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自動駕駛傳感器融合——技術、原理與應用 版權信息
- ISBN：9787111742210
- 條形碼：9787111742210 ; 978-7-111-74221-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
自動駕駛傳感器融合——技術、原理與應用 本書特色
系統介紹自動駕駛傳感器融合方法
譯者白杰教授是自動駕駛環境感知方面的知名專家
日本環境感知技術新書
自動駕駛傳感器融合——技術、原理與應用 內容簡介
本書為即將從事或正在從事自動駕駛傳感器融合工作的人總結了傳感器融合的思路。本書首先介紹了攝像頭（單目、立體）、無線電雷達、ＬｉＤＡＲ、超聲波傳感器，其次從復合、統合、融合和網絡的觀點出發，介紹如何將這些傳感器進行融合并予以分類，給出了相關特性和具體實例。特別是針對網絡傳感器融合，介紹了基于免疫網絡的傳感器融合方法。此外，傳感器融合的目標就是要實現zui佳狀態估計，從這一觀點出發，本書對基于濾波器、*小二乘估計法、狀態方程的逐次型狀態估計等各類方法的卡爾曼濾波器、粒子濾波器等情況予以整理說明。本書適合智能網聯汽車工程師及研究人員閱讀使用，也適合車輛工程及相關專業本科、研究生階段師生閱讀參考。
自動駕駛傳感器融合——技術、原理與應用 目錄
前 言
第1章 什么是傳感器融合？／００１
1.1 組合方法／００２
1.2 傳感器數據融合／００３
參考文獻／００８
第2章 各傳感器技術詳情／００９
2.1 主動傳感器／０１０
2.1.1 無線電雷達／０１０
2.1.2 LiDAR／０１３
2.1.3 超聲波傳感器／０１８
2.2 被動傳感器／０１９
2.2.1 單目攝像頭／０２０
2.2.2 立體攝像頭／０２１
2.2.3 RGBD攝像頭／０３４
2.2.4 深度學習／０３５
2.2.5 各種傳感器的比較／０３７
參考文獻／０３９
第3章 傳感器融合／０４１
3.1 主動傳感器與被動傳感器的組合／０４２
3.2 組合示例／０４３
3.2.1 坐標校正／０４４
3.2.2 虛擬RGBD攝像頭研究實例／０４７
3.3 傳感器融合的種類／０６２
參考文獻／０６４
第4章 各種傳感器融合的實例／０６５
4.1 復合傳感器融合／０６６
4.2 統合傳感器融合／０６６
4.3 融合傳感器融合／０６７
4.4 網絡傳感器融合／０７０
4.4.1 互耦神經網絡／０７０
4.4.2 置信度／０７３
4.4.3 免疫網絡／０８４
參考文獻／０９３
第5章 卡爾曼濾波器／０９５
5.1 預處理／０９６
5.1.1 數字化／０９６
5.1.2 去噪／０９８
5.1.3 維納濾波器／１０６
5.2 狀態空間表示／１０９
5.3 *小二乘估計法／１１２
5.4 貝葉斯統計／１１７
5.5 逐次*小二乘估計法／１２０
5.6 卡爾曼濾波器／１２３
5.7 非線性卡爾曼濾波器／１２８
5.7.1 擴展卡爾曼濾波器／１３０
5.7.2 無跡卡爾曼濾波器／１３１
5.7.3 粒子濾波器／１３３
5.8 卡爾曼濾波器應用示例／
１３９參考文獻／１４２
第6章 今后的技術動向／１４５
6.1 各傳感器的未來／１４６
6.2 傳感器融合的未來／１４７
參考文獻／１４８
結束語／１４９
第1章 什么是傳感器融合？／００１
1.1 組合方法／００２
1.2 傳感器數據融合／００３
參考文獻／００８
第2章 各傳感器技術詳情／００９
2.1 主動傳感器／０１０
2.1.1 無線電雷達／０１０
2.1.2 LiDAR／０１３
2.1.3 超聲波傳感器／０１８
2.2 被動傳感器／０１９
2.2.1 單目攝像頭／０２０
2.2.2 立體攝像頭／０２１
2.2.3 RGBD攝像頭／０３４
2.2.4 深度學習／０３５
2.2.5 各種傳感器的比較／０３７
參考文獻／０３９
第3章 傳感器融合／０４１
3.1 主動傳感器與被動傳感器的組合／０４２
3.2 組合示例／０４３
3.2.1 坐標校正／０４４
3.2.2 虛擬RGBD攝像頭研究實例／０４７
3.3 傳感器融合的種類／０６２
參考文獻／０６４
第4章 各種傳感器融合的實例／０６５
4.1 復合傳感器融合／０６６
4.2 統合傳感器融合／０６６
4.3 融合傳感器融合／０６７
4.4 網絡傳感器融合／０７０
4.4.1 互耦神經網絡／０７０
4.4.2 置信度／０７３
4.4.3 免疫網絡／０８４
參考文獻／０９３
第5章 卡爾曼濾波器／０９５
5.1 預處理／０９６
5.1.1 數字化／０９６
5.1.2 去噪／０９８
5.1.3 維納濾波器／１０６
5.2 狀態空間表示／１０９
5.3 *小二乘估計法／１１２
5.4 貝葉斯統計／１１７
5.5 逐次*小二乘估計法／１２０
5.6 卡爾曼濾波器／１２３
5.7 非線性卡爾曼濾波器／１２８
5.7.1 擴展卡爾曼濾波器／１３０
5.7.2 無跡卡爾曼濾波器／１３１
5.7.3 粒子濾波器／１３３
5.8 卡爾曼濾波器應用示例／
１３９參考文獻／１４２
第6章 今后的技術動向／１４５
6.1 各傳感器的未來／１４６
6.2 傳感器融合的未來／１４７
參考文獻／１４８
結束語／１４９
展開全部
自動駕駛傳感器融合——技術、原理與應用 作者簡介
[日]伊東敏夫，芝浦工業大學教授，在工業界和學術界服務多年。
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