智能网联汽车环境感知技术邓志君_邓志君_9787111779391

本书共6个模块，分别为智能网联汽车环境感知概述、环境感知技术认知及产品应用、传感器标定、多传感器信息融合、环境感知与识别、环境感知与识别模型训练及仿真；同时，将百度Apollo感知的内容融入其中。本书的内容与目前智能网联汽车环境感知技术的发展相吻合，列举了智能网联汽车最新的环境感知技术和应用示例。
本书内容新颖，图文并茂，通俗易懂，实用性强，可作为职业教育本科的智能网联汽车工程技术以及本科院校的车辆工程和智能车辆工程专业的教材，还可供汽车行业的工程技术人员及汽车爱好者参考和阅读。
为便于教学，本书配有电子课件、试卷及答案等教学资源，凡使用本书作为授课教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com），注册后免费下载。咨询电话：01088379375。

目前，L2级智能网联汽车的乘用车新车渗透率超过了30%，而且正在快速发展，预测至2025年年底，L2级新车渗透率将达到80%。随着智能网联汽车驾驶自动化级别的提高和渗透率的增加，对环境感知技术的要求也越来越高。环境感知技术已经成为智能网联汽车的核心技术之一，近年来发展迅猛。
本书在结合智能网联汽车环境感知技术知识体系的基础上，以模块化的形式组织及编写。全书共分为六个模块：模块1智能网联汽车环境感知概述，主要认知智能网联汽车的技术架构、智能网联汽车的环境感知系统，介绍智能网联汽车环境感知技术的发展趋势；模块2环境感知技术认知及产品应用，主要介绍目前主流的环境感知技术，包括超声波雷达技术、毫米波雷达技术、激光雷达技术、视觉传感器技术、V2X技术等，以及相关产品的应用情况；模块3传感器标定，主要介绍视觉传感器与激光雷达的标定方法、百度Apollo传感器联合标定方法；模块4多传感器信息融合，主要介绍多传感器同步理论、多传感器融合理论、基于V2I/V2N的感知融合系统技术、BEV感知融合技术；模块5环境感知与识别，主要介绍图像处理技术、人工智能技术以及道路识别技术、车辆识别技术、行人识别技术、交通标志识别技术、交通信号灯识别技术的实现方法及实例；模块6环境感知与识别模型训练及仿真，主要介绍自动驾驶仿真系统构成和自动驾驶仿真软件，提供了环境感知与识别技术的各种仿真实例，介绍了道路交通图像数据采集、数据清洗和标注方法，以及道路交通图像识别模型训练与测试实例。
本书以职业能力要求为目标，提供了许多仿真实例与应用实例，图文并茂，以点带面，促进学生理论紧密联系实际，提高学生的工程实践能力和技术应用能力。
通过对本书的学习，学生能够掌握智能网联汽车环境感知所涉及的新知识和新技术，为从事智能网联汽车的相关工作奠定基础。
本课程的教学参考时数为64学时，各学校可根据实际情况对内容进行删减，灵活安排。
本书由邓志君任主编，崔胜民任主审。林艳艳编写了模块5的应用实例，曾子铭编写了模块6的单元3，其他内容由邓志君编写。本书在编写过程中，得到了百度公司、深圳职业技术大学等单位和曹耿华、李卫霞等个人的大力支持与帮助，在此一并表示感谢。
本书在编写过程中，引用了一些企业技术资料、网上资料及参考文献中的部分内容，特向相关企业和作者表示诚挚的谢意。
由于编者学识有限，书中不当之处在所难免，恳盼读者给予指正。

编者

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