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| 編輯推薦： |
?1.实践与理论相结合：将理论知识与实际操作相结合，使学生能够在理解智能网联汽车的相关技术技能。
?2，。项目驱动的教学模式：每个学习任务都按照任务描述、学习目标、知识图谱、知识准备、项目实施、知识巩固等环节进行设计，形成闭环，有助于学生系统地掌握知识点，并在实践中加深理解。
?3.紧跟行业发展趋势：教材内容涵盖了智能网联汽车的最新技术，如智能传感器、智能座舱、线控底盘等，并结合中国政府在智能网联汽车领域的发展规划，体现了教育内容与行业发展趋势的紧密对接。
?4.技术与思政教育融合：教材不仅传授技术知识，还融入了思政教育元素，如强调高质量发展、新时代青年的责任感等，培养学生的社会责任感和爱国情怀。
?5.丰富的案例与实例：通过具体的案例分析和实际操作实例，教材使抽象的理论知识具体化，增强了学生的学习兴趣和实践能力。
?6.跨学科技能培养：系列教材内容涉及传感器技术、智能座舱技术、线控底盘技术、人工智能、计算机视觉等多个领域，有助于学生构建跨学科的知识体系，培养复合型技能。
?7.注重学生素养培养：除了专业知识和技能的学习，教材还注重培养学生的科学素养、工匠精神、6S管理制度等职业素养，
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| 內容簡介： |
本书根据我国智能汽车发展、创新的趋势和战略， 对智能网联汽车涉及检测汽车自身运行状态的传感器和感知外界环境的传感器的工作原理、使用场景、检测方法、标定程序进行了分析和介绍。
本书主要内容包括认识智能网联汽车传感器、认识与应用摄像头、认识与应用超声波雷达、认识与应用毫米波雷达、认识与应用激光雷达、认识与应用组合导航， 共６ 个项目、２１ 个学习任务。每个学习任务按照任务描述、学习目标、知识图谱、知识准备、项目实施、复习题进行教学闭环设计。
本书可作为高职高专智能网联汽车专业的教材， 也适合从事智能网联汽车研发、生产和应用的技术人员阅读。
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| 關於作者： |
1. 罗锡才
工学博士，副教授，广州铁路职业技术学院新能源汽车技术专业带头人，广州市“羊城学者”。从事汽车教育10余年，具有2年企业实践经验，曾主持活页式教材1部，副主编新形态一体化教材 1 部（国家资源库建设课程），参编教材1部；主持省级课题2项、市级2项，参与省市级科研项目多项。在国内外学术刊物上发表论文 10 余篇，其中 SCI 收录 7 篇，授权专利3项，曾指导学生参加职业技能竞赛获省级奖项10余项。
2. 彭潇
美国德州大学博士，在美国ANGSTROM和中国东风日产乘用车公司技术中心从事研发工作12年，专注于新能源汽车动力系统设计。现任广东职业技术学院汽车与交通学院副院长，分管科研、校企合作、产教融合工作。担任汽车制造与实验技术省级高水平专业群执行负责人、汽车制造与实验技术协同创新中心负责人、新能源智能汽车新技术科普基地负责人。主持及参与省级教研项目3项，市厅级及其他科研项目12项，横向项目6项，发表学术论文EI检索5篇，获专利授权14件，主编校企合作教材1部、副主编1部，指导学生参加竞赛获省级奖项一等奖1项。
3. 陈纪钦
副教授，主编专业教材4本，发表论文10余篇，获发明专利授权1项，实用新型专利授权20余项，主持省科研课题2项。参与了汽车智能技术专业国家级教学资源库建设，参与了高等职业学校汽车智能技术专业实训教学条件建设标准的制定工作，多次参与国家级和省级智能网联汽车类技能竞赛裁判工作。曾指导学生获第一届全国新能源汽车关键技术技能大赛“新能源汽车智能化技术”赛项一等奖。
4. 郭建英
中组部国家万人计划领军人才，一带一路暨金砖国家技能发展与技术创新大赛智能网联车汽车赛项专家组组长，全国优秀指导教师，正高级讲师，高级技师，主编《汽车空调检修》等多部“十四五”国家规划教材。
5. 孙大许
工学博士，副教授，毕业于华南理工大学车辆工程专业。主要研究智能网联汽车控制系统相关技术，主要包括：1.汽车线控系统：线控转向技术、线控制动技术、线控油门技术、电子换挡、ACU相关方面的技术。2. 汽车无人驾驶控制系统：包括高精度定位、路径规划、路线跟踪、避障与交通信号识别等。发表相关论文20多篇，专利10多项。
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| 目錄：
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前言
项目一
认识智能网联汽车
传感器
学习任务一
智能网联汽车传感器的应用现状与发展前景/ 002
学习任务二
智能网联汽车环境感知技术/ 009
项目二
认识与应用摄像头
学习任务一
摄像头的认知与装调/ 022
学习任务二
摄像头的故障诊断与排除/ 038
学习任务三
基于摄像头实现自动限速识别功能/ 042
学习任务四
基于摄像头实现车道线检测功能/ 052
项目三
认识与应用超声波
雷达
学习任务一
超声波雷达的认知与装调/ 062
学习任务二
超声波雷达的故障诊断与处理/ 078
学习任务三
超声波雷达数据解析/ 085
项目四
认识与应用毫米波
雷达
学习任务一
毫米波雷达的认知与装调/ 092
学习任务二
毫米波雷达的故障诊断与排除/ 108
学习任务三
毫米波雷达的数据分析/ 113
学习任务四
基于毫米波雷达实现FCW（前向碰撞预警）功能/ 118
学习任务五
毫米波雷达与摄像头的标定融合/ 126
项目五
认识与应用激光雷达
学习任务一
激光雷达的认知与装调/ 136
学习任务二
激光雷达的故障诊断与排除/ 153
学习任务三
激光雷达的数据分析/ 159
学习任务四
激光雷达与摄像头的联合标定/ 165
项目六
认识与应用组合导航
学习任务一
组合导航的认知与装调/ 180
学习任务二
组合导航的故障诊断与处理/ 199
学习任务三
基于激光雷达与IMU 实现SLAM 功能/ 205
参考文献/ 220
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| 內容試閱：
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智能网联汽车是智能化和网联化的产物， 其核心在于利用人工智能、传感器、通信技术等手段， 将车辆、道路、人员等产生的各种信息进行智能化处理和交互， 从而提高行车安全性、行驶效率和用户体验。而智能网联汽车的感知系统则是实现其智能化和网联化的重要组成部分， 负责车辆感知周围环境的物体和信息， 并进行处理和判断， 为车辆的自主驾驶和人机交互提供支持。
近年来， 我国一直致力于推动智能网联汽车的发展。２０１７ 年， 国务院发布了《新一代人工智能发展规划》， 提出到２０２５ 年， 中国要在自动驾驶技术领域实现重大突破。２０２１ 年， 工业和信息化部、公安部、交通运输部联合印发了《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范（试行）》， 为智能网联汽车的测试和上路提供了管理规范。此外， 国家还出台了多项政策， 鼓励企业开展智能网联汽车研发和生产， 推动智能网联汽车在中国市场的普及。
随着汽车技术的发展， 智能网联汽车的感知系统也在不断演进。近年来， 传感器技术不断提升， 从激光雷达到毫米波雷达， 从摄像头到超声波雷达， 多种传感器的融合应用， 提高了车辆对周围环境的感知精度和范围。同时， 随着人工智能技术的不断发展， 深度学习、计算机视觉等技术被广泛应用于车辆感知和处理中， 进一步提高了感知系统的智能化水平。
然而， 智能网联汽车的感知系统也面临着一些挑战， 如装调和故障诊断等问题。感知系统需要在不同的环境中实时感知周围的物体和信息， 而这些环境可能非常复杂和多变， 感知系统的装调需要保证其在各种情况下的稳定性和可靠性。同时， 感知系统也面临着故障和损坏的风险， 需要及时发现和诊断问题， 并采取相应措施维修。
党的二十大报告指出， “高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。” 新时代青年唯有执着奋进、攻坚克难、不惧艰辛、练好内功， 以高标准要求自己， 努力以新作为、新成绩丰富人生阅历。因此， 本书从智能网联汽车中的环境感知技术涉及的传感器展开， 系统介绍了视觉传感器、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、组合导航等的相关基础知识；在此基础上， 辅以各种传感器相关的软硬件， 介绍各传感器的安装、调试和检修的基本实操环节， 在一些任务中还涉及Ｕｂｕｎｔｕ 系统、Ｌｉｎｕｘ 系统、ＲＯＳ 系统和Ｐｙｔｈｏｎ 编程等知识， 学生通过各项任务训练不同的技能， 以确保真正体验到项目实施的全流程。
随着智能网联汽车的发展， 感知系统装调和故障诊断技术也将面临新的挑战和机遇。未来本书也将不断更新和完善， 与时俱进地介绍最新的智能网联汽车感知系统技术和应用。
由于编者水平有限， 书中难免有错误和疏漏， 敬请同行、专家及使用本书作为教材的老师和各位读者提出宝贵意见和指正， 万分感激。
编 者
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