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智能车辆理论与应用PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：陈慧岩
• 出 版 社：北京：北京理工大学出版社
• 出版年份：2018
• ISBN：9787568259668
• 页数：233 页

图书介绍：本书是在作者已经编写出版的《无人驾驶车辆理论与设计》本科生教材的基础上，考虑深度学习、强化学习等人工智能技术以及智能网联技术在智能车辆最新发展，同时结合研究生层次的培养特点编写而成的。全书共8章，包括智能车辆与人工智能概述；智能车辆视觉技术；深度学习与目标检测；智能网联技术；智能车辆行为决策与类人驾驶；智能车辆路径规划与运动规划；智能车辆模型预测控制方法；以及基于ROS+V-REP的智能车辆测试方法和考虑驾乘人员主观感受的智能车辆主客观评价方法。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：汽车发动机构造与维修下一篇：地震作用下桥梁深水基础流固耦合效应及抗震方法研究 《智能车辆理论与应用》目录 标签：车辆 理论 智能 应用

第1章 智能车辆与人工智能概述1

1.1 智能车辆概述1

1.2 人工智能概述4

1.3 滤波技术基础7

1.3.1 卡尔曼滤波7

1.3.2 粒子滤波11

1.4 智能车辆体系结构13

1.4.1 RCS运行机制介绍14

1.4.2 数据采集与回放系统18

习题19

第2章 智能车辆视觉技术20

2.1 基于三维激光雷达的目标检测与跟踪20

2.1.1 栅格地图创建20

2.1.2 目标聚类与检测21

2.1.3 目标数据关联25

2.1.4 动态目标状态估计29

2.2 使用机器视觉的可通行区域检测32

2.2.1 特征提取算法33

2.2.2 基于FSVM和AdaBoost的特征选择算法38

2.2.3 SVM模型的训练与分类43

2.3 视觉SLAM45

2.3.1 算法框架与前端搭建46

2.3.2 图优化概述51

2.3.3 非回环分层模型54

2.4 实例——用ORB-SLAM2方法计算KITTI数据集58

习题62

第3章 深度学习与目标检测63

3.1 CNN63

3.1.1 CNN模型结构64

3.1.2 CNN的前向传播算法67

3.1.3 CNN的反向传播算法68

3.2 CNN改进70

3.2.1 R-CNN70

3.2.2 SPPNet71

3.2.3 Fast R-CNN72

3.2.4 YOLO74

3.2.5 Faster R-CNN76

3.2.6 SSD77

3.2.7 Mask R-CNN79

3.3 训练框架80

3.3.1 CAFFE80

3.3.2 TensorFlow81

3.3.3 Torch、MXNet与Keras82

3.4 深度学习在智能车辆上的应用实例分析83

3.4.1 基于深度学习的车道线检测83

3.4.2 CAFFE+SSD目标检测实例介绍86

习题93

第4章 智能网联技术94

4.1 基于网联技术的多车编队自动驾驶94

4.1.1 车辆编队总体方案95

4.1.2 多车编队系统架构98

4.1.3 编队车辆平台软件结构99

4.2 V2V通信与车载传感器信息融合的匝道入口避撞系统103

4.2.1 基于车载传感器与V2V通信的避撞系统103

4.2.2 综合V2V通信与车载传感器信息的匝道入口避撞系统108

4.2.3 匝道避碰系统仿真分析109

4.3 基于V2V的遮挡情况下的AEB技术113

4.3.1 在遮挡环境下基于V2V通信的AEB系统114

4.3.2 基于PreScan/MATLAB的模型搭建115

4.3.3 三车V2V避撞仿真分析120

习题123

第5章 智能决策与类人驾驶124

5.1 高速道路环境下智能车辆超车行为决策124

5.1.1 基于层次状态机的超车行为建模126

5.1.2 基于人工神经网络的超车意图产生129

5.1.3 基于规则的超车条件判定133

5.2 无信号灯十字交叉口智能车辆行为决策136

5.2.1 无信号灯十字交叉口场景分析136

5.2.2 基于模糊逻辑的驾驶员激进程度识别137

5.2.3 基于相对驾驶激进程度的无信号灯交叉口决策方法138

5.3 车辆跟驰类人驾驶学习系统141

5.3.1 类人驾驶学习系统设计141

5.3.2 强化学习与马尔科夫决策过程142

5.3.3 Q Learning与NQL（Neural-Q Learning）144

5.3.4 NQL求解过程147

5.3.5 NQL算法流程149

5.4 定距离跟驰仿真试验151

5.4.1 仿真系统设计151

5.4.2 定距离跟驰模型152

5.4.3 试验结果与分析153

习题155

第6章 智能车辆路径规划与运动规划156

6.1 实时、增量式路径规划156

6.1.1 概述156

6.1.2 增量式路径规划算法158

6.1.3 变维度状态空间的实时、增量式路径规划159

6.2 局部路径规划163

6.2.1 局部路径生成算法164

6.2.2 避障分析与路径选择166

6.3 运动规划与行驶模式176

6.3.1 规划方法设计思路176

6.3.2 速度规划方法178

6.3.3 行驶模式分析180

习题184

第7章 智能车辆模型预测控制185

7.1 车辆动力学和轮胎模型185

7.1.1 车辆动力学模型185

7.1.2 轮胎模型189

7.2 模型预测控制理论推导与求解195

7.2.1 模型预测控制算法196

7.2.2 非线性模型预测控制198

7.2.3 线性时变模型预测控制200

7.3 基于动力学模型的前轮主动转向控制206

习题210

第8章 智能车辆测试与评价212

8.1 基于ROS+V-REP的智能车辆测试方法212

8.1.1 安装ROS+V-REP212

8.1.2 模型搭建214

8.1.3 联合仿真测试217

8.2 复杂交通环境智能车辆评价方法222

8.2.1 复杂交通环境下智能车辆性能测试内容222

8.2.2 基于集成测试方法的性能测试224

8.2.3 智能车辆性能测试环境构建224

8.2.4 智能车辆性能评价方法225

习题228

参考文献229

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1、基本概念

智能车辆是指具有感知、决策、执行等功能的自动化车辆。它能够通过搭载的传感器、摄像头等设备，实时获取周围环境信息，并利用人工智能技术进行自主决策和行驶。智能车辆理论与应用.pdf电子书版文档下载详细介绍了智能车辆的基本概念，包括智能车辆的组成、工作原理以及与传统车辆的区别等。

文档中提到，智能车辆主要由感知系统、决策系统、执行系统三部分组成。感知系统负责收集车辆周围环境信息，决策系统根据感知信息进行决策，执行系统则将决策结果转化为车辆的动作。与传统车辆相比，智能车辆具有更高的安全性、舒适性和效率。

此外，文档还介绍了智能车辆的关键技术，如传感器技术、人工智能技术、通信技术等。这些技术为智能车辆的实现提供了有力支持。

2、关键技术

智能车辆理论与应用.pdf电子书版文档下载对智能车辆的关键技术进行了详细阐述。其中，传感器技术是智能车辆感知环境的基础。文档介绍了多种传感器，如雷达、激光雷达、摄像头等，并分析了它们在智能车辆中的应用。

人工智能技术在智能车辆的决策和执行过程中发挥着重要作用。文档介绍了深度学习、强化学习等人工智能算法在智能车辆中的应用，并分析了这些算法的优势和局限性。

此外，文档还讨论了智能车辆的通信技术，如V2X（车与车、车与基础设施、车与行人等）通信。这些通信技术为智能车辆提供了实时、可靠的信息传输，有助于提高智能车辆的安全性和效率。

3、应用领域

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除了自动驾驶，智能车辆还在物流、公共交通、特种车辆等领域具有广泛的应用。文档分析了智能车辆在这些领域的应用案例，并探讨了智能车辆为相关行业带来的变革。

此外，文档还讨论了智能车辆在安全、环保、节能等方面的优势，为智能车辆的应用提供了有力支持。

4、发展趋势

智能车辆理论与应用.pdf电子书版文档下载对智能车辆的发展趋势进行了展望。随着技术的不断进步，智能车辆将朝着更加智能化、高效化、安全化的方向发展。

文档指出，未来智能车辆将具备更强的感知能力、决策能力和执行能力，能够更好地适应复杂多变的道路环境。同时，智能车辆将与其他智能系统（如智能交通系统、智能城市等）深度融合，实现更加智能化的出行体验。

此外，文档还强调了智能车辆在推动产业升级、促进经济增长等方面的积极作用，为智能车辆的未来发展提供了有力保障。

总结：

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