體處理架構
  4.2 工作原理與系統分類
    4.2.1 激光測距原理
    4.2.2 掃描方式分類
    4.2.3 激光雷達作用距離與性能模型
  4.3 激光雷達信號處理流程
    4.3.1 回波信號接收與預處理
    4.3.2 回波信號降噪技術
  4.4 點雲智能處理演算法
    4.4.1 點雲濾波與去噪
    4.4.2 點雲特徵提取與描述
    4.4.3 點雲分割與目標提取
    4.4.4 點雲配准與SLAM基礎
    4.4.5 基於深度學習的點雲處理
  4.5 三維感知與重建
    4.5.1 雲三維可視化
    4.5.2 場景三維重建技術
  4.6 典型應用場景
    4.6.1 高精度障礙物檢測與跟蹤
    4.6.2 車道線與可行駛區域感知
    4.6.3 高精度地圖構建與定位
    4.6.4 ADASADS集成
  4.7 挑戰與展望
    4.7.1 成本、可靠性與車規
    4.7.2 惡劣天氣性能
    4.7.3 固態化與晶元化趨勢
第5章其他車載感測器技術
  5.1 超聲波感測器
    5.1.1 系統組成與工作原理
    5.1.2 信號處理與測距演算法
    5.1.3 性能特性與局限性

    5.1.4 典型應用場景泊車輔助
  5.2 紅外感測器
    5.2.1 系統組成與工作原理
    5.2.2 紅外圖像處理與目標識別
    5.2.3 技術優勢與挑戰
    5.2.4 典型應用場景夜視、行人檢測
  5.3 事件相機
    5.3.1 工作原理與數據特性
    5.3.2 事件數據處理流程
    5.3.3 事件處理演算法
    5.3.4 典型應用場景
  5.4 車身狀態感測器
    5.4.1 類別與功能
    5.4.2 關鍵感測器原理與信號處理
    5.4.3 狀態估計與車輛動力學模型
    5.4.4 典型應用場景車輛定位
  5.5 V2X與路側感知
    5.5.1 V2X通信感知基礎
    5.5.2 路側感知單元技術
    5.5.3 車路協同感知數據融合
第6章智能汽車感測器標定技術
  6.1 標定基礎與模型
    6.1.1 感測器內參模型
    6.1.2 感測器外參模型
    6.1.3 經典標定方法
    6.1.4 自動駕駛標定規範
  6.2 單感測器標定技術
    6.2.1 相機內參標定
    6.2.2 激光雷達內參標定
    6.2.3 雷達天線陣列標定
  6.3 多感測器聯合標定
    6.3.1 相機激光雷達標定
    6.3.2 相機毫米波雷達標定
    6.3.3 多模態感測器時空標定
  6.4 標定工具鏈與驗證
    6.4.1 標定演算法實現與優化
    6.4.2 標定工具與軟體開發
    6.4.3 實車標定流程與精度驗證
  6.5 前沿技術與挑戰
    6.5.1 在線標定與自標定技術
    6.5.2 標定魯棒性與退化處理
    6.5.3 無標定物弱標定物方法
第7章多感測器智能融合技術
  7.1 融合系統基礎
    7.1.1 系統架構與融合層級
    7.1.2 融合的數學基礎與模型
    7.1.3 時空同步與對齊技術
  7.2 經典融合演算法
    7.2.1 概率濾波方法
    7.2.2 貝葉斯推理與DS證據理論

  7.3 智能融合演算法
    7.3.1 深度學習融合框架
    7.3.2 基於圖神經網路的融合
    7.3.3 多模態Transformer融合
    7.3.4 聯邦學習在融合中的應用
  7.4 融合系統評估與測試
    7.4.1 性能評價指標體系
    7.4.2 模擬與實車測試驗證方法
  7.5 典型應用場景
    7.5.1 多感測器目標檢測與跟蹤
    7.5.2 多感測器緊耦合定位與SLAM
    7.5.3 環境理解與場景語義重建
    7.5.4 感測器冗余與失效容錯
  7.6 挑戰與展望
    7.6.1 異構感測器不確定性建模
    7.6.2 複雜場景下的魯棒性
    7.6.3 計算效率與實時性
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