智能网联汽车概论(AI助学版)

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王新,赵建辉 (作者) 978-7-115-66489-1

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内容摘要

本书全面介绍了智能网联汽车的各项关键技术及其与AI伴学工具的融合应用。从智能网联汽车的基础知识、分级、架构及关键技术出发,深入探讨了生成式AI工具的定义、类型、特点及应用。详细阐述了智能网联汽车的环境感知技术,包括超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、视觉传感器及多传感器融合的原理与应用。介绍了智能网联汽车的决策规划与控制技术,线控技术,以及网络与通信技术,包括车载总线、车载自组织网络和多种无线通信技术。探讨了先进驾驶辅助系统和智能座舱系统的最新发展。通过AI伴学的视角,本书旨在帮助读者更好地理解和掌握智能网联汽车的各项关键技术。
本书内容丰富、结构清晰,既涵盖了智能网联汽车的基础知识,又可以通过AI工具了解智能网联汽车的扩展知识、进阶知识和兴趣知识,还包括了学习效果检验以及实用的操作实训指导。本书适合应用型本科院校和职业院校智能网联汽车专业的教材,同时也将为智能网联汽车研发工程师和爱好者提供宝贵的参考资料。

目录

项目1 认识智能网联汽车与AI伴学工具 1

【思维导图】 1
【学习目标】 1
【导入案例】 1
【知识探索】 2
1.1 智能网联汽车的基础知识 2
1.1.1 智能网联汽车的定义 2
1.1.2 智能网联汽车的分级 3
1.1.3 智能网联汽车的架构 4
1.1.4 智能网联汽车的关键技术 5
1.2 生成式AI工具 6
1.2.1 生成式AI工具的定义 6
1.2.2 生成式AI工具的类型 7
1.2.3 生成式AI工具的特点 9
1.2.4 常用的生成式AI工具 10
1.2.5 生成式AI工具的使用方法 11
1.3 AI伴学 12
1.3.1 AI伴学的定义 12
1.3.2 AI伴学的应用场景 12
1.3.3 AI伴学的方法 13
【扩展阅读】人工智能技术在智能网联汽车中的应用 17
【项目实训】智能网联汽车与AI伴学工具的梳理和研讨 18
【归纳与提高】 19
【知识巩固】 19

项目2 智能网联汽车环境感知技术 22

【思维导图】 22
【学习目标】 23
【导入案例】 23
【知识探索】 23
2.1 超声波雷达 23
2.1.1 超声波雷达的定义 23
2.1.2 超声波雷达的组成 24
2.1.3 超声波雷达的原理 25
2.1.4 超声波雷达的特点 26
2.1.5 超声波雷达的技术参数 26
2.1.6 超声波雷达的应用 28
2.1.7 AI伴学超声波雷达 29
2.2 毫米波雷达 30
2.2.1 毫米波雷达的定义 30
2.2.2 毫米波雷达的组成 31
2.2.3 毫米波雷达的原理 33
2.2.4 毫米波雷达的特点 34
2.2.5 毫米波雷达的技术参数 35
2.2.6 毫米波雷达的应用 37
2.2.7 AI伴学毫米波雷达 37
2.3 激光雷达 39
2.3.1 激光雷达的定义 39
2.3.2 激光雷达的组成 41
2.3.3 激光雷达的原理 43
2.3.4 激光雷达的特点 45
2.3.5 激光雷达的技术参数 46
2.3.6 激光雷达的应用 46
2.3.7 AI伴学激光雷达 48
2.4 视觉传感器 50
2.4.1 视觉传感器的定义 50
2.4.2 视觉传感器的组成 51
2.4.3 视觉传感器的原理 53
2.4.4 视觉传感器的特点 54
2.4.5 视觉传感器的技术参数 55
2.4.6 视觉传感器的应用 56
2.4.7 AI伴学视觉传感器 57
2.5 多传感器融合 59
2.5.1 多传感器融合的定义 59
2.5.2 多传感器融合的过程 59
2.5.3 多传感器融合的方案 61
2.5.4 多传感器融合的应用 62
2.5.5 AI伴学多传感器融合 63
【扩展阅读】智能网联汽车环境感知技术的发展现状及趋势 64
【项目实训】智能网联汽车环境感知技术梳理和研讨 66
【归纳与提高】 67
【知识巩固】 67

项目3 智能网联汽车决策规划与控制技术 69

【思维导图】 69
【学习目标】 69
【导入案例】 70
【知识探索】 70
3.1 智能网联汽车路径规划技术 70
3.1.1 智能网联汽车路径规划的定义 70
3.1.2 智能网联汽车路径规划的步骤 72
3.1.3 环境建模方法 73
3.1.4 智能网联汽车路径规划的算法 76
3.1.5 智能网联汽车路径规划的应用 79
3.1.6 AI伴学智能网联汽车路径规划技术 81
3.2 智能网联汽车行为决策技术 83
3.2.1 智能网联汽车行为决策的定义 83
3.2.2 智能网联汽车行为决策的步骤 84
3.2.3 智能网联汽车行为决策的内容 85
3.2.4 智能网联汽车行为决策的方法 87
3.2.5 智能网联汽车行为决策的应用 88
3.2.6 AI伴学智能网联汽车行为决策技术 90
3.3 智能网联汽车的运动控制技术 92
3.3.1 智能网联汽车运动控制的定义 92
3.3.2 智能网联汽车运动控制的分类 92
3.3.3 智能网联汽车运动控制的步骤 94
3.3.4 智能网联汽车运动控制的理论 95
3.3.5 智能网联汽车运动控制的应用 96
3.3.6 AI伴学智能网联汽车运动控制技术 97
【扩展阅读】智能网联汽车决策规划与控制技术的发展现状及趋势 99
【项目实训】智能网联汽车决策规划与控制技术的梳理和研讨 101
【归纳与提高】 102
【知识巩固】 102

项目4 智能网联汽车的线控技术 105

【思维导图】 105
【学习目标】 105
【导入案例】 106
【知识探索】 106
4.1 线控转向技术 106
4.1.1 线控转向系统的定义 106
4.1.2 线控转向系统的组成 107
4.1.3 线控转向系统的工作原理 108
4.1.4 线控转向系统的特点 109
4.1.5 线控转向系统的关键技术 110
4.1.6 AI伴学线控转向技术 111
4.2 线控制动技术 113
4.2.1 线控制动系统的定义 113
4.2.2 线控制动系统的组成 114
4.2.3 线控制动系统的工作原理 115
4.2.4 线控制动系统的特点 116
4.2.5 线控制动系统的关键技术 117
4.2.6 AI伴学线控制动技术 118
4.3 线控油门技术 120
4.3.1 线控油门系统的定义 120
4.3.2 线控油门系统的组成 121
4.3.3 线控油门系统的工作原理 123
4.3.4 线控油门系统的特点 123
4.3.5 线控油门系统的关键技术 124
4.3.6 AI伴学线控油门技术 125
【扩展阅读】智能网联汽车线控技术的发展现状及趋势 127
【项目实训】智能网联汽车线控技术的梳理和研讨 129
【归纳与提高】 130
【知识巩固】 130

项目5 智能网联汽车网络与通信技术 132

【思维导图】 132
【学习目标】 132
【导入案例】 133
【知识探索】 133
5.1 车载总线技术 133
5.1.1 CAN总线 133
5.1.2 LIN总线 135
5.1.3 FlexRay总线 137
5.1.4 MOST总线 140
5.1.5 车载以太网 142
5.1.6 AI伴学车载总线技术 144
5.2 车载自组织网络技术 146
5.2.1 车载自组织网络的定义 146
5.2.2 车载自组织网络的类型 147
5.2.3 车载自组织网络的路由协议 148
5.2.4 车载自组织网络的特点 149
5.2.5 车载自组织网络的应用场景 150
5.2.6 AI伴学车载自组织网络技术 153
5.3 无线通信技术 155
5.3.1 蓝牙技术 155
5.3.2 射频识别技术 157
5.3.3 DSRC通信技术 158
5.3.4 LTE-V通信技术 160
5.3.5 C-V2X通信技术 161
5.3.6 5G通信技术 162
5.3.7 AI伴学车智能网联汽车无线通信技术 163
【扩展阅读】智能网联汽车网络与通信技术的发展现状及趋势 166
【项目实训】智能网联汽车网络与通信技术的梳理和研讨 168
【归纳与提高】 169
【知识巩固】 169

项目6 智能网联汽车先进驾驶辅助技术 172

【思维导图】 172
【学习目标】 172
【导入案例】 172
【知识探索】 173
6.1 自主预警类先进驾驶辅助系统 173
6.1.1 前向碰撞预警系统 173
6.1.2 车道偏离预警系统 175
6.1.3 盲区监测预警系统 176
6.1.4 驾驶员疲劳预警系统 178
6.1.5 AI伴学自主预警类先进驾驶辅助系统 180
6.2 自主控制类先进驾驶辅助系统 182
6.2.1 车道保持辅助系统 182
6.2.2 自动紧急制动系统 185
6.2.3 自适应巡航控制系统 187
6.2.4 自动泊车辅助系统 189
6.2.5 AI伴学自主控制类先进驾驶辅助系统 191
6.3 智能座舱系统 193
6.3.1 智能组合仪表总成 193
6.3.2 数字钥匙系统 196
6.3.3 车载智能信息娱乐系统 198
6.3.4 抬头显示系统 200
6.3.5 AI伴学智能座舱系统 202
【扩展阅读】智能网联汽车先进驾驶辅助技术的发展现状及趋势 204
【项目实训】智能网联汽车先进驾驶辅助技术的梳理和研讨 206
【归纳与提高】 207
【知识巩固】 207

参考文献 210

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