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《智能汽車環(huán)境感知與多傳感器融合技術(shù)》全面系統(tǒng)地介紹了智能汽車環(huán)境感知技術(shù)的各個(gè)方面，詳細(xì)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(diǎn)介紹了基于視覺傳感器、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)的環(huán)境感知技術(shù)，這些技術(shù)都是實(shí)現(xiàn)智能汽車安全、高效行駛的關(guān)鍵所在。此外，本書還深入探討了傳感器融合技術(shù)的原理和應(yīng)用，為讀者提供了多傳感器信息融合的解決方案。書中的內(nèi)容不僅涵蓋了智能汽車上廣泛應(yīng)用的成熟技術(shù)，還包括近年來出現(xiàn)的一些高新技術(shù)，展現(xiàn)了環(huán)境感知技術(shù)的最新進(jìn)展。本書內(nèi)容豐富，以實(shí)際工程應(yīng)用為背景，通俗易懂，實(shí)用性強(qiáng)，可作高等院校本科車輛工程、智能車輛工程及相關(guān)專業(yè)的參考教材，同時(shí)也適合車輛工程研究生以及智能汽車行業(yè)的工程技術(shù)人員、科研人員和管理人員閱讀參考。

隨著科技的飛速進(jìn)步，智能汽車正逐漸成為引領(lǐng)交通行業(yè)革新的重要力量。其中，環(huán)境感知技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的基石，對于提升行車安全、增強(qiáng)車輛智能化水平以及優(yōu)化駕駛體驗(yàn)起著至關(guān)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(shù)的核心原理與應(yīng)用實(shí)踐，以期為讀者提供一份深入學(xué)習(xí)和理解該領(lǐng)域的資料。
在本書的框架結(jié)構(gòu)中，設(shè)計(jì)了5 章，力求從多個(gè)維度對智能汽車環(huán)境感知技術(shù)進(jìn)行深入剖析。第1 章帶領(lǐng)讀者走進(jìn)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(xué)習(xí)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。第2～4 章則分別詳細(xì)介紹了基于視覺傳感器、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)的環(huán)境感知技術(shù)，包括傳感器的功能需求與配置、標(biāo)定方法、數(shù)據(jù)處理技術(shù)以及目標(biāo)檢測應(yīng)用等。這些章節(jié)的內(nèi)容不僅涵蓋了理論知識(shí)，而且通過案例閱讀和案例練習(xí)，幫助讀者更好地理解和應(yīng)用所學(xué)知識(shí)。第5 章重點(diǎn)探討了傳感器融合技術(shù)，這是智能汽車環(huán)境感知領(lǐng)域的前沿技術(shù)之一。通過多傳感器融合，可以實(shí)現(xiàn)不同傳感器之間的信息互補(bǔ)和優(yōu)化，提高環(huán)境感知的準(zhǔn)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(guān)鍵技術(shù)。
在本書的編寫過程中，力求保持內(nèi)容的科學(xué)性、系統(tǒng)性和實(shí)用性。注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，通過案例分析和案例練習(xí)，幫助讀者將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際能力。同時(shí)，還參考了國內(nèi)外前沿研究成果和技術(shù)文獻(xiàn)，以確保本書內(nèi)容的時(shí)效性和前瞻性。
另外，非常感謝參考文獻(xiàn)中的各位專家學(xué)者，他們的辛勤工作和智慧結(jié)晶為本書的編寫提供了參考資料。
由于筆者學(xué)識(shí)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(shù)領(lǐng)域?qū)W習(xí)和實(shí)踐中的良師益友，共同推動(dòng)這一領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新和發(fā)展。

編著者

無

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(shù)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(biāo)定017
2.2.1視覺傳感器的標(biāo)定目的017
2.2.2視覺傳感器的標(biāo)定方法018
2.2.3單目相機(jī)的標(biāo)定022
2.2.4雙目相機(jī)的標(biāo)定026
2.3視覺傳感器的圖像處理技術(shù)028
2.3.1圖像預(yù)處理技術(shù)028
2.3.2圖像特征提取技術(shù)034
2.3.3圖像分割技術(shù)037
2.3.4目標(biāo)檢測技術(shù)042
2.3.5目標(biāo)識(shí)別技術(shù)049
2.4數(shù)據(jù)集051
2.4.1數(shù)據(jù)集的作用052
2.4.2KITTI數(shù)據(jù)集052
2.4.3nuScenes數(shù)據(jù)集053
2.4.4WaymoOpenDataset054
2.4.5ApolloOpenDataset055
2.5目標(biāo)檢測常用算法056
2.5.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(biāo)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(biāo)志檢測093
2.6.5交通信號(hào)燈檢測095

第3章基于毫米波雷達(dá)的環(huán)境感知技術(shù)099
3.1毫米波雷達(dá)的功能需求與配置100
3.1.1毫米波雷達(dá)的功能需求100
3.1.2毫米波雷達(dá)的配置101
3.2毫米波雷達(dá)的標(biāo)定103
3.2.1毫米波雷達(dá)的標(biāo)定目的103
3.2.2毫米波雷達(dá)的標(biāo)定方法104
3.3毫米波雷達(dá)的數(shù)據(jù)處理108
3.3.1數(shù)據(jù)接收109
3.3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理110
3.3.3目標(biāo)檢測與提取112
3.3.4目標(biāo)跟蹤與軌跡生成115
3.4基于毫米波雷達(dá)的目標(biāo)檢測116
3.4.1基于傳統(tǒng)的毫米波雷達(dá)目標(biāo)檢測116
3.4.2基于深度學(xué)習(xí)的毫米波雷達(dá)目標(biāo)檢測117
3.4.3基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤118

第4章基于激光雷達(dá)的環(huán)境感知技術(shù)124
4.1激光雷達(dá)的功能需求與配置125
4.1.1激光雷達(dá)的功能需求125
4.1.2激光雷達(dá)的配置126
4.2激光雷達(dá)的標(biāo)定128
4.2.1激光雷達(dá)的標(biāo)定目的128
4.2.2激光雷達(dá)的標(biāo)定方法129
4.2.3激光雷達(dá)標(biāo)定示例133
4.3激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理135
4.3.1點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取135
4.3.2點(diǎn)云預(yù)處理140
4.3.3點(diǎn)云配準(zhǔn)145
4.3.4點(diǎn)云特征提取148
4.3.5點(diǎn)云分割149
4.3.6點(diǎn)云聚類155
4.3.7點(diǎn)云三維建模155
4.3.8點(diǎn)云的運(yùn)動(dòng)畸變156
4.4點(diǎn)云的目標(biāo)檢測方法159
4.4.1基于規(guī)則的點(diǎn)云目標(biāo)檢測方法159
4.4.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的點(diǎn)云目標(biāo)檢測方法160
4.4.3基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云目標(biāo)檢測方法161
4.5常用的點(diǎn)云深度學(xué)習(xí)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(dá)的目標(biāo)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(shù)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(shí)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(quán)平均法196
5.3.2卡爾曼濾波法198
5.3.3多貝葉斯估計(jì)法200
5.3.4D-S證據(jù)推理法203
5.3.5模糊邏輯推理206
5.3.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法209
5.4BEV感知融合技術(shù)212

參考文獻(xiàn)218