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| 編輯推薦： |
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当前，以智能化、网联化为重要特征的全球新一轮科技革命和产业变革正蓬勃兴起，人工智能与新一代信息技术的快速发展将推动人类生产生活方式发生深刻变化。在智能化时代，智能网联汽车是人工智能、移动互联网、新一代信息技术、能源存储等技术的综合性应用平台，是城市智能交通系统的重要环节，是构建绿色生态社会的核心要素，其意义不仅在于汽车产品与技术的升级，更有可能带来汽车及相关产业生态和价值链体系的重塑，是国际公认的未来发展方向和关注焦点之一。本书全面、系统地讲解了汽车自动驾驶相关的前沿技术。
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| 內容簡介： |
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本书全面、系统地讲解了汽车自动驾驶相关技术，从汽车自动驾驶技术概述和开发基础开始，系统地论述了汽车自动驾驶涉及的车联网、地图与定位、融合感知、决策规划、车辆控制以及测试与评价技术，融入了当前汽车自动驾驶研究领域与商用领域的前沿技术。 本书内容涉及面较广，且面向汽车自动驾驶的实际开发过程。本书可作为高等院校本科高年级车辆工程及其他相关专业的教材，也可作为教师及相关领域研究人员和技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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杨殿阁，中国当代学者，清华大学车辆与运载学院教授，学院创院院长，清华大学发展规划处处长、学科办主任，国家“万人计划”领军人才，科技部中青年科技创新领军人才，中国汽车工程学会会士，北京汽车工程学会副理事长，中国汽车工程学会常务理事，中国汽车工程学会智能交通分会副主任委员，智能共享出行工委会的副主任委员，信息技术新工科产学研联盟智能驾驶协同育人工委会轮值主任，中国智能网联汽车联盟自动驾驶地图与定位工作组组长。在自动驾驶地图、自动驾驶环境感知决策、车辆动态测控技术领域从事研究工作；发表论文170多篇，授权发明专利100多项，并获中国汽车工业科技进步特等奖、科技进步一等奖、国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖等奖项。
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| 目錄：
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第1章汽车自动驾驶技术概述
引言
学习目标
1.1智能网联汽车
1.1.1智能网联汽车的定义
1.1.2智能网联汽车的自动驾驶分级
1.1.3智能网联汽车与智能交通系统
1.1.4智能网联汽车相关专业名词
1.2智能网联汽车与自动驾驶关键技术
1.2.1智能网联汽车的结构
1.2.2智能网联汽车自动驾驶关键技术
1.3汽车自动驾驶技术的发展状况
1.3.1汽车自动驾驶发展历史与现状
1.3.2汽车自动驾驶政策与规划
1.3.3汽车自动驾驶技术发展趋势
习题
参考文献
第2章汽车自动驾驶开发基础
引言
学习目标
2.1汽车自动驾驶开发概述
2.2自动驾驶计算平台及操作系统
2.2.1自动驾驶计算平台
2.2.2车载操作系统
2.2.3自动驾驶软件架构与中间件
2.3自动驾驶开发平台简介
2.3.1自动驾驶开发工具链
2.3.2汽车自动驾驶开发语言概述
2.3.3常用开发平台与工具
2.4机器学习与自动驾驶
2.4.1机器学习概述
2.4.2深度学习简介
2.4.3深度强化学习
2.4.4机器学习平台介绍
2.4.5应用场景与挑战
2.5汽车自动驾驶仿真平台
2.5.1自动驾驶仿真技术概述
2.5.2自动驾驶仿真的基本要素
2.5.3CarSim软件介绍
2.5.4SimcenterPreScan软件介绍
2.5.5CARLA软件介绍
习题
参考文献
第3章车联网技术
引言
学习目标
3.1车联网技术概述
3.1.1车联网的概念
3.1.2车联网的要素
3.1.3车联网的关键技术
3.1.4车联网的发展
3.2网联通信技术
3.2.1网联通信技术概述
3.2.2DSRC技术
3.2.3CV2X通信技术
3.2.4CV2X技术应用
3.2.5TCP/UDP与XML/JSON
3.3车联网应用技术
3.3.1信息论与网联信道模型
3.3.2图论与网联节点模型
3.3.3博弈论与行为收益模型
习题
参考文献
第4章自动驾驶地图及定位技术
引言
学习目标
4.1地图基础知识
4.1.1地图基础
4.1.2地图的表达
4.1.3地图投影
4.1.4地理空间的表达
4.1.5电子地图
4.2导航电子地图
4.2.1导航电子地图的概念
4.2.2导航电子地图的内容
4.2.3导航电子地图的制作过程
4.2.4导航电子地图的技术标准与国家保密制度
4.3自动驾驶高精地图
4.3.1自动驾驶高精地图概述
4.3.2高精地图常用格式规范
4.3.3自动驾驶地图制图技术
4.4车辆定位技术
4.4.1卫星定位技术
4.4.2惯性导航定位技术
4.4.3组合定位系统简介
4.4.4SLAM定位技术
4.4.5室内定位技术
习题
参考文献
第5章自动驾驶融合感知技术
引言
学习目标
5.1环境感知技术概述
5.1.1环境感知系统的构成
5.1.2环境感知算法的发展历程
5.2视觉传感器及其应用
5.2.1视觉传感器的成像原理
5.2.2视觉传感器标定
5.2.3图像数据处理的基本数学方法
5.2.4视觉感知算法——基于规则的车道线检测
5.2.5视觉感知算法——行人、车辆等目标检测
5.3车载毫米波雷达的原理及其应用
5.3.1毫米波雷达的原理
5.3.2毫米波雷达标定方法
5.3.3毫米波雷达目标检测的基础算法
5.3.4毫米波雷达的目标跟踪算法实例
5.4车载激光雷达的原理及其应用
5.4.1激光雷达的原理
5.4.2激光雷达标定方法
5.4.3处理激光雷达点云的传统算法
5.4.4处理激光雷达点云的深度学习方法
5.4.5基于聚类的激光雷达点云目标检测算法实例
5.5多源感知信息融合技术
5.5.1多传感器融合感知概述
5.5.2目标级感知信息融合
5.5.3异构数据深度融合
5.5.4基于车联网的协同感知
习题
参考文献
第6章自动驾驶决策规划技术
引言
学习目标
6.1决策规划技术概述
6.1.1决策规划简介
6.1.2决策规划难点
6.1.3决策方案分类
6.2分解式决策方法
6.2.1交通情景理解
6.2.2参与者运动预测
6.2.3驾驶行为选择
6.2.4驾驶轨迹规划
6.3集中式决策方法
6.3.1驾驶人决策方式
6.3.2监督学习型决策
6.3.3强化学习型决策
6.4自动驾驶决策规划案例
6.4.1监督学习型决策案例
6.4.2强化学习型决策案例
习题
参考文献
第7章自动驾驶控制技术
引言
学习目标
7.1自动驾驶控制技术概述
7.1.1自动驾驶控制系统架构
7.1.2车辆纵向控制
7.1.3车辆横向控制
7.1.4控制系统稳定性分析
7.1.5轨迹跟踪下层控制
7.1.6域控制技术
7.2车辆动力学建模
7.2.1自行车模型
7.2.2四轮模型
7.2.3其他车辆动力学模型
7.3车辆动力学控制器设计
7.3.1车辆纵横向控制原理
7.3.2基于PID的轨迹跟踪控制
7.3.3基于MPC的轨迹跟踪控制
7.4自动驾驶前沿控制技术
7.4.1自动驾驶前沿控制技术概述
7.4.2自动驾驶编队控制技术案例
习题
参考文献
第8章自动驾驶测试与评价技术
引言
学习目标
8.1汽车自动驾驶测试评价概述
8.1.1测试评价的定义
8.1.2测试评价的法律规范
8.2汽车自动驾驶测试方法
8.2.1测试场景的分类及特点
8.2.2测试手段分类及特点
8.3汽车自动驾驶评价方法
8.3.1评价目的和内容
8.3.2评价对象分类
8.4自动驾驶汽车测试区
8.4.1国外自动驾驶汽车测试区
8.4.2国内自动驾驶汽车测试区
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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随着科技的进步与发展，以智能化、网联化为重要特征的全球新一轮科技革命和产业变革正蓬勃兴起，人工智能与新一代信息技术的快速发展将推动人类生产、生活方式发生深刻变化。在智能化时代，智能网联汽车是人工智能、移动互联网、新一代信息技术、能源存储等技术的综合性应用平台，是城市智能交通系统的重要环节，是构建绿色生态社会的核心要素。其意义不仅在于汽车产品与技术的升级，更有可能带来汽车及相关产业生态和价值链体系的重塑，是国际公认的未来发展方向和关注焦点之一。
第1章作为概述章节，首先介绍智能网联汽车的相关概念，并对智能网联汽车的结构、智能网联汽车自动驾驶关键技术进行简要阐述，最后介绍汽车自动驾驶技术的发展状态，便于读者对后续章节的学习。
第2章介绍汽车自动驾驶开发的相关内容，针对开发过程中计算平台、操作系统、软件架构与中间件、开发语言与工具链等内容进行系统阐述； 并对与自动驾驶开发关系密切的机器学习与深度学习的相关概念进行详细介绍； 最后引入自动驾驶仿真平台与几种常用仿真软件的操作方法。
第3章介绍车联网的关键技术，包括网联通信技术和关键的理论知识。在网联通信技术部分，主要介绍DSRC技术和CV2X技术及其具体的应用； 在关键理论知识部分，主要介绍信息论、图论、博弈论这三种对车联网领域十分重要的基础理论。
第4章介绍自动驾驶地图及定位技术的相关知识点，主要讲解自动驾驶地图的基本概念、格式规范、地图制图技术等内容，以及空间定位技术，包括卫星定位、惯导定位、组合定位、SLAM定位和室内定位技术。
第5章介绍汽车自动驾驶融合感知方面的技术，在重点讲解视觉传感器、毫米波雷达和激光雷达三种主流传感器的原理及主要的数据处理算法的基础上，阐述多源信息融合的主流方法，包括目标级感知信息融合、数据级信息深度融合、多车协同感知等内容。
第6章介绍汽车自动驾驶决策和规划的相关内容，重点介绍分解式决策方法和集中式决策方法。其中，分解式决策方法主要介绍交通场景理解、参与者运动预测、驾驶行为选择和驾驶轨迹规划等内容； 集中式决策方法主要介绍监督学习型和强化学习型两种决策方法。
第7章介绍自动驾驶控制的相关技术，在介绍基本概念后，重点讲解车辆动力学建模相关知识，以及车辆动力学控制器的设计，包括纵横向控制原理、基于PID与MPC的轨迹跟踪及其下层控制等内容； 最后简要介绍驾驶辅助、车路协同与编队控制等前沿控制技术，并提供了参考案例。
第8章从自动驾驶测试评价的定义出发，介绍自动驾驶的相关法律规范现状，依据测试场景和测试手段的不同分别介绍不同的测试方法，以及不同评价目的、内容和对象的评价方法，并简要介绍国内外自动驾驶测试场地的现状。
智能汽车是一个汇集众多高新技术的综合系统，作为智能汽车关键环节的自动驾驶是汽车产业与新一代信息技术深度融合的产物，是当前汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，是解决交通安全、道路拥堵、能源消耗等问题的重要手段，是智能网联汽车发展的核心基础技术，其依赖于环境感知技术、地图与定位技术、智能决策技术、控制执行技术、车联网技术、电子架构与计算平台、信息安全技术等一系列高新技术的创新和突破，涉及多领域、多学科的融合交叉。
人们已经针对自动驾驶汽车的开发积累了初步经验。本书试图从自动驾驶汽车开发的角度切入，系统地论述汽车自动驾驶开发过程中涉及的车联网、地图与定位、融合感知、决策规划、车辆控制以及测试与评价方面的内容，融入当前汽车自动驾驶研究领域与商用领域中的前沿技术，力图让读者对自动驾驶汽车涉及的技术与开发手段产生较为深刻的认识。
参与本书编著的除杨殿阁、黄晋、江昆、李升波、王红、许庆、杨蒙蒙、于伟光、高博麟外，还有陈俊杰、贾一帆、张蔚、苏炎召、刘茂林、殷玉明、曹重、王云龙、孟天闯、周伟韬、杨泽宇、胡展溢、李惠乾、李星宇、张博维、宋碧娅、王莹、杨登科、刘尧、卢政也、王俊懿、焦新宇、张晓龙、陈鑫鑫、温拓朴、周韬华、唐雪薇、邹文俊、廖在豪、谢根金、张聪生、李静轩、杨凯、彭亮、付峥、黄健强、王思佳等。
由于编著者水平有限，本书难免有疏漏之处，恳请各位读者和同行批评指正。
编著者
2022年2月
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