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| 內容簡介： |
本书全面系统地介绍了智能网联汽车新技术，包括智能网联汽车的智能传感器技术、网络与通信技术、导航定位技术、线控技术、先进驾驶辅助技术，以及人工智能、深度学习、语义分割、大数据、云计算、多接入边缘计算技术在自动驾驶中的应用。每章开始都给出教学目标、教学要求和导入案例，便于学生学习和教师授课；每章末尾配有练习题，便于学生复习，巩固主要的学习内容，增强学习效果。
本书内容新颖，图文并茂，通俗易懂，实用性强，覆盖了智能网联汽车所涉及的新技术，可作为职业院校汽车智能技术专业的教材，也可作为应用型本科院校车辆工程专业的选修教材。
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| 目錄：
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前言
中英文对照表
第1章绪论
11发展智能网联汽车的必要性
12智能网联汽车的相关术语及定义
13智能网联汽车的驾驶自动化分级
14智能网联汽车的体系结构
15智能网联汽车的关键技术
16智能网联汽车的发展趋势
练习题
第2章智能网联汽车智能
传感器技术
21超声波雷达
22毫米波雷达
23激光雷达
24视觉传感器
25传感器融合技术
26智能传感器的配置实例
练习题
第3章智能网联汽车网络
与通信技术
31智能网联汽车网络技术
32智能网联汽车V2X通信技术
33V2X通信技术的应用场景
练习题
〖ZZ1Z，-5mm〗〖JY〗〓第4章智能网联汽车导航
定位技术
41导航定位的定义与类型
42全球卫星定位技术
43北斗卫星导航系统
44惯性导航系统
45通信基站定位
46同时定位与地图构建（SLAM）技术
47电子地图技术
练习题
第5章智能网联汽车线控
技术
51汽车线控转向技术
52汽车线控制动技术
53汽车线控节气门技术
54汽车线控技术的应用实例
练习题
第6章智能网联汽车先进
驾驶辅助技术
61前向碰撞预警系统
62自动紧急制动系统
63车道偏离预警系统
64车道保持辅助系统
65盲区监测系统
66自适应巡航控制系统
67智能泊车辅助系统
68智能座舱系统
69其他先进驾驶辅助系统
610先进驾驶辅助系统的应用实例
练习题
第7章智能网联汽车自动
驾驶的前瞻技术
71人工智能技术与自动驾驶
72深度学习技术与自动驾驶
73语义分割技术与自动驾驶
74大数据技术与自动驾驶
75云计算技术与自动驾驶
76多接入边缘计算技术与自动驾驶
练习题
参考文献
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| 內容試閱：
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2020年2月，国家发展和改革委员会联合科技部、工信部、财政部、交通运输部、商务部等共11部委印发《智能汽车创新发展战略》，旨在加快推进智能网联汽车的创新发展。智能网联汽车已经进入发展的快车道。智能网联汽车所涉及的知识和技术与传统汽车有较大差别，必须重新构建，以满足智能网联汽车快速发展对人才的需求。
本书的编写完全按照智能网联汽车新的知识和技术体系构建，同时考虑了《智能网联汽车测试装调职业技能等级标准》涉及的基本知识，全面系统地介绍了智能网联汽车新技术。全书共分7章，第1章主要介绍发展智能网联汽车的必要性，以及智能网联汽车的相关术语及定义、驾驶自动化分级、体系结构、关键技术和发展趋势；第2章主要介绍智能传感器技术，包括超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达和视觉传感器，以及传感器融合技术和智能传感器的配置实例；第3章主要介绍智能网联汽车网络与通信技术，包括智能网联汽车网络技术、V2X通信技术及其应用场景；第4章主要介绍智能网联汽车导航定位技术，包括导航定位的定义与类型、全球卫星定位技术、北斗卫星导航系统、惯性导航系统、通信基站定位、同时定位与地图构建（SLAM）技术以及电子地图技术；第5章主要介绍智能网联汽车线控技术，包括线控转向技术、线控制动技术、线控节气门技术以及线控技术的应用实例；第6章介绍智能网联汽车先进驾驶辅助技术，包括前向碰撞预警系统、自动紧急制动系统、车道偏离预警系统、车道保持辅助系统、盲区监测系统、自适应巡航控制系统、智能泊车辅助系统、智能座舱系统、其他先进驾驶辅助系统以及先进驾驶辅助系统的应用实例；第7章介绍智能网联汽车自动驾驶的前瞻技术，包括人工智能、深度学习、语义分割、大数据、云计算、多接入边缘计算技术的定义及其在自动驾驶中的应用。
通过对本书的学习，学生既能掌握智能网联汽车所涉及的新知识和新技术，又能开拓专业视野，为从事智能网联汽车的相关工作奠定基础。
本书由哈尔滨工业大学汽车工程学院崔胜民、柯柏文（深圳）科技有限公司卞合善任主编，杨果仁、闫云敬、苏庆列、张春蓉、梁小流、曾晓彤、熊其兴、段卫洁、查云飞、聂光辉任副主编。陈立旦、韩博砚、吴良胜、毕然、关天聪、陈清洪、范梦阳、房宏威、李凤琪、陈庆斌也参与了本书的编写工作。
在本书编写过程中，引用了一些网上资料和图片以及参考文献中的部分内容，特向其作者表示深切的谢意；同时感谢柯柏文（深圳）科技有限公司提供的有关资料。
由于编者学识有限，书中不当之处在所难免，恳盼读者给予指正。
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