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| 編輯推薦： |
智能化是当前汽车产业变革*重要的趋势之一。
在智能汽车时代，出行变得更加安全、便捷、舒适。本书从技术层面，对于智能汽车的感知、控制、定位和测试验证等多种关键技术进行了详尽的分析与解释，并运用相关的实验与仿真来论证本书中所提方法的正确性和实际可行性。
对于希望在未来市场中抢占先机的车企、汽车工程师、汽车专业的学生而言，本书是不可不读的参考书。
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| 內容簡介： |
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随着汽车工业和人工智能技术的发展，智能汽车正在向人类走来。这一技术的普及，将从根本上改变人类的生活。在智能汽车时代，出行变得更加安全、便捷、舒适。人机共驾和自动驾驶将改变人类的时空观念，城市布局将重新规划，共享经济大力发展，全职司机由虚拟驾驶人替代。智能汽车技术作为一种划时代的技术，目前已经上升到了国家战略层面。在这样的时代背景下，本书将从技术层面，对智能汽车的感知、控制、定位和测试验证等多种关键技术进行详尽分析与解释，并运用相关的实验与仿真来论证书中所提出方法的正确性和实际可行性。
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| 關於作者： |
主编简介：
韩维建
现任美国福特汽车公司亚太区研究与技术主管。自从1995年加入福特以来，在多个国家和地区组织了众多的研究与技术项目。他在交通可持续发展系统分析、汽车轻量化、环境、能源、道路交通安全、政策制定，以及产学研结合等诸多领域都具有丰富的经验和研究成果。
韩维建博士在俄克拉何马州的塔尔萨大学获得机械工程博士学位和工程管理硕士学位，在四川大学获得金属材料工程学士学位。目前是上海交通大学的兼职博士生导师，并在清华大学和重庆大学联合指导博士生。
韩维建博士曾获太平洋地区经济理事会环境银奖、云南省国际合作类科技进步奖、南京航空航天大学校长国际合作奖；在众多汽车专业领域发表国际性论文、演讲、讲座等逾60篇次。
作者简介：主编简介：
韩维建
现任美国福特汽车公司亚太区研究与技术主管。自从1995年加入福特以来，在多个国家和地区组织了众多的研究与技术项目。他在交通可持续发展系统分析、汽车轻量化、环境、能源、道路交通安全、政策制定，以及产学研结合等诸多领域都具有丰富的经验和研究成果。
韩维建博士在俄克拉何马州的塔尔萨大学获得机械工程博士学位和工程管理硕士学位，在四川大学获得金属材料工程学士学位。目前是上海交通大学的兼职博士生导师，并在清华大学和重庆大学联合指导博士生。
韩维建博士曾获太平洋地区经济理事会环境银奖、云南省国际合作类科技进步奖、南京航空航天大学校长国际合作奖；在众多汽车专业领域发表国际性论文、演讲、讲座等逾60篇次。
作者简介：
王 科
现任重庆大学汽车工程学院副教授，重庆自主品牌汽车协同创新中心主任助理。曾任美国密歇根大学安娜堡分校博士后研究员和北美福特汽车研发与创新中心人工智能部门研发工程师，负责福特汽车公司智能汽车环境感知策略与方法的研究。长期从事智能汽车环境感知理论与信息融合方法、视觉定位导航与地图匹配、驾驶员的行为数据挖掘与增强学习等研究。
王科博士曾获得湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室工学博士学位，师从钟志华院士，目前主持了包括国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、重庆市留学人员回国创业创新支持计划课题、重庆市人工智能重大专项子课题等在内的科研项目6项，作为主研人员参与科研项目10余项，发表学术论文20余篇，其中SCIEI收录期刊论文10余篇。
李 霖
现任上海国际汽车城（集团）有限公司主任工程师、上海淞泓智能汽车科技有限公司副总经理。长期从事智能网联汽车测试方法及控制策略的相关研究，在智能网联汽车测试评价、车路协同控制、紧急避撞控制等方面有深入的研究，发表相关论文40余篇，其中SCIEI收录10余篇。
李霖博士目前主持和参与了国家重点研发计划、国家工业强基工程项目、上海市工程技术中心研究专项等10余项科研和工程项目，牵头开展智能网联汽车与车路协同技术、综合智能测试评估技术等方面的研究，突破了智能网联汽车及车路协同测试平台的关键技术瓶颈，初步构建了智能网联汽车综合测评体系，主导完成了国内第一个智能网联汽车专用封闭测试区的功能和场景设计，快速推动了国家智能网联汽车（上海）试点示范区的相关建设。李霖博士毕业于同济大学。
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| 目錄：
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丛书总序
推荐序一
推荐序二
前言
第1章 绪论1
1.1 智能汽车的发展和现状1
1.2 智能汽车的意义6
1.2.1 智能汽车对个人的意义6
1.2.2 智能汽车对交通系统的意义7
1.2.3 智能汽车对社会的意义7
1.3 智能汽车的分级8
1.4 智能汽车的关键技术10
1.5 智能汽车的技术路线10
1.6 智能汽车时代的来临12
参考文献12
第2章 智能汽车的系统构架与主要构成14
2.1 智能汽车的系统构架14
2.1.1 分层递阶式系统构架14
2.1.2 反应式系统构架15
2.1.3 混合式系统构架16
2.2 智能汽车的硬件系统构架17
2.2.1 智能汽车计算平台18
2.2.2 智能汽车常用传感器20
2.3 智能汽车的软件系统构架26
2.3.1 主机操作系统26
2.3.2 中间层运行框架27
2.3.3 应用层27
2.4 智能汽车的通信系统29
2.4.1 智能汽车车内通信29
2.4.2 智能汽车与V2X技术31
参考文献34
第3章 智能汽车环境感知技术37
3.1 相机模型与李群和李代数基础37
3.1.1 相机坐标系的定义37
3.1.2 欧式空间坐标转换38
3.1.3 李群和李代数基础40
3.2 KITTI数据集介绍44
3.2.1 KITTI数据集采集平台44
3.2.2 KITTI数据集的类型45
3.2.3 KITTI数据集的格式介绍48
3.3 基于多特征融合的道路理解方法48
3.3.1 道路环境理解算法架构49
3.3.2 基于特征融合的道路区域分割50
3.3.3 道路建模与随动方向滤波器52
3.3.4 基于置信度函数的道路标线识别54
3.3.5 基于粒子对滤波的道路线跟踪56
3.3.6 试验结果与分析58
3.4 基于机器学习和粒子滤波的前方车辆识别60
3.4.1 前方车辆识别问题与方法61
3.4.2 路面区域提取方法63
3.4.3 基于机器学习的车辆分层级联识别66
3.4.4 基于粒子滤波的多目标跟踪72
3.4.5 试验结果与分析77
3.4.6 本节小结81
3.5 基于深度学习的环境感知方法81
3.5.1 神经网络81
3.5.2 卷积神经网络85
3.5.3 CNN在智能汽车环境感知中的应用88
3.6 基于激光雷达的感知技术93
3.6.1 激光雷达基础94
3.6.2 LiDAR的外参数标定96
3.6.3 障碍物检测97
参考文献98
第4章 智能汽车紧急控制策略101
4.1 转向避撞效能及可行性分析102
4.1.1 避撞所需最短纵向距离102
4.1.2 不同避撞方式的安全收益106
4.1.3 不同避撞方式对环境感知能力的要求109
4.1.4 不同避撞方式对执行器的要求110
4.2 临界距离分析113
4.2.1 制动避撞所需的最短纵向距离113
4.2.2 转向避撞所需的最短纵向距离115
4.3 自动紧急控制127
4.3.1 驾驶员触发型紧急转向辅助控制129
4.3.2 矫正型紧急转向辅助控制142
4.3.3 AEB算法的优化148
4.3.4 制动和转向避撞控制集成150
4.4 制动转向协调避撞控制152
4.4.1 车辆模型153
4.4.2 环境模型156
4.4.3 驾驶员模型158
4.4.4 制动转向协调避撞控制159
4.5 本章小结161
参考文献162
第5章 智能汽车的导航定位技术164
5.1 基于高精地图的匹配定位技术164
5.1.1 高精地图VS传统电子导航地图165
5.1.2 高精地图的绘制与测评166
5.1.3 基于高精地图三维点云的车辆匹配定位方法167
5.1.4 高精地图的未来发展与挑战169
5.2 基于DR和MM组合的车辆定位方法169
5.2.1 航位推算技术170
5.2.2 地图匹配技术171
5.2.3 基于卡尔曼滤波器的DR和MM定位信息的融合175
5.2.4 本节小结178
5.3 视觉里程计178
5.3.1 视觉里程计概述179
5.3.2 对极几何180
5.3.3 PnP算法原理简介181
5.3.4 直接法181
5.3.5 本节小结182
参考文献183
第6章 智能汽车试验验证技术185
6.1 智能汽车试验验证面临的挑战186
6.2 智能汽车试验验证技术的介绍188
6.2.1 智能汽车测试验证机理188
6.2.2 ADAS测试评价方法189
6.2.3 高等级自动驾驶车辆测试评价方法201
6.3 智能网联汽车综合试验场204
6.3.1 国外智能网联汽车综合试验场205
6.3.2 国内智能网联汽车专用试验场213
参考文献216
第7章 智能汽车的挑战与未来219
7.1 智能汽车面临的挑战219
7.1.1 法律上的挑战220
7.1.2 责任判定上的挑战220
7.1.3 个人隐私权的挑战220
7.1.4 成本提高带来的挑战221
7.1.5 汽车厂商和互联网厂商合作上的挑战222
7.1.6 汽车安全的挑战222
7.2 自动驾驶给人类带来的变化223
7.2.1 市场份额变化223
7.2.2 商业模式的颠覆223
7.2.3 人们思想的改变224
7.3 智能汽车发展策略224
7.3.1 信息系统224
7.3.2 识别系统225
7.3.3 控制系统226
7.4 可预见的未来226
7.4.1 关键的节点：2020年226
7.4.2 混合时代：2020～2050年227
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| 內容試閱：
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随着汽车工业和人工智能技术的发展，智能汽车正向人类走来。这一技术的普及，将从根本上改变人类的生活。在智能汽车时代，出行变得更加安全、便捷、舒适。人机共驾和自动驾驶将改变人类的时空观念，城市布局将重新规划，共享经济大力发展，全职司机由虚拟驾驶人替代。智能汽车技术作为一种划时代的技术，目前已经上升到国家战略层面。智能汽车产业是《中国制造2025》和《国家中长期科学和技术发展规划纲要（20062020年）》的首选产业。在这样的时代背景下，本书将从技术层面，对智能汽车的感知、控制、定位和测试验证等多种关键技术进行详尽的分析与解释，并运用相关的实验与仿真来论证本书中所提方法的正确性和实际可行性。
本书第1章回顾了智能汽车的发展历程和现状，并从个人、交通系统和社会等不同层面分析了智能汽车的意义，介绍了智能汽车主要的发展路线和趋势。第2章以智能汽车系统构架为对象，阐述了智能汽车的基本构架与构建方法，并分别从硬件构架和软件构架两个角度探讨了智能汽车的基础软硬件模块。第3章着重介绍了智能汽车环境感知技术，从道路的理解到车辆的识别，从机器学习再到深度学习，提出了相关的具体解决方法，并通过实验进行了可行性验证。第4章从智能汽车控制的角度出发，介绍了智能汽车紧急控制策略，在理论上进行了详尽的分析与论证，提出了相关的控制策略，并通过仿真验证了策略的有效性和可靠性。第5章针对智能汽车的导航定位技术，从高精地图、DR到视觉里程计，重点介绍了基于DR与地图匹配相结合的导航定位方法。第6章介绍了智能汽车的测试方法，分析了现行技术条件下国内外智能汽车测试方法，展示了当前全球最先进的汽车测试基础设施与条件。最后，第7章讨论了智能汽车发展所面临的挑战和未来的发展趋势。
本书由王科和李霖合作完成，作者尽最大努力将对智能汽车的理解和经验融入书中。感谢张鉴、黄鑫对资料整理、文字翻译及校对方面做出的协助。本书作为参考书籍，主要面向高校相关专业的学生和从事智能汽车相关行业的工程师。由于时间仓促和作者的阅历局限，本书的疏漏和不妥之处在所难免，欢迎读者提出批评和修改意见。
王科
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