智能汽車環境感知與多傳感器融合技術 崔勝民 張冠哲 9787122470256 【台灣高等教育出版社】

*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。
*本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。
印行年月：202502*若逾兩年請先於客服中心或Line洽詢存貨情況，謝謝。
台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。
書名：智能汽車環境感知與多傳感器融合技術
ISBN：9787122470256
出版社：化學工業
著編譯者：崔勝民 張冠哲
頁數：218
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1713541
可大量預訂，請先連絡。

內容簡介

本書全面系統地介紹了智能汽車環境感知技術的各個方面，詳細解讀了環境感知的定義、作用、要求、類型、功能需求以及未來發展趨勢，重點介紹了基於視覺感測器、毫米波雷達和激光雷達的環境感知技術，這些技術都是實現智能汽車安全、高效行駛的關鍵所在。此外，本書還深入探討了感測器融合技術的原理和應用，為讀者提供了多感測器信息融合的解決方案。書中的內容不僅涵蓋了智能汽車上廣泛應用的成熟技術，還包括近年來出現的一些高新技術，展現了環境感知技術的最新進展。 本書內容豐富，以實際工程應用為背景，通俗易懂，實用性強，可作高等院校本科車輛工程、智能車輛工程及相關專業的參考教材，同時也適合車輛工程研究生以及智能汽車行業的工程技術人員、科研人員和管理人員閱讀參考。

目錄

第1章 緒論
1 1 智能汽車環境感知的定義
1 2 智能汽車環境感知的作用
1 3 智能汽車環境感知的要求
1 4 智能汽車環境感知的類型
1 5 智能汽車環境感知的流程
1 6 智能汽車環境感知的功能需求
1 7 智能汽車環境感知的約束條件
1 8 智能汽車環境感知的發展趨勢
第2章 基於視覺感測器的環境感知技術
2 1 視覺感測器的功能需求與配置
2 1 1 視覺感測器的功能需求
2 1 2 視覺感測器的配置
2 2 視覺感測器的標定
2 2 1 視覺感測器的標定目的
2 2 2 視覺感測器的標定方法
2 2 3 單目相機的標定
2 2 4 雙目相機的標定
2 3 視覺感測器的圖像處理技術
2 3 1 圖像預處理技術
2 3 2 圖像特徵提取技術
2 3 3 圖像分割技術
2 3 4 目標檢測技術
2 3 5 目標識別技術
2 4 數據集
2 4 1 數據集的作用
2 4 2 KITTI數據集
2 4 3 nuScenes數據集
2 4 4 WaymoOpenDataset
2 4 5 ApolloOpenDataset
2 5 目標檢測常用算法
2 5 1 卷積神經網絡
2 5 2 R-CNN系列算法
2 5 3 YOLO系列算法
2 6 基於視覺感測器的目標檢測
2 6 1 車道線檢測
2 6 2 車輛檢測
2 6 3 行人檢測
2 6 4 交通標誌檢測
2 6 5 交通信號燈檢測
第3章 基於毫米波雷達的環境感知技術
3 1 毫米波雷達的功能需求與配置
3 1 1 毫米波雷達的功能需求
3 1 2 毫米波雷達的配置
3 2 毫米波雷達的標定
3 2 1 毫米波雷達的標定目的
3 2 2 毫米波雷達的標定方法
3 3 毫米波雷達的數據處理
3 3 1 數據接收
3 3 2 數據預處理
3 3 3 目標檢測與提取
3 3 4 目標跟蹤與軌跡生成
3 4 基於毫米波雷達的目標檢測
3 4 1 基於傳統的毫米波雷達目標檢測
3 4 2 基於深度學習的毫米波雷達目標檢測
3 4 3 基於卡爾曼濾波的目標跟蹤
第4章 基於激光雷達的環境感知技術
4 1 激光雷達的功能需求與配置
4 1 1 激光雷達的功能需求
4 1 2 激光雷達的配置
4 2 激光雷達的標定
4 2 1 激光雷達的標定目的
4 2 2 激光雷達的標定方法
4 2 3 激光雷達標定示例
4 3 激光雷達的點雲數據處理
4 3 1 點雲數據獲取
4 3 2 點雲預處理
4 3 3 點雲配准
4 3 4 點雲特徵提取
4 3 5 點雲分割
4 3 6 點雲聚類
4 3 7 點雲三維建模
4 3 8 點雲的運動畸變
4 4 點雲的目標檢測方法
4 4 1 基於規則的點雲目標檢測方法
4 4 2 基於機器學習的點雲目標檢測方法
4 4 3 基於深度學習的點雲目標檢測方法
4 5 常用的點雲深度學習模型
4 5 1 PointNet模型
4 5 2 PSANet模型
4 5 3 PointPillars模型
4 6 基於激光雷達的目標檢測
4 6 1 車道線檢測
4 6 2 車輛檢測
4 6 3 行人檢測
第5章 多感測器融合技術
5 1 概述
5 1 1 多感測器融合的定義
5 1 2 多感測器融合的過程
5 1 3 多感測器融合的要求
5 1 4 多感測器融合方案
5 2 多感測器同步理論
5 2 1 時間同步
5 2 2 空間同步
5 3 多感測器融合算法
5 3 1 加權平均法
5 3 2 卡爾曼濾波法
5 3 3 多貝葉斯估計法
5 3 4 D-S證據推理法
5 3 5 模糊邏輯推理
5 3 6 人工神經網絡法
5 4 BEV感知融合技術
參考文獻

詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於客服中心或Line或本社留言板留言，我們即儘速上架。

大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。