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| 內容簡介： |
本书是《无人驾驶车辆理论与设计》一书的修订版（第2版），同时也是“无人驾驶车辆”慕课配套教材，慕课网址：http://www.icourse163.org/course/BIT-1207432808
内容包括：无人驾驶车辆国内外发展历程、应用前景、体系结构，车辆底盘无人化改造，无人驾驶车辆电子电气架构及其硬件，环境感知，定位导航，决策与规划，运动控制，智能网联，无人驾驶车辆的设计与测试。
为了使初学者更好地理解和掌握基本知识，设置了丰富的案例，理论联系实际，尽量做到通俗易懂。
本书可作为高等院校车辆工程、交通工程、自动化、计算机等专业的参考教材；也可为各类对无人驾驶车辆感兴趣的人员提供入门参考。
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| 關於作者： |
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熊光明，北京理工大学机械与车辆学院副教授，工学博士。长期从事智能车辆科研/教学工作，发表SCI/EI论文60多篇，编著有智能车辆相关书籍5部，授权国家发明专利二十余项。获2014年度汽车工程学会优秀论文奖。2015年获得北京理工大学优秀硕士生指导教师称号。2017年获得部级科技进步二等奖1项，获得兵器集团科技进步三等奖1项。编著“无人驾驶汽车概论”获得兵工高校优秀教材一等奖。2017年获北京理工大学优秀教学成果一等奖。编著“无人驾驶车辆理论与设计”获得2019年兵工高校精品教材和北京理工精品教材。2020年获北京理工大学优秀教学成果二等奖。
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| 目錄：
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第1章 绪论00
1.1 发展历程00
1.1.1 国外发展历程00
1.1.2 国内发展历程00
1.2 应用前景及体系结构00
习题00
第2章 车辆底盘无人化改造00
2.1 转向系统无人化改造00
2.1.1 液压助力转向系统00
2.1.2 电控液压助力转向系统0
2.1.3 电动助力转向系统0
2.1.4 主动前轮转向系统0
2.1.5 线控转向系统0
2.2 油门无人化改造0
2.2.1 机械式节气门系统0
2.2.2 电子节气门系统0
2.3 制动系统无人化改造0
2.3.1 传统制动系统0
2.3.2 线控制动系统0
2.3.3 线控制动系统实例0
2.4 案例介绍0
习题0
第3章 无人驾驶车辆电子电气架构及其硬件0
3.1 环境感知常用传感器0
3.1.1 激光雷达0
3.1.2 毫米波雷达0
3.1.3 车载相机0
3.2 定位导航常用传感器0
3.3 车载通信系统0
3.3.1 无人驾驶车辆常用的通信方式0
3.3.2 无人驾驶车辆常用设备所采用的通信方式0
3.3.3 无人驾驶车辆常用的信号转换设备0
3.3.4 以太网交换机0
3.4 车载计算平台0
3.5 车载供电系统0
习题0
第4章 传感器标定0
4.1 相机标定0
4.1.1 单目相机标定0
4.1.2 双目相机标定0
4.2 激光雷达标定0
4.2.1 单线激光雷达的标定0
4.2.2 多线激光雷达的标定0
4.3 相机与激光雷达联合标定0
习题0
第5章 环境感知0
5.1 基于相机的环境感知0
5.1.1 图像预处理0
5.1.2 车道线检测0
5.1.3 车辆检测0
5.2 卡尔曼滤波与状态估计0
5.2.1 基本概念0
5.2.2 Matlab案例0
5.3 基于激光雷达的环境感知0
5.3.1 障碍物检测0
5.3.2 激光雷达回波强度的应用0
5.4 深度学习与目标检测0
5.4.1 概述0
5.4.2 深度学习基本知识0
5.4.3 STOP标志检测0
5.5 多传感器融合
5.5.1 引言
5.5.2 毫米波雷达与相机融合
5.5.3 激光雷达与相机融合
习题
第6章 无人驾驶车辆定位导航
6.1 基于GPS的定位
6.1.1 GPS定位基本原理
6.1.2 GPS定位特性
6.2 基于GPS/DR的组合定位
6.2.1 航迹推算定位
6.2.2 GPS/DR组合方式
6.3 高精度地图
6.4 SLAM技术
6.4.1 激光雷达SLAM
6.4.2 视觉SLAM
习题
第7章 无人驾驶车辆决策与规划
7.1 无人驾驶车辆行为决策
7.2 无人驾驶车辆路径规划
7.2.1 环境地图表示方法
7.2.2 基于搜索的路径规划算法
7.2.3 基于采样的路径规划算法
7.3 无人驾驶车辆运动规划
习题
第8章 无人驾驶车辆运动控制
8.1 车辆模型
8.2 纯跟踪与Stanley算法
8.2.1 纯跟踪算法
8.2.2 Stanley算法
8.3 PID控制
8.4 模型预测控制
习题
第9章 智能网联
9.0 概述
9.1 V2X简介
9.2 智能网联应用场景
9.3 案例分析
习题
第10章 设计、测试与评估
10.1 无人驾驶车辆设计方法
10.2 仿真测试
10.3 实车测试
10.4 机遇与挑战
习题
附录A 激光雷达VREP仿真
A.1 车辆模型
A.2 激光雷达模型
A.3 道路和交通标志模型
A.4 行人模型
A.5 仿真
附录B 纯跟踪控制仿真实验（Matlab VREP联合仿真）
B.1 准备工作
B.2 编写程序
B.3 联合仿真
B.4 绘制曲线
附录C Matlab自动驾驶工具箱案例介绍
C.1 自动驾驶工具箱简介
C.2 自动驾驶场景搭建
C.3 路径规划案例
C.4 路径跟踪案例
参考文献
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| 內容試閱：
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本书是《无人驾驶车辆理论与设计》一书的修订版，全书立足无人驾驶技术的迅猛发展，致力培养优秀的车辆技术人才，服务国家新兴产业战略规划。据不完全统计，第1版已经被近20所高校作为教材连续使用。同时第1版也获得2019年第七届兵工高校精品教材和北京理工大学精品教材。
本书同时也是“无人驾驶车辆”慕课的配套教材。
2019年5月，在北京理工大学教务部的大力支持下，无人驾驶车辆课程慕课建设项目入选“2019年北京理工大学教育教学建设项目——信息技术与教育教学深度融合专项”项目支撑计划。6月，课程组进行了广泛的调研，包括兄弟院校、汽车企业、互联网企业等。7月、8月，课程组在已经出版的系列教材和专著并参考国内外公开资料的基础上，针对初学者精心选材制作，按照慕课的要求对知识点进行了梳理、分解、碎片化整合等工作。9月到11月，完成了视频录制、检查修改、补录重录以及网站建课等。
在慕课中，为了使初学者更好地理解和掌握基本知识，专门设置了一些案例，如激光雷达V-REP仿真示例、基于霍夫变换的车道线检测Matlab示例、基于Haar Adaboost的OpenCV车辆检测实例、卡尔曼滤波Matlab示例、基于深度学习的Stop标志检测Matlab示例、视觉和毫米波雷达融合Matlab示例、动态窗口算法ROS V-REP仿真示例、纯跟踪方法Matlab V-REP仿真示例、Carsim Matlab联合仿真、Prescan MATLAB联合仿真。
2019年12月，课程组制作的“无人驾驶车辆”慕课正式在中国大学MOOC网站上线。截至2020年7月底，已完成了春季和夏季2期的教学。很多在校生以及社会从业人员参加了本课程的学习。我们也收到了一些意见和建议，在此表示感谢。
“无人驾驶车辆”慕课由熊光明、龚建伟、陈慧岩统筹，课程组教师吕超、邸慧军、吴绍斌，实验室研究生陈晨、黄书昊、孙博帆、何刚、王羽纯、关海杰、于洋、廖俊博、韦家明、叶坤鸿等参加了部分内容的讨论、制作。
作为配套教材，本书汇编了慕课的主要内容，并在附录A、B中分别补充了激光雷达VREP仿真示例和纯跟踪方法MATLAB VREP仿真示例的详细过程。在附录C中增加了MATLAB自动驾驶工具箱的一些案例。
本书的出版得到北京理工大学2020年“特立”系列教材、教学专著立项资助。本书部分成果来源于教育部产学合作协同育人项目“基于MATLAB自动驾驶工具箱的无人驾驶车辆课程建设（201901159001）”和“2020年北京理工大学教育教学建设项目——信息技术与教育教学深度融合专项”（《无人驾驶车辆》MOOC持续改进）。本书也参考了国内外公开发表的资料，在此向相关资料的作者表示感谢。
由于无人驾驶车辆技术在不断发展之中，加之作者水平和能力有限，书中不当之处，望广大读者批评指正。
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