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智能網聯汽車(清華大學車輛與運載學院系列教材) 版權信息
- ISBN：9787302590613
- 條形碼：9787302590613 ; 978-7-302-59061-3
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能網聯汽車(清華大學車輛與運載學院系列教材) 本書特色
本書不僅聚焦于智能網聯汽車本身，也對與其緊密相關的交叉領域做了介紹，通過基本概念與應用舉例相結合的形式，使得學生能熟悉智能網聯汽車的基礎知識，并掌握直接從事智能網聯汽車技術研發和學術研究的基本技能。 本書是清華大學車輛與運載學院系列教材之一
智能網聯汽車(清華大學車輛與運載學院系列教材) 內容簡介
本書主要介紹智能網聯汽車的相關概念和關鍵技術，內容主要包括智能網聯汽車的定義、技術體系等，針對智能網聯汽車的相關概念及發展背景、硬件體系、環境感知與理解、地圖與定位、決策與控制、測試與評價等關鍵技術進行了詳細闡述。 本書可作為高等院校汽車類、交通類專業的教材，也可作為企業工程技術人員和管理者的參考讀物，還可作為汽車技術培訓的參考書。
智能網聯汽車(清華大學車輛與運載學院系列教材) 目錄
1緒論
1.1基本概念
1.2發展歷史
1.3系統簡介
1.3.1體系架構簡介
1.3.2關鍵技術簡介
1.4等級劃分
1.5性能要求
1.5.1整體性能
1.5.2關鍵技術性能
本章習題
參考文獻
2智能網聯汽車構型與組成
2.1緒論
2.2系統架構
2.2.1硬件系統架構
2.2.2云控系統架構
2.3傳感器
2.3.1視覺傳感器
2.3.2毫米波雷達
2.3.3激光雷達
2.3.4超聲波雷達
2.3.5傳感器性能與布置
2.4導航定位
2.4.1全球衛星導航定位系統
2.4.2慣性導航定位
2.5網聯通信
2.5.1通信終端
2.5.2通信方式
2.6人機交互
2.6.1基于傳統硬件的交互
2.6.2基于智能設備的交互
2.7計算平臺
2.7.1異構分布硬件架構
2.7.2自動駕駛操作系統
2.8執行裝置
2.8.1線控驅動
2.8.2線控轉向
2.8.3線控制動
2.9云控平臺
2.9.1云控基礎平臺
2.9.2云控應用平臺
本章習題
參考文獻
目錄
智能網聯汽車
3環境感知與理解
3.1緒論
3.2目標檢測
3.2.1概述
3.2.2傳統檢測方法
3.2.3深度學習檢測方法
3.2.4應用舉例
3.3目標跟蹤
3.3.1概述
3.3.2傳統跟蹤方法
3.3.3深度學習跟蹤方法
3.3.4應用舉例
3.4融合感知
3.4.1概述
3.4.2神經網絡融合方法
3.4.3概率融合方法
3.4.4應用舉例
3.5意圖識別與軌跡預測
3.5.1概述
3.5.2意圖識別方法
3.5.3軌跡預測方法
3.5.4應用舉例
3.6行車風險評估
3.6.1行車風險定義
3.6.2行車風險影響因素
3.6.3行車風險評估方法
3.6.4應用舉例
本章習題
參考文獻
4地圖與定位
4.1緒論
4.2高精度動態地圖
4.2.1概述
4.2.2地圖架構
4.2.3建圖流程
4.2.4建圖方法
4.2.5應用舉例
4.3高精度協同定位
4.3.1概述
4.3.2定位框架
4.3.3定位原理
4.3.4定位算法
4.3.5應用舉例
本章習題
參考文獻
5決策與控制
5.1緒論
5.2自主決策與控制
5.2.1概述
5.2.2車輛建模
5.2.3自主決策
5.2.4自主控制
5.2.5應用案例
5.3協同決策與控制
5.3.1概述
5.3.2網聯系統建模
5.3.3協同決策
5.3.4協同控制
5.3.5車路云一體化
5.3.6應用案例
本章習題
參考文獻
6測試與評價
6.1緒論
6.2測試方法
6.2.1測試分類
6.2.2測試流程
6.2.3應用舉例
6.3評價方法
6.3.1評價目標
6.3.2性能與指標
6.3.3評價模型
6.3.4應用舉例
6.4封閉測試場與測試設備
6.4.1封閉測試場
6.4.2測試設備
本章習題
參考文獻
附錄A基礎知識
A.1*優化理論
A.1.1狀態估計
A.1.2*大似然估計求解
A.1.3*小二乘求解
A.2機器學習
A.2.1概述
A.2.2特征提取器
A.2.3模型參數估計
A.2.4卷積神經網絡
A.2.5循環神經網絡
A.3控制理論
A.3.1經典控制理論
A.3.2現代控制理論
A.3.3*優控制
A.4濾波算法
A.4.1卡爾曼濾波
A.4.2擴展卡爾曼濾波
A.5代數與幾何
A.5.1空間變換基礎
A.5.2圖論
參考文獻
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智能網聯汽車(清華大學車輛與運載學院系列教材) 作者簡介
李克強，中國工程院院士，清華大學車輛與運載學院教授，現任汽車安全與節能國家重點實驗室主任、國家智能網聯汽車創新中心首席科學家。
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