内容简介
《智能网联汽车基础理论与技术原理》是“智能网联汽车核心技术丛书”中的一册，全面、系统地介绍了智能驾驶与智能网联汽车领域的核心技术，内容涵盖环境感知、检测与识别、高精度地图与定位、决策控制、网络通信、车联网、智能座舱以及网络安全等多个方面，通过深入剖析各种传感器、算法、系统架构与应用实例，为读者提供了丰富的专业知识与实践指导。本书特色在于其全面性和实用性，不仅详细阐述了各项技术的理论基础，还分析了技术的最新进展与未来趋势。此外，本书注重理论与实践相结合，通过具体的技术实现方法与案例分析，帮助读者更好地理解和掌握相关技能。
本书适合智能驾驶与智能网联汽车领域的科研人员、工程师、产品经理及相关专业学生等阅读。无论是希望深入了解行业前沿技术的专业人士，还是初学者，都能从本书中获得宝贵的知识与经验。
目录
第1章 环境感知技术 001
1.1 环境感知传感器 002
1.1.1 环境感知系统 002
1.1.2 视觉传感器 007
1.1.3 超声波雷达 010
1.1.4 毫米波雷达 012
1.1.5 激光雷达 014
1.2 2D视觉感知算法 016
1.2.1 目标检测 016
1.2.2 目标跟踪 019
1.2.3 语义分割 020
1.3 3D视觉感知算法 020
1.3.1 单目3D感知 020
1.3.2 双目3D感知 022
第2章 检测与识别技术 024
2.1 道路检测与识别 025
2.1.1 道路检测与识别方法 025
2.1.2 道路检测与识别算法 027
2.2 行人检测与识别 029
2.2.1 行人检测系统的技术与应用 029
2.2.2 基于计算机视觉的行人检测 031
2.2.3 行人检测与跟踪的主要方法 033
2.3 交通标志识别技术 036
2.3.1 交通标志识别的技术原理 036
2.3.2 道路交通标志识别的方法 038
2.3.3 道路交通标志识别的应用 040
第3章 高精度地图与定位技术 042
3.1 高精度地图与定位技术概述 043
3.1.1 高精度地图的基础知识 043
3.1.2 高精度地图的应用价值 044
3.1.3 高精度地图的数据结构 046
3.1.4 高精度地图的数据生产 048
3.1.5 高精度地图的实现方法 050
3.2 高精度地图的关键技术体系 051
3.2.1 数据采集 051
3.2.2 数据处理 054
3.2.3 数据融合 055
3.2.4 地图发布 056
3.2.5 安全合规 057
3.3 视觉SLAM系统技术与应用 057
3.3.1 SLAM系统结构与原理 057
3.3.2 视觉SLAM分类与流程 061
3.3.3 激光SLAM的主流算法 062
3.3.4 视觉SLAM系统的应用 066
第4章 决策控制技术 068
4.1 自动驾驶行为决策模型及算法 069
4.1.1 有限状态机模型 069
4.1.2 深度学习模型 071
4.1.3 决策树模型 074
4.1.4 贝叶斯网络模型 075
4.2 智能车辆路径控制的系统设计 077
4.2.1 智能车辆的控制架构设计 077
4.2.2 智能车辆控制的核心技术 080
4.2.3 智能车辆的横向控制设计 081
4.2.4 智能车辆的纵向控制设计 083
4.2.5 智能车辆控制的技术方案 085
4.3 自动驾驶路径跟踪的控制方法 087
4.3.1 经典控制方法 087
4.3.2 最优控制方法 089
4.3.3 模糊控制方法 090
4.3.4 鲁棒控制方法 092
4.3.5 自适应控制方法 093
4.3.6 模型预测控制方法 095
第5章 智能网联汽车网络通信技术 097
5.1 智能网联汽车网络系统 098
5.1.1 车载网络系统基本概述 098
5.1.2 车载网络通信系统 098
5.1.3 车载自组织网络 100
5.1.4 车载移动互联网 101
5.2 车内总线通信技术 102
5.2.1 CAN总线 102
5.2.2 LIN总线 103
5.2.3 FlexRay总线 104
5.2.4 MOST总线 105
5.2.5 车载以太网 106
5.3 车载无线通信技术 107
5.3.1 UWB技术 107
5.3.2 星闪技术 112
5.3.3 V2X技术 115
5.3.4 NFC技术 116
5.3.5 蓝牙技术 118
第6章 车联网（V2X）技术 120
6.1 车联网的应用场景与产业路径 121
6.1.1 车联网的应用场景分析 121
6.1.2 车联网的应用场景参数 123
6.1.3 车联网产业的政策体系 125
6.1.4 我国车联网商业化应用 126
6.2 5G车联网的体系架构及其应用 128
6.2.1 5G技术赋能车联网发展 128
6.2.2 车联网对5G网络的需求 129
6.2.3 5G车联网的关键技术体系 131
6.2.4 5G车联网的典型应用案例 133
6.3 基于5G云网融合的车联网应用 136
6.3.1 5G云网融合的必要性 136
6.3.2 云网融合架构的演进 138
6.3.3 云网资源共享 140
6.3.4 云网能力开放 141
6.3.5 云网协同管理 142
第7章 智能座舱技术 144
7.1 智能座舱技术基础知识 145
7.1.1 智能座舱的概念与发展 145
7.1.2 智能座舱的构成与功能 146
7.1.3 智能座舱的架构与应用 148
7.1.4 智能座舱域控制器技术 150
7.2 智能座舱语音交互技术 152
7.2.1 语音交互技术概述 152
7.2.2 语音交互技术的两大类型 153
7.2.3 语音交互系统的基础框架 155
7.2.4 语音交互技术的应用场景 156
7.3 智能座舱多模态交互技术 157
7.3.1 多模态交互技术的主要内容 157
7.3.2 基于安全信息的多模态交互 159
7.3.3 基于娱乐信息的多模态交互 160
第8章 网络安全技术 162
8.1 汽车网络安全风险管理 163
8.1.1 概念阶段的
前言/序言
当前，面对全球数字化和智能化的浪潮，各个产业的转型速度正不断加快。作为国民经济的支柱性产业，汽车产业的变革周期也越来越短。在技术创新、政策刺激以及市场催化等多重因素的共同作用下，汽车产业与信息通信、人工智能、能源动力等领域的变革性技术加速融合，正逐渐形成新的发展格局。
为推动汽车产业高质量发展，加快建设汽车强国，2020年11月，国务院办公厅印发《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》，强调电动化、网联化、智能化是汽车产业的发展潮流和趋势。
汽车产业的网联化发展，有助于实现车辆的深度智能应用。互联网是智能网联汽车重要的基础技术，网联化不仅能够为用户提供集驾驶服务、信息服务、娱乐服务等为一体的车联网系统，也能够为智慧交通的发展奠定基础。为此，需要以网络为基础、以数据为纽带，推进用户与车端、路端、云端的高效协同，集成车辆感知、交通管控乃至城市管理层面的相关信息，构建数据处理与共享服务平台，加深信息通信技术在汽车产业的融合应用。
汽车产业的智能化发展，有助于推动车辆成为移动智能终端和数字空间。近几年，深度学习、机器学习等人工智能技术取得了明显进步，并为车辆的智能化发展提供了无限可能。一方面，人工智能技术与汽车产业的融合，能够提升单车的智能化水平，基于环境感知、决策与控制系统，车辆能够在不依赖人为操控的情况下完成自主驾驶；另一方面，人工智能技术与汽车产业的融合，能够推动车联网技术的发展，通过将车辆与运行环境中的其他车辆、道路基础设施以及行人等建立实时连接，能够极大提升车辆运行的效率和安全性。
为了加速智能网联汽车领域的技术创新，推动汽车产业的健康发展，我国政府陆续出台了一系列政策法规，并不断完善相关标准体系。比如，《中国制造2025》《交通强国建设纲要》《新一代人工智能发展规划》等政策文件从不同层面对智能网联汽车产业的发展前景进行了规划。此外，一系列聚焦智能网联汽车数据安全、测试与评价等环节的政策文件也陆续出台，比如，2022年11月，工业和信息化部会同公安部组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，力图通过试点逐步优化和完善智能网联汽车的准入机制和道路交通管理安全体系，并在试点过程中获取和应用实践经验。
在科技飞速发展的时代，智能网联汽车是智慧交通系统中的关键组成部分。根据相关机构的预测，未来几年全球智能网联汽车市场的规模将快速增长。我国作为全球最大的汽车市场之一，得益于良好的汽车产业基础以及强劲的数字经济发展动能，智能网联汽车的市场渗透率必将不断提升，成为我国汽车市场的主要增长点。
本书聚焦智能网联汽车基础理论与技术原理，详细阐述智能网联汽车涉及的多项关键技术，深入探讨不同技术的体系架构、应用以及发展趋势，力求为读者提供全面而详尽的视角。此外，由于本书是“智能网联汽车核心技术丛书”中的一册，因此推荐读者结合丛书中的其他书籍对照阅读，以便对智能网联汽车产业的发展有更加全面系统的了解和更为深入准确的把握。
由于作者水平有限，书中不足之处请读者批评指正。
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