智能汽車-先進傳感與控製 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李力 著

圖書標籤:

• 智能汽車
• 自動駕駛
• 傳感器
• 控製係統
• 汽車工程
• 人工智能
• 機器學習
• 計算機視覺
• 路徑規劃
• 車輛動力學

店铺： 建湖新华书店图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111551072

商品编码：25567281031

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-11-01

內容介紹
基本信息

書名：	智能汽車-XJ傳感與控製
作者：	李力	開本：
YJ：	72	頁數：
現價：	見1；CY=CY部	齣版時間	2016-11
書號：	9787111551072	印刷時間：
齣版社：	機械工業齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介

李力

清華大學自動化係副教授、IEEE會士。研究興趣包括智能汽車、智能交通係統、智能傳感和控製。目前擔任IEEE智能交通係統匯刊副主編。

 

王飛躍

復雜係統管理與控製國傢重點實驗室主任，兼任國防科技大學軍事計算與平行係統技術研究中心主任、中國智能車綜閤技術研發與測試中心主任、中國自動化學會副理事長兼MSZ。曾任IEEE ITS 學會ZX， I E E E 智能交通係統匯刊( IEEE Transactions on IntelligentTransportation Systems)以及IEEE智能係統 (IEEE IntelligentSystems)主編，並ZD創辦IEEE ITS 雜誌、IEEE計算社會係統匯刊和IEEE智能汽車匯刊。

精彩導讀

  近20年來，智能汽車（Intelligent Vehicles，IV）的研發投入大幅增長，並應用於海陸空運、軍民兩用及高科技領域，取得瞭巨大成功。智能汽車受到如此多的關注，主要源於其在提升駕駛安全性、效率以及改善人們現代化生活品質方麵的潛在優勢。作為智能交通係統（Intelligent Transportation Systems，ITS）的重要組成部分，智能汽車利用XJ的傳感、通信、計算和控製技術來獲悉駕駛環境與狀態，用以輔助車輛運行、交通控製、服務管理及其他相關事項。此外，諸如普適計算技術、自組織網絡技術、智能空間技術等新興技術的ZX進展也為未來智能汽車的發展帶來新的契機。我們深信：智能汽車行駛在智能道路上，甚至更為廣闊的智能空間中，將是未來智能汽車領域發展的新浪潮。

   智能汽車的相關技術發展可追溯到20世紀七八十年代。而地麵智能交通工具（指智能汽車）的概念是在20世紀90年代末逐漸普及的。誠如Little所述，“自本世紀初，伴隨著計算機與信息技術的革命浪潮，無論從用戶交互體驗還是車輛保有量等方麵，機動車都在經曆Z深刻的變革”。認識到智能汽車的重要性以及不將人因因素作為汽車設計核心將會帶來意外的不良後果，美國交通部（Department of Transportation，DOT）展開瞭智能汽車先導（Intelligent Vehicles Initiative，IVI）計劃。該先導計劃旨在加強集成車載係統的發展、普及與應用，幫助貨車、公交車、小轎車的駕駛員提升駕駛安全性與效率。不久之後，1998年頒布的21世紀交通效率法案授權IVI計劃正式成為美國交通部智能交通項目的重要部分。

   過去十年，智能汽車領域相關研究由於政府、公眾、車企及車輛産品供應商的高度關注而持續推進。現在，越來越多的研究者和消費者相信智能汽車正是滿足人們對於安全、節能、環保、舒適的交通服務日益增長需求的關鍵要素。然而，對於智能汽車應具備哪些功能、呈現何種形態的問題仍然沒有形成共識。總之，對於智能汽車的定義標準，即何種汽車應D稱為智能汽車，研究者們仍然存在爭論。

   美國交通部認為IVI計劃應D至少在以下三種駕駛條件下提升安全性：正常駕駛條件、退化駕駛條件和迫近事故條件。為瞭實現該目標，聯邦智能交通係統項目組給齣瞭智能汽車必須具備的三大係統：衝突避讓係統、碰撞通報係統和輔助駕駛係統。更JQ地說，IVI計劃重點在以下八大功能領域實施：追尾碰撞避讓、換/並道衝突避讓、車道偏離衝突避讓、交叉口衝突避讓、駕車視野提升、車輛穩定性、駕駛員狀態預警和安全警示服務。

   全SJ範圍內在上述領域的研究已經獲得瞭諸多成果。Bishop根據智能汽車具備功能的多寡將正在研發的智能汽車分成以下三個等級：a）車內係統可為駕駛員提供輔助或警示服務的功能（衝突預警係統）；b）車內係統可獲取車輛的部分控製權，如在平穩狀態下的輔助駕駛或在衝突迫近下的緊急乾預（衝突避讓係統）；c）車內係統獲取車輛的全部控製權（車輛自動化）。一般而言，由於衝突避讓的重要性，絕大多數研究者認為一輛所謂的智能汽車應用具備等級a）的功能。根據Dravidam和TosuDglu的估計，15%～20%的交通事故涉及追尾碰撞。而美國國傢公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA）的數據顯示，美國88%的追尾碰撞事故是由於駕駛人精力不集中或後車跟車過近造成的。因此，衝突預警係統被認為是智能汽車Z基本的功能。

   然而，Bishop同樣指齣，所謂的衝突預警係統本身也是由部分重疊的子功能係統構成的，包括前車衝突預警、障礙衝突預警、追尾衝突預警、自行車/行人衝突預警等。迄今為止，大多數實驗車輛僅能實現上述這些子功能的一部分。圖1.1所示為豐田AHS項目早期設計的智能汽車係統。但一般來說，這些早期的設計方案仍然被稱為智能汽車。

   有些研究者卻認為汽車不會實現自動駕駛，Jones將他們的觀點總結如下：

   “雖然汽車將會很快實現像駕駛人駕駛一樣引導汽車駛入道路，但WQ沒有駕駛人介入的全自動駕駛車輛可能很難實現大規模的商業生産。”

   “新技術是為瞭輔助而不是取代駕駛人”，愛荷華市愛荷華大學公共政策中心人因研究項目組1席專傢Daniel McGehee如是說。他提到給予汽車WQ的自身控製權，將會引發一係列復雜程度類似於“誰應該對一起交通事故負責，是駕駛人還是汽車製造商”的法律糾紛問題。

   其餘一些不願透露姓名的汽車傳感和人因研究領域的專傢們則強調智能汽車係統的製造商和經銷商可能需要麵臨承擔嚴重賠償責任的潛在危險。

   這種潛在的危險還使得那些曾齣現在電影電視中的汽車隻需要詢問駕駛人目的地J可到達的場景也僅可能局限在電影鏡頭之中。

   他們的論斷不無道理，由於各種各樣的原因，全自動駕駛的商業車輛在短期內很難齣現在城市道路中。但智能汽車絕不僅是智能商業汽車。盡管全自動駕駛的車輛很難進入一般領域，但其在特殊領域的製造與應用則越來越多。一個典型的案例J是為瞭響應美國國會和國防部有關加強智能汽車的研發用以在戰場上挽救美國士兵生命的呼籲，DARPA智能車輛挑戰賽應運而生。數十組來自全SJ各地的高校和企業的代錶隊積J參與其中。圖1��2所示為在2004年DARPA挑戰賽上由奧本大學隊設計的自動駕駛汽車。2005年，也有一些全自動駕駛汽車成功通過整個挑戰測試賽。

   車輛控製係統主要依賴於放置在各錨點的差分GPS（Starfire）和慣導傳感器來導航路徑，

   它利用紅外傳感器（LIDAR）的超聲波傳感器提供路徑跟蹤和障礙避讓功能

   全自動汽車在采礦場和駕駛測試場等場閤也得到設計與應用。圖1.3所示是由布倫瑞剋技術大學團隊進行的一次有趣的商業嘗試。這個駕駛機器人Klaus是由德國汽車製造商大眾（Volkswagen）公司研發的，正在駕駛一輛大眾多用途客貨車進行測試。精細的汽車控製係統和傳感技術可檢測周邊道路環境並計算齣閤理的駕駛行為。

   智能汽車的概念及其引申內容在過去十年間逐漸發生瞭變化。一方麵從字麵含義看，盡管IVI計劃中僅涉及地麵交通運輸係統，但絕不僅是地麵智能汽車稱為智能汽車，其他水下運輸工具或氣墊船、空中運輸工具都可看作是智能汽車。而另一方麵，智能汽車與智能移動機器之間的概念界綫越來越模糊，一些大型的移動機器有時也被認為是智能汽車。需要指齣的是，嚴格意義上的智能汽車仍然尚待研發。本書僅考慮並討論目前被廣泛接受的地麵智能汽車。然而毋庸置疑的是，由於移動機器人技術已經得到廣泛應用或獲得瞭認可，智能汽車研究者們將會對該領域的成果擇善而從，繼承並擴展許多實用的技術和方法並將其應用到智能汽車領域。

目錄 ◆ 目錄 ◆ 前言 D1章引言
1.1智能交通係統中的智能汽車 1.2智能汽車研究與發展的問題 1.3本書結構 1.4超齣本書討論範圍的內容 1.5參考文獻
D2章輪胎摩擦的XJ建模與監測 2.1引言 2.2縱嚮胎路摩擦建模 2.2.1縱嚮胎路摩擦特性 2.2.2典型的縱嚮胎路摩擦模 型2.3橫嚮胎路摩擦建模 2.3.1橫嚮胎路摩擦模型 2.3.2自行車模型 2.4集成的胎路摩擦建模 2.4.1集成的胎路摩擦特性 2.4.2經驗和半經驗集成模型 2.4.3解析集成模型 2.5胎路摩擦監測器 2.5.1胎路摩擦監測器架構 2.5.2經驗縱嚮胎路摩擦模型辨識 2.5.3解析的縱嚮胎路摩擦模型的觀測器 2.5.4經驗橫嚮胎路摩擦模型辨識 2.6本章小結 2.7參考文獻
D3章汽車橫嚮的XJ運動控製 3.1引言 3.2綫控轉嚮係統 3.3車輛橫嚮運動建模與控製策略 3.4車輛橫嚮運動檢測器 3.5車輛轉嚮控製器設計 3.5.1車輛橫嚮運動控製目標 3.5.2魯棒車輛轉嚮控製器 3.5.3滑模轉嚮控製器 3.5.4自適應轉嚮控製器 3.5.5模糊轉嚮控製器 3.6本章小結 3.7參考文獻
D4章汽車縱嚮的XJ運動控 製4.1引言 4.2XJ的車輛傳動係統控製 4.2.1XJ的汽車發動機控製 4.2.2XJ的汽車變速器控製 4.3汽車空氣動力學 4.4XJ的車輛跟蹤與製動控製 4.4.1XJ的汽車追蹤與製動控製 4.4.2防抱死製動係統設計 4.5自適應巡航控製 4.6本章小結 4.7參考文獻
D5章汽車垂嚮的XJ運動控製 5.1引言 5.2道路粗糙度建模 5.3XJ的車輛懸架係統 5.3.1綫性時不變懸架控製器 5.3.2魯棒懸架控製器 5.3.3模糊懸架控製器 5.4懸架係統的參數估計與故障檢測 5.5防側翻控製 5.6本章小結 5.7參考文獻
D6章單車的XJ運動控製 6.1引言 6.2車輛路徑、軌跡規劃 6.3車輛泊車問題 6.4縱嚮、橫嚮、垂嚮車輛運動控製綜閤 6.5參考文獻
D7章多車的XJ運動控製 7.1引言 7.2車間通信技術 7.3車隊控製 7.4換道和並道控製 7.4.1車輛換道控製 7.4.2車輛並道控製 7.5交叉口協同駕駛 7.5.1交叉口無協同駕駛 7.5.2交叉口有協同駕駛 7.6本章小結 7.7參考文獻 D8章智能車輛視覺係統 8.1概述 8.2基於視覺傳感器進行車道、路麵檢測的優勢 8.2.1使用CMOS/CCD攝像頭和雷達的車道、路麵檢測 8.2.2使用激光雷達和激光傳感器的車道、路麵檢測 8.2.3車道和車道偏離的同時檢測和定位 8.3基於視覺信息進行車輛檢測的優勢 8.3.1基於CMOS/CCD的車輛檢測 8.3.2使用調頻連續波雷達的車輛檢測 8.3.3使用激光雷達或激光傳感器進行車輛檢測 8.4基於視覺信息進行行人識彆的優勢 8.4.1使用CCD/CMOS攝像頭的行人檢測 8.4.2使用紅外攝像頭的行人檢測 8.5基於視覺進行交通標誌檢測的優勢 8.6基於視覺的駕駛人監測器的優勢 8.6.1駕駛人、乘客位置和姿勢檢測 8.6.2疲勞駕駛分析 8.6.3駕駛行為分析 8.7智能視覺係統的進一步討論 8.7.1多視覺傳感器融閤 8.7.2視覺共享 8.7.3交通基礎設施和車輛視覺係統 8.7.4視覺傳感器設計、校準和故障檢測 8.7.5基於視覺的環境檢測和視覺係統的靈活性 8.8參考文獻
D9章智能汽車輪胎檢查及監測 9.1引言 9.2離綫輪胎檢查技術進展 9.2.1輪胎胎麵檢查 9.2.2輪胎布簾層、束帶層檢查 9.2.3輪胎軸承檢查 9.3在綫實時輪胎監測技術的發展 9.3.1 SAW輪胎傳感器 9.3.2輪胎滾動、鏇轉分析及氣壓監測 9.3.3其他的輪胎形變、壓強監測傳感器 9.4進一步討論 9.5參考文獻

目錄
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《智慧之眼與精準之手：現代齣行新紀元》 在這個日新月異的時代，汽車已不再僅僅是簡單的代步工具，它正以前所未有的速度進化，成為集感知、決策、執行於一體的智能生命體。從初具雛形的導航係統到如今能夠感知周圍環境、自主規劃路綫、甚至在復雜交通場景下安全行駛的自動駕駛技術，汽車的智能化進程深刻地重塑瞭我們的齣行體驗，也為社會發展帶來瞭無限可能。 本書——《智慧之眼與精準之手：現代齣行新紀元》，正是對這場波瀾壯闊的智能齣行革命進行的一次深度探索和全麵梳理。我們並非聚焦於某一種具體技術或某一個細分領域，而是力求以一種宏觀而又深刻的視角，勾勒齣智能汽車生態係統的全貌，並深入剖析驅動這場變革的核心要素。我們將從“智慧之眼”——汽車的感知能力，以及“精準之手”——汽車的控製能力這兩個關鍵維度齣發，揭示現代齣行邁嚮新紀元的驅動力量。 第一章：感知世界的“智慧之眼”——車輛的外部感知係統 想象一下，一輛汽車如何在復雜的現實世界中“看”到並“理解”周圍的一切。本章將帶領讀者走進汽車的“眼睛”，深入瞭解其如何通過一係列先進的傳感器技術，構建齣對環境的全麵感知能力。 視覺的延伸：攝像頭技術在智能汽車中的應用 高清成像與圖像識彆：我們將探討不同類型的車載攝像頭，如前視、後視、環視、內視等，以及它們如何捕捉高分辨率的圖像。重點將闡述先進的圖像處理算法，如何從這些原始數據中識彆齣車道綫、交通標誌、行人、其他車輛、障礙物等關鍵信息。我們將深入分析深度學習在圖像識彆領域帶來的突破，例如捲積神經網絡（CNN）在物體檢測、語義分割等方麵的強大能力，以及它們如何幫助車輛理解復雜的視覺場景。 夜視與惡劣天氣下的“洞察力”：在光照不足或惡劣天氣條件下，傳統的攝像頭可能麵臨挑戰。本章將介紹紅外攝像頭、熱成像技術等如何幫助車輛在黑夜中“看見”行人或動物，以及如何穿透雨霧，識彆障礙物。我們將討論這些技術的原理、優勢以及在提升車輛全天候感知能力中的重要性。 立體視覺與深度感知：雙目攝像頭或結構光技術如何模擬人眼的立體視覺，從而實現對物體距離和三維形狀的精確測量？我們將深入探討這些技術的工作原理，以及它們在實現障礙物避讓、泊車輔助、以及為自動駕駛提供精確環境模型方麵的關鍵作用。 距離與速度的測量大師：雷達技術 毫米波雷達（Radar）的原理與優勢：雷達作為智能汽車不可或缺的“聽覺”和“觸覺”，其核心在於發射和接收電磁波。本章將詳細解釋毫米波雷達的工作原理，包括其發射信號的特性、接收迴波的處理過程，以及如何通過多普勒效應測量物體的距離和相對速度。我們將分析不同頻段（如24GHz、77GHz）的毫米波雷達在不同應用場景下的優劣，例如長距離探測、近距離盲區覆蓋等。 自適應巡航控製（ACC）與自動緊急製動（AEB）的基石：雷達技術是實現ACC和AEB等主動安全功能的核心。本章將深入剖析雷達數據如何被轉化為車輛對前方車輛的跟蹤信息，以及如何根據預設的跟車距離和碰撞風險，觸發車輛的加速、減速甚至緊急製動。我們將討論雷達在城市擁堵路況、高速公路巡航等場景下的實際應用效果。 環境感知能力的增強：除瞭直接測量距離和速度，雷達還能在復雜天氣下提供可靠的探測信息，彌補攝像頭在雨雪霧等環境下的不足。本章將探討雷達在惡劣天氣下的探測能力，以及它如何與攝像頭等其他傳感器融閤，形成更魯棒的感知係統。 精密的“觸覺”反饋：激光雷達（LiDAR） 原理與高精度三維建模：激光雷達通過發射激光束並測量反射迴來的時間差，實現對周圍環境高精度、高密度的三維點雲數據的采集。本章將詳細介紹激光雷達的工作原理，包括其掃描方式（如機械式、固態式）、點雲數據的生成過程，以及如何通過點雲數據構建齣車輛周圍環境的精確三維地圖。 高分辨率探測與目標識彆：激光雷達因其高分辨率和精準的測距能力，在識彆物體形狀、大小以及精確的相對位置方麵具有獨特優勢。本章將分析激光雷達在障礙物檢測、行人識彆、道路邊界識彆等方麵的能力，並探討其如何為高等級自動駕駛提供至關重要的環境信息。 未來發展趨勢與挑戰：本章也將展望激光雷達技術的未來發展，如固態激光雷達的成本降低與性能提升，以及其在量産車型中的普及前景，同時也會提及成本、功耗以及在某些特定環境下的局限性。 定位與導航的“嚮導”：GNSS與慣性測量單元（IMU） 全球導航衛星係統（GNSS）的精準定位：我們將介紹GPS、北鬥、Galileo等GNSS係統的工作原理，以及它們如何為車輛提供全球範圍內的定位信息。本章將重點關注高精度定位技術，如RTK（實時動態差分）和PPP（精密單點定位），以及它們如何顯著提升車輛在道路上的定位精度，達到厘米級。 慣性測量單元（IMU）的輔助與航跡推算：IMU作為車輛內部的“傳感器”，能夠測量車輛的角速度和加速度。本章將闡述IMU在GNSS信號弱或丟失時（如隧道、高樓林立的城市區域）如何通過航跡推算（Dead Reckoning）來維持車輛的連續定位。我們將分析IMU與GNSS數據的融閤，如何實現車輛的精準定位和姿態估計。 高精地圖與定位融閤：高精地圖為自動駕駛提供瞭靜態的道路信息，而GNSS和IMU則提供瞭車輛的動態位置。本章將深入探討高精地圖與實時定位信息的融閤，如何實現車輛在地圖上的精確對齊，為路徑規劃和決策提供基礎。 傾聽世界的“耳朵”：超聲波傳感器 近距離障礙物探測：超聲波傳感器以其低成本和良好的近距離探測能力，在泊車輔助、低速避障等場景下發揮著重要作用。本章將介紹超聲波傳感器的工作原理，以及它們如何通過發射和接收聲波來探測近距離障礙物，並將其應用於泊車雷達、低速防碰撞等功能。 應用場景的拓展：我們將討論超聲波傳感器在車身四周盲區探測、行人靠近警示等方麵的應用，以及它們如何與其他傳感器協同工作，提升車輛的整體安全性。 第二章：精準決策與執行的“精準之手”——車輛的控製與決策係統 擁有瞭“智慧之眼”的感知能力，接下來的關鍵是如何讓車輛做齣正確的判斷，並以精準的“手”——控製係統，來執行這些決策。本章將深入剖析智能汽車的大腦與神經網絡。 駕駛決策的“中樞神經”：高級駕駛輔助係統（ADAS）與自動駕駛算法 從輔助到自主的演進：我們將追溯ADAS的發展曆程，從最初的ABS、ESP等被動安全輔助，到ACC、AEB、APA（自動泊車輔助）等主動安全與便捷性功能，再到L2、L3、L4級彆的自動駕駛。本章將重點分析不同級彆自動駕駛技術的核心算法和挑戰。 路徑規劃與運動控製：當車輛感知到周圍環境後，如何規劃齣安全、高效的行駛路徑？本章將介紹路徑規劃的常用算法，如A算法、Dijkstra算法等，以及如何考慮交通規則、道路條件、乘客舒適度等因素。同時，我們將探討運動控製算法，如PID控製器、模型預測控製（MPC）等，如何將規劃好的路徑轉化為對轉嚮、油門、刹車等執行器的精確指令。 決策融閤與場景理解：在復雜的交通環境中，車輛需要整閤來自不同傳感器的數據，理解當前的交通狀況，並做齣最優決策。本章將深入研究傳感器融閤算法（如卡爾曼濾波、粒子濾波），以及如何在不確定性環境中進行風險評估和決策。我們將討論行為預測算法，如何預測其他交通參與者的意圖，從而做齣更具前瞻性的決策。 人工智能在決策中的角色：本章將重點探討深度學習、強化學習等人工智能技術在自動駕駛決策中的應用。例如，如何利用深度強化學習訓練車輛在模擬環境中學習復雜的駕駛策略，以及如何處理現實世界中各種突發情況。 車輛的“四肢”：綫控技術與執行器 綫控轉嚮（Steer-by-Wire）：傳統的機械轉嚮係統被電子信號取代，車輛的轉嚮不再依賴於機械連接。本章將詳細介紹綫控轉嚮的原理、優勢（如更高的靈活性、更精確的控製）以及在主動安全和自動駕駛中的應用。 綫控製動（Brake-by-Wire）：類似於轉嚮，綫控製動係統將刹車踏闆的指令通過電子信號傳遞給製動器。本章將分析綫控製動的優勢，如更快的響應速度、更精確的製動力分配，以及在能量迴收製動、緊急製動等方麵的作用。 綫控油門/驅動（Throttle-by-Wire/Drive-by-Wire）：通過電子信號控製發動機或電機的輸齣，實現對車輛動力更精細的調節。本章將探討綫控驅動技術如何實現平穩的加減速，以及與再生製動技術的結閤。 執行器間的協同：智能汽車的控製是一個高度協同的過程。本章將重點分析轉嚮、製動、驅動等執行器如何在高等級的中央控製器下進行協同工作，實現車輛的精準、安全、平穩的行駛。 人機交互的新範式：智能座艙與信息娛樂係統 沉浸式體驗與個性化服務：隨著車輛的智能化，座艙的設計也發生瞭翻天覆地的變化。本章將探討語音識彆、手勢控製、麵部識彆等技術如何實現更自然、更便捷的人機交互。我們將分析智能座艙如何提供個性化的信息娛樂服務、導航服務，以及如何與車外服務進行聯動。 提升安全與舒適性：智能座艙不僅僅是娛樂，它還能通過監測駕駛員的狀態（如疲勞檢測、分心檢測）來提升駕駛安全，並通過智能化的環境控製（如座椅調節、燈光調節）來提升乘坐舒適度。 OTA（Over-the-Air）升級的重要性：本章還將介紹OTA技術如何讓車輛的軟件和功能持續更新，不斷提升用戶體驗和車輛性能，實現真正的“軟件定義汽車”。 數據驅動的未來：車聯網（V2X）與雲平颱 車與車（V2V）、車與基礎設施（V2I）、車與行人（V2P）的通信：車聯網技術打破瞭汽車的孤立性，使其能夠與其他交通參與者和基礎設施進行信息交互。本章將深入探討V2X通信的原理，以及其在提升交通效率、減少交通事故方麵的潛力。例如，通過V2V，車輛可以提前感知到前方事故或擁堵；通過V2I，交通信號燈可以根據車流量進行動態調整。 雲平颱的賦能：海量的車輛數據需要強大的雲平颱來存儲、處理和分析。本章將分析雲平颱如何支持自動駕駛算法的訓練、高精地圖的更新、遠程診斷與維護，以及為用戶提供更加智能化的服務。 數據安全與隱私保護：隨著V2X和雲平颱的普及，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯。本章將探討相關的挑戰和解決方案。 結語 《智慧之眼與精準之手：現代齣行新紀元》並非是一部枯燥的技術手冊，而是一次對未來齣行美好願景的描繪。我們力求用清晰易懂的語言，結閤生動形象的案例，帶領讀者穿越智能汽車的“感官世界”與“決策中樞”，理解這場深刻的産業變革。從保障每一次齣行的安全，到實現更高效、更便捷、更舒適的齣行體驗，智能汽車正以強大的力量，引領我們駛嚮一個更加智能、更加美好的齣行新紀元。這本書，是您瞭解這場變革、把握未來趨勢的一扇窗口。

评分☆☆☆☆☆

我是一個對未來科技抱有強烈憧憬的人，而智能汽車無疑是其中最令人興奮的領域之一。當我在書店看到《智能汽車-先進傳感與控製》這本書時，我立刻就被它深深吸引瞭。這不僅僅是一本關於汽車的書，它更像是一扇窗戶，讓我得以窺探未來齣行的藍圖。我腦海中想象的，是一輛輛在道路上穿梭的、充滿智慧的車輛，它們能夠像人類一樣感知周圍的世界，並做齣最安全的決策。我希望這本書能夠詳細介紹那些讓汽車變得“聰明”的“眼睛”和“耳朵”，比如各種高精度攝像頭、可以“看”穿障礙物的雷達、以及可以繪製三維地圖的激光雷達。同時，我也非常好奇，這些傳感器是如何把收集到的信息傳遞給汽車的“大腦”，並且這個“大腦”又是如何進行思考和決策的。我期待書中能夠介紹一些關於人工智能和機器學習在智能汽車領域的應用，比如如何識彆行人、車輛，如何預測其他車輛的意圖，以及如何規劃最優的行駛路徑。這本書給我的感覺是，它能夠點燃我對科技的熱情，讓我對未來世界充滿期待，並理解智能汽車是如何改變我們的生活方式的。

评分☆☆☆☆☆

這本書光看書名就讓人躍躍欲試，感覺裏麵一定充滿瞭未來的科技感。“智能汽車”這個詞本身就足夠吸引人，何況還有“先進傳感與控製”這種技術性的補充，讓我對這本書的內容充滿瞭好奇。我一直對汽車的智能化發展很感興趣，特彆是自動駕駛技術，總覺得這是未來齣行的必然趨勢。而要實現自動駕駛，傳感器和控製係統絕對是核心中的核心。我猜想這本書會詳細介紹各種各樣的傳感器，比如激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等等，它們是如何感知周圍環境的，又如何將這些信息傳遞給車輛的大腦。當然，更重要的是，這本書應該會深入剖析控製係統是如何基於這些感知信息做齣決策，並最終操控車輛的。我特彆期待書中能夠有關於算法的介紹，比如路徑規劃、障礙物規避、目標跟蹤等等，這些都是實現智能駕駛的關鍵技術。而且，我希望作者能夠用一種比較易懂的方式來解釋這些復雜的概念，即使是對非專業人士來說，也能有所收獲。這本書給我的感覺是，它不僅能滿足技術愛好者的求知欲，也能讓普通讀者對智能汽車有一個更深入、更全麵的認識，瞭解這項技術是如何一步步走嚮成熟的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名熱衷於信息技術和軟件開發的從業者，而智能汽車在我眼中，就像一個集成瞭最前沿IT技術的大型移動平颱。“先進傳感與控製”這幾個字，直接點齣瞭其核心技術棧。我期待這本書能從軟件工程的角度，深入剖析智能汽車的架構設計。例如，在傳感器數據處理方麵，我希望看到關於實時操作係統（RTOS）、數據預處理、特徵提取以及傳感器融閤算法的詳細講解，特彆是如何處理海量異構數據。在控製係統層麵，我猜測書中會涉及決策規劃、軌跡生成和底層執行控製等模塊。我非常關心的是，這些模塊是如何通過高效的軟件接口和通信協議進行交互的，比如CAN總綫、Ethernet等。另外，我也對安全性、可靠性和實時性等軟件工程中的關鍵挑戰充滿興趣，希望書中能有相關的討論，例如容錯機製、安全編碼規範以及係統驗證方法。這本書給我的感覺是，它不僅僅是硬件的堆砌，更是軟件智慧的結晶，能夠為我理解和參與智能汽車軟件係統的開發提供深刻的見解，並啓發我在軟件架構、算法優化和係統集成方麵的思考。

评分☆☆☆☆☆

對於我這樣在機械工程領域摸爬滾打多年的人來說，這本書的題目簡直像是一道通往新大陸的地圖。“智能汽車”的錶象之下，隱藏的是一個復雜而精密的工程體係，而“先進傳感與控製”正是這個體係的基石。我更傾嚮於從工程實現的層麵去審視這本書。我腦海中浮現的，是各種精密的傳感器如何與車輛本身的動力學模型、執行機構協同工作。例如，在控製算法方麵，我希望看到對PID控製、模糊控製、模型預測控製等經典和先進控製策略在汽車領域的應用分析。同時，我也非常期待書中能探討不同傳感器融閤的技術，因為單一傳感器的局限性是顯而易見的，隻有通過多傳感器信息的有效整閤，纔能構建齣魯棒且可靠的環境感知模型。另外，在控製執行層麵，我想瞭解電控轉嚮、製動、油門等執行器如何接收控製指令，並實現精確、快速的響應。這本書給我一種感覺，它不僅僅是在介紹概念，更是在解析技術實現的細節，對於我這樣需要將理論付諸實踐的工程師來說，這正是寶貴的財富。它可能為我提供解決實際工程問題的靈感和思路，幫助我理解當前智能汽車技術發展的瓶頸和未來突破的方嚮。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對汽車行業充滿好奇的普通讀者，我一直被那些看起來非常酷炫的智能汽車所吸引。這本書的題目——《智能汽車-先進傳感與控製》——讓我覺得它一定能為我揭開這些神奇技術的神秘麵紗。我迫不及待地想知道，那些讓汽車能夠自己“看見”周圍環境的各種傳感器，比如那個在車頂鏇轉的“掃地機”（我猜是激光雷達），到底是怎麼工作的。還有那些藏在車身裏的攝像頭和雷達，它們又有什麼樣的神通？更重要的是，我希望這本書能夠解釋，汽車的“大腦”是如何接收這些傳感器傳來的信息，並決定什麼時候加速、什麼時候刹車、什麼時候轉嚮的。我一直在想，這些“智能”的指令是怎麼産生的，是不是有什麼瞭不起的算法在背後支撐。這本書給我的感覺是，它會用一種通俗易懂的方式，讓我這個對汽車技術不甚瞭解的人，也能輕鬆理解智能汽車的核心秘密，讓我對未來汽車的發展有更清晰的認識，甚至對未來的齣行方式産生新的暢想。