智能车辆导航技术PDF电子书下载

交通运输

作者：付梦印，邓志红，刘彤编着
出版社：北京：科学出版社
出版年份：2009
ISBN：9787030235688
页数：324 页

图书介绍：本书以智能车辆导航技术为核心，主要介绍了作者及国内外学者在该领域的最新研究成果。本书共分七章，第一章为智能车辆、导航技术及现在研究的热点问题概述；第二章介绍了智能车辆惯性导航的原理、系统组成及最新研究成果；第三章介绍了卫星导航系统的原理及目前在智能车辆导航中的应用；第四章介绍了智能车辆视觉导航中的图像采集、处理方法，重点介绍了这些方法在车道检测、目标识别中的应用及研究成果；第五章介绍了智能车辆多传感器综合导航方法及研究成果；第六章介绍了智能车辆运动的路径规划技术，重点介绍基于几何约束条件下具有拓扑结构的路径规划、分层规划及分区域规划算法及研究成果；第七章介绍了智能车辆运动控制策略，实现智能车辆的换道、跟驰及横、纵向运动控制决策。查看图书目录点击购买PDF全本电子书上一篇：线桥隧测量下一篇：船舶中速柴油机装置图解手册英汉对照 《智能车辆导航技术》目录 标签：导航技术编着车辆导航智能

前言1

第一章绪论1

1．1智能车辆概述1

1．1．1智能车辆定义及功能组成1

1．1．2智能车辆应用领域2

1．1．3智能车辆发展现状3

1．2智能车辆导航关键技术5

1．2．1立体视觉信息实时处理技术5

1．2．2主动型传感器信息处理技术6

1．2．3车体定位技术6

1．2．4路径规划技术7

1．2．5障碍物检测技术8

1．2．6多传感器信息集成与数据融合技术8

参考文献9

第二章智能车辆惯性导航技术10

2．1惯性导航技术基础10

2．1．1惯性导航基本原理10

2．1．2坐标系与坐标变换11

2．1．3姿态矩阵微分方程23

2．2惯性器件26

2．2．1转子陀螺仪的力学基础27

2．2．2经典陀螺仪29

2．2．3光学陀螺仪31

2．2．4加速度计38

2．3初始对准技术41

2．3．1捷联式惯性导航系统误差方程式的建立42

2．3．2捷联式惯性导航系统经典初始对准方法49

2．3．3 Kalman滤波在初始对准中的应用52

2．4捷联式惯性导航系统数字递推算法56

2．4．1捷联式惯性导航系统微分方程组56

2．4．2捷联式惯性导航系统姿态更新算法58

2．4．3捷联式惯性导航系统速度更新算法59

2．4．4捷联式惯性导航系统位置更新算法62

2．5车载激光捷联式惯性导航系统的圆锥误差补偿65

2．5．1圆锥误差及其补偿算法65

2．5．2激光捷联式惯性导航系统车载环境分析69

2．5．3圆锥误差补偿的应用效果70

参考文献73

第三章智能车辆卫星导航技术74

3．1全球定位系统74

3．1．1 GPS概述74

3．1．2 GPS信号观测79

3．2 GALILEO系统85

3．2．1 GALILEO系统概述85

3．2．2 GALILEO系统的信号88

3．2．3 GALILEO系统的特点89

3．2．4 GALILEO系统的新技术91

3．3双静止卫星定位通信系统92

3．3．1双静止卫星定位通信系统的组成93

3．3．2双静止卫星定位通信系统的工作原理97

3．3．3双静止卫星定位系统的定位方法99

3．4多卫星组合导航技术104

3．4．1 GPS／GLONASS组合原理104

3．4．2 GPS／GLONASS组合系统的信息融合105

3．5卫星定位导航系统的应用109

3．5．1惯性／卫星组合导航技术109

3．5．2 GPS载体姿态测量系统122

参考文献136

第四章智能车辆视觉导航技术138

4．1视觉图像处理技术基础138

4．1．1视差139

4．1．2立体视觉测量原理139

4．2图像特征提取141

4．2．1图像线性特征提取141

4．2．2图像角点特征检测147

4．3立体视觉摄像机标定150

4．3．1摄像机几何模型151

4．3．2标定模板与控制点153

4．3．3摄像机参数估计155

4．3．4立体视觉标定158

4．3．5实验结果及分析160

4．4立体匹配算法162

4．4．1基于区域的立体匹配算法163

4．4．2基于特征的立体匹配算法173

4．5基于平行线的室内视觉导航180

4．5．1摄像机模型180

4．5．2基于平行线的视觉伺服导航182

4．5．3导航实验185

参考文献187

第五章智能车辆红外视觉导航技术189

5．1红外图像处理技术基础189

5．2离散平稳小波变换技术基础190

5．2．1小波变换的概念190

5．2．2小波变换的分类191

5．3红外图像去噪194

5．3．1去噪渐近最优阈值估计194

5．3．2算法应用197

5．4红外图像对比度增强201

5．4．1基于DSWT和非线性增益方法的红外图像对比度增强201

5．4．2基于SA和非线性增益的红外图像对比度增强208

5．5红外图像分割方法216

5．5．1基于先验信息和Bezier曲线的红外图像分割算法216

5．5．2基于DSWT和Bezier曲线的红外图像分割算法221

5．6红外图像目标检测和跟踪230

5．6．1红外图像序列运动目标检测230

5．6．2红外图像地面目标跟踪234

参考文献241

第六章智能车辆路径规划与地图匹配技术243

6．1计算几何基础243

6．1．1计算几何基础理论方法243

6．1．2基础算法246

6．2导航电子地图数据库设计248

6．2．1导航电子地图的数据结构与数据模型248

6．2．2导航电子地图数据库的设计原则250

6．2．3导航电子地图的数据组织250

6．2．4导航电子地图数据库的结构设计及实现251

6．3导航电子地图中道路网络的拓扑生成方法258

6．3．1导航电子地图中道路网络的模型与存储258

6．3．2折线道路网络的拓扑生成算法261

6．3．3基于凸壳直径思想的多边形道路网络拓扑生成算法267

6．3．4基于三角剖分思想的多边形道路网络的拓扑生成算法270

6．4路径规划技术278

6．4．1路径规划的基础算法278

6．4．2限制搜索区域的路径规划算法281

6．4．3基于分层道路网络的分层路径规划算法285

6．4．4限制搜索区域的分层路径规划算法289

6．4．5带约束条件的路径规划算法291

6．5地图匹配技术295

6．5．1基于道路网络分块的地图匹配算法296

6．5．2基于计算几何的地图匹配算法302

6．6 GPS／DR／EMAP组合导航系统路径规划与地图匹配技术306

6．6．1系统描述306

6．6．2基于最小交角的快速路径规划算法307

6．6．3改进的基于模式识别的地图匹配算法308

参考文献310

第七章智能车辆导航技术展望312

7．1图像、非图像信息融合导航技术312

7．1．1图像、非图像信息融合导航的必要性312

7．1．2图像、非图像信息融合导航的研究现状313

7．1．3图像、非图像信息融合导航的关键技术314

7．2野外动态环境即时定位与地图构建315

7．2．1野外动态环境即时定位与地图构建概述315

7．2．2野外动态环境即时定位与地图构建关键技术316

7．3复杂环境下多智能车辆系统的协同与控制319

7．3．1多智能车辆系统的体系结构320

7．3．2多智能车辆系统群体行为协同与优化控制321

参考文献324

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摘要：随着科技的不断发展，智能车辆导航技术已成为现代交通领域的重要研究方向。本文以“智能车辆导航技术.pdf电子书版文档下载”为中心，从技术原理、应用场景、发展趋势和实际应用四个方面对智能车辆导航技术进行详细阐述，旨在为读者提供全面了解智能车辆导航技术的途径。

1、技术原理

智能车辆导航技术主要基于全球定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和车载传感器等多源信息融合技术。通过GPS获取车辆位置信息，GIS提供道路、交通状况等地理信息，车载传感器实时监测车辆状态，三者结合实现车辆的精准定位、路径规划和导航功能。

智能车辆导航技术还涉及人工智能、大数据、云计算等前沿技术。通过人工智能算法，实现路径优化、交通预测等功能；大数据技术为导航系统提供实时交通信息，提高导航准确性；云计算技术实现导航数据的实时更新和共享。

此外，智能车辆导航技术还关注人机交互体验。通过语音识别、触控操作等手段，实现人机交互的便捷性和舒适性，提高驾驶安全性。

2、应用场景

智能车辆导航技术在日常生活中具有广泛的应用场景。如城市公共交通、物流运输、自驾游等。在城市公共交通领域，智能导航技术可优化公交线路，提高运输效率；在物流运输领域，实现货物实时追踪，降低物流成本；在自驾游领域，为驾驶者提供个性化路线规划，提升出行体验。

此外，智能车辆导航技术在特殊场景下也具有重要作用。如应急救援、军事行动等。在应急救援中，智能导航技术可快速定位受灾区域，为救援人员提供最优路线；在军事行动中，智能导航技术可保障军事装备的精确部署和行动。

随着5G、物联网等技术的不断发展，智能车辆导航技术的应用场景将更加丰富，为各行各业带来更多便利。

3、发展趋势

未来，智能车辆导航技术将朝着以下几个方向发展：

1）高精度定位：通过多源信息融合，实现更高精度的车辆定位，提高导航准确性。

2）智能化决策：结合人工智能技术，实现智能路径规划、交通预测等功能，提高导航系统的智能化水平。

3）车联网应用：通过车联网技术，实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交互，提高交通安全性和效率。

4）个性化服务：根据用户需求，提供个性化导航服务，提升用户体验。

4、实际应用

目前，智能车辆导航技术在国内外已得到广泛应用。如谷歌地图、百度地图等地图导航软件，以及特斯拉、蔚来等新能源汽车的智能导航系统。这些应用为驾驶者提供了便捷、高效的导航服务。

此外，智能车辆导航技术在智能交通系统、自动驾驶等领域也具有广泛应用。如智能交通信号控制系统、自动驾驶车辆等，为未来智能交通发展奠定基础。

随着技术的不断进步，智能车辆导航技术将在更多领域发挥重要作用，为人类生活带来更多便利。

总结：

智能车辆导航技术作为现代交通领域的重要研究方向，具有广泛的应用前景。本文从技术原理、应用场景、发展趋势和实际应用四个方面对智能车辆导航技术进行了详细阐述，旨在为读者提供全面了解智能车辆导航技术的途径。

随着科技的不断发展，智能车辆导航技术将在未来发挥更加重要的作用，为人类生活带来更多便利。

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