《智能汽車環(huán)境感知與多傳感器融合技術》全面系統(tǒng)地介紹了智能汽車環(huán)境感知技術的各個方面，詳細解讀了環(huán)境感知的定義、作用、要求、類型、功能需求以及未來發(fā)展趨勢，重點介紹了基于視覺傳感器、毫米波雷達和激光雷達的環(huán)境感知技術，這些技術都是實現智能汽車安全、高效行駛的關鍵所在。此外，本書還深入探討了傳感器融合技術的原理和應用，為讀者提供了多傳感器信息融合的解決方案。書中的內容不僅涵蓋了智能汽車上廣泛應用的成熟技術，還包括近年來出現的一些高新技術，展現了環(huán)境感知技術的最新進展。本書內容豐富，以實際工程應用為背景，通俗易懂，實用性強，可作高等院校本科車輛工程、智能車輛工程及相關專業(yè)的參考教材，同時也適合車輛工程研究生以及智能汽車行業(yè)的工程技術人員、科研人員和管理人員閱讀參考。
隨著科技的飛速進步，智能汽車正逐漸成為引領交通行業(yè)革新的重要力量。其中，環(huán)境感知技術作為實現自動駕駛的基石，對于提升行車安全、增強車輛智能化水平以及優(yōu)化駕駛體驗起著至關重要的作用。本書旨在全面、系統(tǒng)地闡述智能汽車環(huán)境感知技術的核心原理與應用實踐，以期為讀者提供一份深入學習和理解該領域的資料。
在本書的框架結構中，設計了5 章，力求從多個維度對智能汽車環(huán)境感知技術進行深入剖析。第1 章帶領讀者走進智能汽車環(huán)境感知的世界，闡述其定義、作用、要求、類型、功能需求以及發(fā)展趨勢，為后續(xù)章節(jié)的學習奠定堅實基礎。第2～4 章則分別詳細介紹了基于視覺傳感器、毫米波雷達和激光雷達的環(huán)境感知技術，包括傳感器的功能需求與配置、標定方法、數據處理技術以及目標檢測應用等。這些章節(jié)的內容不僅涵蓋了理論知識，而且通過案例閱讀和案例練習，幫助讀者更好地理解和應用所學知識。第5 章重點探討了傳感器融合技術，這是智能汽車環(huán)境感知領域的前沿技術之一。通過多傳感器融合，可以實現不同傳感器之間的信息互補和優(yōu)化，提高環(huán)境感知的準確性和可靠性。這一章介紹了多傳感器融合的定義、過程、要求以及方案，并探討了多傳感器同步理論和多種融合算法，幫助讀者全面了解并掌握這一關鍵技術。
在本書的編寫過程中，力求保持內容的科學性、系統(tǒng)性和實用性。注重理論與實踐相結合，通過案例分析和案例練習，幫助讀者將理論知識轉化為實際能力。同時，還參考了國內外前沿研究成果和技術文獻，以確保本書內容的時效性和前瞻性。
另外，非常感謝參考文獻中的各位專家學者，他們的辛勤工作和智慧結晶為本書的編寫提供了參考資料。
由于筆者學識有限，書中難免存在不足之處，懇請廣大讀者在閱讀過程中給予指正，并提出意見和建議。
期待本書能成為讀者在智能汽車環(huán)境感知技術領域學習和實踐中的良師益友，共同推動這一領域的持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展。
編著者
第1章緒論001
1.1智能汽車環(huán)境感知的定義002
1.2智能汽車環(huán)境感知的作用002
1.3智能汽車環(huán)境感知的要求003
1.4智能汽車環(huán)境感知的類型004
1.5智能汽車環(huán)境感知的流程006
1.6智能汽車環(huán)境感知的功能需求009
1.7智能汽車環(huán)境感知的約束條件010
1.8智能汽車環(huán)境感知的發(fā)展趨勢011
第2章基于視覺傳感器的環(huán)境感知技術013
2.1視覺傳感器的功能需求與配置014
2.1.1視覺傳感器的功能需求014
2.1.2視覺傳感器的配置015
2.2視覺傳感器的標定017
2.2.1視覺傳感器的標定目的017
2.2.2視覺傳感器的標定方法018
2.2.3單目相機的標定022
2.2.4雙目相機的標定026
2.3視覺傳感器的圖像處理技術028
2.3.1圖像預處理技術028
2.3.2圖像特征提取技術034
2.3.3圖像分割技術037
2.3.4目標檢測技術042
2.3.5目標識別技術049
2.4數據集051
2.4.1數據集的作用052
2.4.2KITTI數據集052
2.4.3nuScenes數據集053
2.4.4WaymoOpenDataset054
2.4.5ApolloOpenDataset055
2.5目標檢測常用算法056
2.5.1卷積神經網絡056
2.5.2R-CNN系列算法070
2.5.3YOLO系列算法076
2.6基于視覺傳感器的目標檢測084
2.6.1車道線檢測084
2.6.2車輛檢測086
2.6.3行人檢測090
2.6.4交通標志檢測093
2.6.5交通信號燈檢測095
第3章基于毫米波雷達的環(huán)境感知技術099
3.1毫米波雷達的功能需求與配置100
3.1.1毫米波雷達的功能需求100
3.1.2毫米波雷達的配置101
3.2毫米波雷達的標定103
3.2.1毫米波雷達的標定目的103
3.2.2毫米波雷達的標定方法104
3.3毫米波雷達的數據處理108
3.3.1數據接收109
3.3.2數據預處理110
3.3.3目標檢測與提取112
3.3.4目標跟蹤與軌跡生成115
3.4基于毫米波雷達的目標檢測116
3.4.1基于傳統(tǒng)的毫米波雷達目標檢測116
3.4.2基于深度學習的毫米波雷達目標檢測117
3.4.3基于卡爾曼濾波的目標跟蹤118
第4章基于激光雷達的環(huán)境感知技術124
4.1激光雷達的功能需求與配置125
4.1.1激光雷達的功能需求125
4.1.2激光雷達的配置126
4.2激光雷達的標定128
4.2.1激光雷達的標定目的128
4.2.2激光雷達的標定方法129
4.2.3激光雷達標定示例133
4.3激光雷達的點云數據處理135
4.3.1點云數據獲取135
4.3.2點云預處理140
4.3.3點云配準145
4.3.4點云特征提取148
4.3.5點云分割149
4.3.6點云聚類155
4.3.7點云三維建模155
4.3.8點云的運動畸變156
4.4點云的目標檢測方法159
4.4.1基于規(guī)則的點云目標檢測方法159
4.4.2基于機器學習的點云目標檢測方法160
4.4.3基于深度學習的點云目標檢測方法161
4.5常用的點云深度學習模型163
4.5.1PointNet模型163
4.5.2PSANet模型168
4.5.3PointPillars模型171
4.6基于激光雷達的目標檢測174
4.6.1車道線檢測174
4.6.2車輛檢測177
4.6.3行人檢測178
第5章多傳感器融合技術180
5.1概述181
5.1.1多傳感器融合的定義181
5.1.2多傳感器融合的過程182
5.1.3多傳感器融合的要求182
5.1.4多傳感器融合方案183
5.2多傳感器同步理論192
5.2.1時間同步192
5.2.2空間同步195
5.3多傳感器融合算法196
5.3.1加權平均法196
5.3.2卡爾曼濾波法198
5.3.3多貝葉斯估計法200
5.3.4D-S證據推理法203
5.3.5模糊邏輯推理206
5.3.6人工神經網絡法209
5.4BEV感知融合技術212
參考文獻218
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