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汽车与自动驾驶:信号处理和机器学基础+自动驾驶汽车定位技术+智能汽车无人驾驶与自动驾驶辅助技术书籍
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9787111718093 9787122388650 9787302537779

商品名称;汽车与自动驾驶:信号处理和机器学基础
作 者;(德)迈克尔·博世,(德)沃尔夫冈· 乌希克著;林雯娴,熊伟波,李雨童译
市 场 ;239.00元
ISBN 号;978-7-111-71809-3
出版日期;2023年3月第1版第1次印刷
页 数;374
开 本;169mm×239mm ·23.75印张·2页·450千字
出 版 社;机械工业出版社






本书涵盖了在整体车辆和自动驾驶领域中需要用到的信号处理和机器学方法,以信号处理相关算法为基础,引入了对应的车辆模型、轨迹算法和行车中的统计信号处理方法,并着重介绍了机器学及其在该领域的应用。为了能自行设计并实现车辆控制中的自动干预算法,本书提供了相关的数学基础知识。各个重点内容将形象地通过题与解题示例来阐明。对于有编程需求的题,本书还提供了相应的MATLAB 脚本。

本书可供汽车领域的工程师阅读参考,也可作为高等院校车辆工程、电气工程、机电工程和计算机科学业师生的教学参考书。






前言

第1章 自动驾驶与车辆导论 1

1.1 自动驾驶 1

1.2 整车与事故统计 5

1.3 关键增值:电子元件与信号处理 12

1.4 题 14

第2章 信号处理基础 15

2.1 线性代数 15

2.1.1 定义与符号 15

2.1.2 线性代数常见运算规则 19

2.1.3 向量与矩阵求导 22

2.1.4 征值和奇异值分解,矩阵范数 24

2.2 用拉格朗日乘数求解化问题 27

2.2.1 带等式约束条件的化问题 28

2.2.2 带不等式约束条件的化问题 29

2.3 概率论 31

2.3.1 概率空间和随机变量 31

2.3.2 条件概率和贝叶斯定理 35

2.3.3 信息论概述 36

2.3.4 高斯随机变量 37

2.3.5 随机变量的变换 40

2.3.6 随机过程 41

2.4 线性系统 45

2.4.1 连续时间系统 45

2.4.2 离散时间系统 46

2.4.3 离散化 46

2.5 频域信号滤波 57

2.5.1 线性时不变系统在频域中的描述 57

2.5.2 低通滤波、带通滤波和高通滤波 59

2.5.3 碰撞加速度信号的低通滤波 61

2.6 题 63

第3章 汽车模型和轨迹 70

3.1 用于被动车辆的碰撞模型 70

3.1.1 质量-弹簧-阻尼器模型 72

3.1.2 多体和有限元计算 79

3.2 涉及自动驾驶和主动车辆的车辆动力学模型 80

3.2.1 相对运动 80

3.2.2 交通参与者运动模型 92

3.2.3 车辆运动力学模型 103

3.2.4 单轨模型和转向行为 115

3.2.5 非线性双轨模型 142

3.3 轨迹规划与控制 147

3.4 题 158

第4章 统计滤波 169

4.1 统计滤波器 169

4.2 卡尔曼滤波器 176

4.2.1 卡尔曼滤波器的推导 176

4.2.2 用卡尔曼滤波器进行跟踪 189

4.2.3 卡尔曼滤波的推广 198

4.3 传感器数据融合 199

4.4 题 205

第5章 机器学 211

5.1 机器学概论 211

5.1.1 分类与回归 212

5.1.2 维数灾难 215

5.1.3 征向量的规范化 215

5.1.4 参数化和非参数化方法 216

5.1.5 分类和回归 217

5.1.6 大似然法和大后验法的参数估计 218

5.1.7 线性回归和分类 220

5.1.8 使用softmax函数进行分类 229

5.1.9 核密度估计、k近邻分类和核回归 232

5.1.10 泛化与偏差-方差分解 237

5.1.11 机器学模型选择与评估 242

5.1.12 随机梯度下降法 248

5.1.13 监督学方法概述 251

5.2 人工经网络和深度学 251

5.2.1 深度多层感知机 253

5.2.2 反向传播 257

5.2.3 径向基函数经网络 262

5.2.4 深度卷积经网络 263

5.3 支持向量机 275

5.3.1 用于分类的支持向量机以及核函数 275

5.3.2 用于回归的支持向量机 282

5.4 决策树和回归树 286

5.4.1 决策树 286

5.4.2 回归树 289

5.5 随机森林 291

5.5.1 袋外误差 295

5.5.2 通过随机森林进行征选择 296

5.5.3 邻近性 298

5.6 无监督学 300

5.6.1 聚类分析 300

5.6.2 随机森林的无监督学 312

5.6.3 自编码器 314

5.6.4 变量自编码器和生成式串行网络 321

5.7 自动驾驶的应用 327

5.7.1 道路交通中的危急程度估计 331

5.7.2 碰撞严重程度的预测 335

5.7.3 避碰撞的轨迹规划 337

5.7.4 约束系统的触发 339

5.7.5 交通场景聚类 341

5.7.6 使用变异自编码器生成场景 343

5.7.7 静止状态识别 345

5.8 题 346

符号标记 358

参考文献 367


自动驾驶汽车定位技术

内容简介
本册书主要介绍无人驾驶汽车定位技术的知识点,让读者从基础开始,由浅入深地了解无人驾驶汽车的高度地图、自动驾驶车辆定位技术、自动驾驶体系中基于通信辅助的定位技术等知识,并结合基于Apollo的自动驾驶汽车定位系统实践,通过实际的案例让读者深入了解无人驾驶汽车的定位技术知识体系。

目录

前言

第1章概述

1.1自动驾驶定位技术的构成

1.2本章小结

第2章高度地图

2.1高度地图的定义及其值

2.1.1高度地图的分层架构

2.1.2高度地图对自动驾驶的值

2.1.3高度地图行业现状

2.2高度地图关键技术

2.2.1道路元素图像处理

2.2.2激光点云处理

2.2.3同步定位与地图构建

2.2.4高度地图云端服务体系

2.3高度地图解决方案

2.3.1高度地图采集

2.3.2高度地图与编译

2.3.3高度地图质量控制与发布

2.4本章小结

参考文献



第3章汽车定位技术

3.1定位技术

3.1.1导航定位系统简介

3.1.2GNSS定位原理

3.1.3GNSS数据误差

3.1.4差分GNSS定位技术

3.2惯性导航定位技术

3.2.1惯性导航定位系统简介

3.2.2惯性导航定位系统工作原理

3.2.3惯性导航定位系统误差分析

3.3地图匹配定位技术

3.3.1地图匹配定位技术简介

3.3.2地图匹配定位技术原理

3.3.3地图匹配定位误差分析

3.3.4地图匹配常用算法

3.4多传感器融合定位技术

3.4.1多传感器融合系统简介

3.4.2多传感器融合定位系统原理

3.4.3多传感器融合误差分析

3.4.4多传感器融合算法

3.5本章小结

参考文献



第4章无线通信辅助汽车定位

4.1车联网体系架构及信息共享

4.1.1车联网体系架构

4.1.2车联网的信息交互与共享技术

4.2基于用短程通信的车联网技术

4.2.1用短程通信技术

4.2.2基于用短程通信的车联网

4.3基于蜂窝移动通信的车联网技术

4.3.1蜂窝移动通信技术

4.3.2基于蜂窝移动通信的车联网

4.4车联网辅助定位技术

4.4.1车联网辅助地图数据的采集与发布

4.4.2室内定位技术

4.5本章小结

参考文献



第5章自动驾驶高度地图与定位实践

5.1高度地图实践

5.1.1基于Caffe的交通标志牌识别实验

5.1.2基于PCL的激光点云配准实验

5.2基于Apollo平台的定位实践

5.2.1Apollo简介与配置

5.2.2GNSS/IMU定位实验

5.2.3LiDAR/IMU定位实验

5.2.4多传感器融合定位实验

5.2.5自定义定位实验设计

5.3本章小结

参考文献

智能汽车无人驾驶与自动驾驶辅助技术


内容简介
本书结合汽车巨头如奔驰、宝马、奥迪、大众、斯拉等品牌在汽车上实现自动驾驶与控自动化、智能化的应用技术成果,以全彩图解并配以视频的形式,生动形象地诠释了自动驾驶辅助与系统自动化技术的种种形式,系统组成,件结构、功能以及运行原理。
该书采用全彩图解加动画视频演示的方式编述内容,使之轻松易读,简洁易懂,适合各汽车院校智能网联汽车业作为辅助教材选用,也可供智能汽车与无人驾驶技术领域从业人员和广大车主及爱好者阅读。

目录
第1章 系统概述
1.1 自动驾驶与无人驾驶2
1.1.1 自动驾驶分级标准2
1.1.2 自动驾驶与无人驾驶的区别5
1.1.3 自动驾驶与无人驾驶范例7
1.2 自动驾驶关键技术8
1.2.1 自动驾驶核技术8
1.2.2 人工智能技术13
1.2.3 大数据应用14
1.2.4 车联网与高地图14
1.2.5 汽车15
1.3 自动驾驶和无人驾驶技术的发展16
1.3.1 智能汽车在全球16
1.3.2 智能汽车在中18

第2章 汽车自动驾驶系统件
2.1 汽车之“眼”——车用摄像头21
2.1.1 单目摄像头应用21
2.1.2 双目摄像头应用29
2.1.3 三目摄像头应用33
2.2 汽车之“耳”——车用雷达36
2.2.1 毫米波雷达(RaDAR)36
2.2.2 激光雷达(LiDAR)43
2.2.3 声波雷达45
2.3 汽车之“脑”——车用控制器48
2.3.1 斯拉自动驾驶控制器48
2.3.2 奥迪驾驶辅助控制器52
2.4 汽车之“”——车载系统软件56
2.4.1 斯拉车载系统56
2.4.2 宝马 i ConnectedDrive58

第3章 汽车行驶辅助系统
3.1 自适应巡航系统62
3.1.1 系统组成62
3.1.2 工作原理65
3.2 智能制动控制系统72
3.2.1 系统介绍72
3.2.2 工作原理73
3.2.3 警告与制动功能74
3.3 车道变更警告系统76
3.3.1 系统组成76
3.3.2 工作原理77
3.3.3 件性78
3.4 车道变更辅助系统82
3.4.1 系统介绍82
3.4.2 工作原理84
3.5 车道持辅助系统89
3.5.1 系统介绍89
3.5.2 工作原理91
3.6 交行驶警告系统97
3.6.1 系统原理97
3.6.2 功能介绍98
3.7 交通标志识别系统100
3.7.1 系统应用说明100
3.7.2 标志识别示例100
3.8 应急辅助系统103
3.8.1 系统介绍103
3.8.2 工作流程104

第4章 汽车驻车辅助系统
4.1 倒车雷达辅助108
4.1.1 系统组成108
4.1.2 工作原理108
4.2 倒车影像系统110
4.2.1 系统组成110
4.2.2 工作原理112
4.3 自动泊车系统114
4.3.1 系统组成114
4.3.2 件介绍115
4.3.3 系统功能117
4.3.4 遥控移车功能120

第5章 汽车视觉辅助系统
5.1 全景影像系统126
5.1.1 系统组成126
5.1.2 件介绍126
5.1.3 工作原理128
5.2 夜视辅助系统129
5.2.1 件介绍129
5.2.2 工作原理132
5.3 智能大灯控制系统134
5.3.1 远光灯辅助系统134
5.3.2 可变照明距离系统143
5.3.3 矩阵远光灯辅助系统151
5.4 平视显示屏162
5.4.1 系统介绍162
5.4.2 组成件163
5.4.3 工作原理164
5.5 虚拟车外后视镜166
5.5.1 件介绍166
5.5.2 连接电路167
5.6 虚拟驾驶舱168
5.6.1 件介绍168
5.6.2 系统功能169

第6章 汽车辅助系统
6.1 驾驶员行为提示系统172
6.1.1 疲劳驾驶检测系统172
6.1.2 开门警示系统173
6.2 行人护系统174
6.2.1 行人碰撞护系统174
6.2.2 电动汽车声学式行人护176

第7章 汽车自动化装置
7.1 底盘自动化178
7.1.1 自适应驾驶系统178
7.1.2 主动电控转向系统181
7.1.3 智能制动系统184
7.1.4 自适应空气悬架系统189
7.2 电器自动化196
7.2.1 自动刮水器196
7.2.2 自动空调197
7.2.3 自动大灯199
7.2.4 自动眩目后视镜199
7.2.5 手势识别系统201
7.3 车身自动化203
7.3.1 踢脚感应式后备厢203
7.3.2 自动折叠式篷205
7.3.3 自动后扰流板217
7.3.4 电动后备厢盖219

第8章 车联网与智能汽车
8.1 车联网与自动驾驶222
8.1.1 智能网联汽车222
8.1.2 智能网联汽车发展史222
8.1.3 智能网联汽车关键技术223
8.2 车联网技术及其应用225
8.2.1 车库门开启系统(HomeLink)225
8.2.2 智能语音处理系统226
8.3 车载通信技术228
8.3.1 远程信息通信系统228
8.3.2 Wi-Fi热点连接231
8.3.3 无线充电技术233
8.3.4 近距离通信系统(NFC)234

附录 常见英文缩略语释义238

这三本书是汽车和自动驾驶技术领域的重要参考书籍。它们涵盖了信号处理、机器学习和自动驾驶技术的基础知识,以及自动驾驶汽车定位技术、智能汽车无人驾驶与自动驾驶辅助技术等高级主题。它们是帮助初学者和专业人士更好地理解和应用汽车和自动驾驶技术的有用资源。


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