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智能汽车关键技术与设计方法电子书

智能化是当前汽车产业变革*重要的趋势之一。 在智能汽车时代,出行变得更加安全、便捷、舒适。本书从技术层面,对于智能汽车的感知、控制、定位和测试验证等多种关键技术行了详尽的分析与解释,并运用相关的实验与仿真来论证本书中所提方法的正确性和实际可行性。 对于希望在未来市场中抢占先机的车企、汽车工程师、汽车专业的学生而言,本书是不可不读的参考书。

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作       者:王科,李霖,韩维建

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2019-01-01

字       数:11.1万

所属分类: 科技 > 工业技术 > 汽车与交通运输

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随着人工智能、互联网技术的发展,智能汽车正在逐渐向人类走来。由于智能汽车具有智能化、网联化、节能环保、安全便捷等特,对它的研究已经在汽车产业中掀起了一阵热潮,它也必将是未来汽车发展的必然方向。现今各大车企都始纷纷投身智能汽车产业,相互竞争与合作,制订相关的战略计划,研制、测试自家的智能汽车。 目前,智能汽车产业正呈现出百家争奇、蓬勃向上的发展态势,同时这也是一场没有硝烟的战争,任何企业在技术上迟滞与落后都可能被行业所淘汰。<br/>【推荐语】<br/>智能化是当前汽车产业变革*重要的趋势之一。 在智能汽车时代,出行变得更加安全、便捷、舒适。本书从技术层面,对于智能汽车的感知、控制、定位和测试验证等多种关键技术行了详尽的分析与解释,并运用相关的实验与仿真来论证本书中所提方法的正确性和实际可行性。 对于希望在未来市场中抢占先机的车企、汽车工程师、汽车专业的学生而言,本书是不可不读的参考书。<br/>【作者】<br/>主编简介:  韩维建 现任美国福特汽车公司亚太区研究与技术主管。自从1995年加福特以来,在多个国家和地区组织了众多的研究与技术项目。他在交通可持续发展系统分析、汽车轻量化、环境、能源、道路交通安全、政策制定,以及产学研结合等诸多领域都具有丰富的经验和研究成果。 韩维建博士在俄克拉何马州的塔尔萨大学获得机械工程博士学位和工程管理硕士学位,在四川大学获得金属材料工程学士学位。目前是上海交通大学的兼职博士生导师,并在清华大学和重庆大学联合指导博士生。 韩维建博士曾获太平洋地区经济理事会环境银奖、云南省国际合作类科技步奖、南京航空航天大学校长国际合作奖;在众多汽车专业领域发表国际性论文、演讲、讲座等逾60篇次。 作者简介: 王 科 现任重庆大学汽车工程学院副教授,重庆自主品牌汽车协同创新中心主任助理。曾任美国密歇根大学安娜堡分校博士后研究员和北美福特汽车研发与创新中心人工智能部门研发工程师,负责福特汽车公司智能汽车环境感知策略与方法的研究。长期从事智能汽车环境感知理论与信息融合方法、视觉定位导航与地图匹配、驾驶员的行为数据挖掘与增强学习等研究。 王科博士曾获得湖南大学汽车车身先设计制造国家重实验室工学博士学位,师从钟志华院士,目前主持了包括国家自然科学基金、国家重研发计划子课题、重庆市留学人员回国创业创新支持计划课题、重庆市人工智能重大专项子课题等在内的科研项目6项,作为主研人员参与科研项目10余项,发表学术论文20余篇,其中SCI/EI收录期刊论文10余篇。 李 霖 现任上海国际汽车城(集团)有限公司主任工程师、上海淞泓智能汽车科技有限公司副总经理。长期从事智能网联汽车测试方法及控制策略的相关研究,在智能网联汽车测试评价、车路协同控制、紧急避撞控制等方面有深的研究,发表相关论文40余篇,其中SCI/EI收录10余篇。 李霖博士目前主持和参与了国家重研发计划、国家工业强基工程项目、上海市工程技术中心研究专项等10余项科研和工程项目,牵头展智能网联汽车与车路协同技术、综合智能测试评估技术等方面的研究,突破了智能网联汽车及车路协同测试平台的关键技术瓶颈,初步构建了智能网联汽车综合测评体系,主导完成了国内个智能网联汽车专用封闭测试区的功能和场景设计,快速推动了国家智能网联汽车(上海)试示范区的相关建设。李霖博士毕业于同济大学。<br/>
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丛书总序

推荐序一

推荐序二

前言

第1章 绪论

1.1 智能汽车的发展和现状

1.2 智能汽车的意义

1.3 智能汽车的分级

1.4 智能汽车的关键技术

1.5 智能汽车的技术路线

1.6 智能汽车时代的来临

第2章 智能汽车的系统构架与主要构成

2.1 智能汽车的系统构架

2.2 智能汽车的硬件系统构架

2.3 智能汽车的软件系统构架

2.4 智能汽车的通信系统

第3章 智能汽车环境感知技术

3.1 相机模型与李群和李代数基础

3.2 KITTI数据集介绍

3.3 基于多特征融合的道路理解方法

3.4 基于机器学习和粒子滤波的前方车辆识别

3.5 基于深度学习的环境感知方法

3.6 基于激光雷达的感知技术

第4章 智能汽车紧急控制策略

4.1 转向避撞效能及可行性分析

4.2 临界距离分析

4.3 自动紧急控制

4.4 制动转向协调避撞控制

4.5 本章小结

第5章 智能汽车的导航定位技术

5.1 基于高精地图的匹配定位技术

5.2 基于DR和MM组合的车辆定位方法

5.3 视觉里程计

第6章 智能汽车试验验证技术

6.1 智能汽车试验验证面临的挑战

4.1 转向避撞效能及可行性分析

6.3 智能网联汽车综合试验场

参考文献

第7章 智能汽车的挑战与未来

7.1 智能汽车面临的挑战

7.2 自动驾驶给人类带来的变化

7.3 智能汽车发展策略

7.4 可预见的未来

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