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李力 著

图书标签:

• 智能汽车
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• 控制系统
• 汽车工程
• 人工智能
• 机器学习
• 计算机视觉
• 路径规划
• 车辆动力学

店铺： 建湖新华书店图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111551072

商品编码：25567281031

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-11-01

内容介绍
基本信息

书名：	智能汽车-XJ传感与控制
作者：	李力	开本：
YJ：	72	页数：
现价：	见1；CY=CY部	出版时间	2016-11
书号：	9787111551072	印刷时间：
出版社：	机械工业出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介

李力

清华大学自动化系副教授、IEEE会士。研究兴趣包括智能汽车、智能交通系统、智能传感和控制。目前担任IEEE智能交通系统汇刊副主编。

 

王飞跃

复杂系统管理与控制国家重点实验室主任，兼任国防科技大学军事计算与平行系统技术研究中心主任、中国智能车综合技术研发与测试中心主任、中国自动化学会副理事长兼MSZ。曾任IEEE ITS 学会ZX， I E E E 智能交通系统汇刊( IEEE Transactions on IntelligentTransportation Systems)以及IEEE智能系统 (IEEE IntelligentSystems)主编，并ZD创办IEEE ITS 杂志、IEEE计算社会系统汇刊和IEEE智能汽车汇刊。

精彩导读

  近20年来，智能汽车（Intelligent Vehicles，IV）的研发投入大幅增长，并应用于海陆空运、军民两用及高科技领域，取得了巨大成功。智能汽车受到如此多的关注，主要源于其在提升驾驶安全性、效率以及改善人们现代化生活品质方面的潜在优势。作为智能交通系统（Intelligent Transportation Systems，ITS）的重要组成部分，智能汽车利用XJ的传感、通信、计算和控制技术来获悉驾驶环境与状态，用以辅助车辆运行、交通控制、服务管理及其他相关事项。此外，诸如普适计算技术、自组织网络技术、智能空间技术等新兴技术的ZX进展也为未来智能汽车的发展带来新的契机。我们深信：智能汽车行驶在智能道路上，甚至更为广阔的智能空间中，将是未来智能汽车领域发展的新浪潮。

   智能汽车的相关技术发展可追溯到20世纪七八十年代。而地面智能交通工具（指智能汽车）的概念是在20世纪90年代末逐渐普及的。诚如Little所述，“自本世纪初，伴随着计算机与信息技术的革命浪潮，无论从用户交互体验还是车辆保有量等方面，机动车都在经历Z深刻的变革”。认识到智能汽车的重要性以及不将人因因素作为汽车设计核心将会带来意外的不良后果，美国交通部（Department of Transportation，DOT）展开了智能汽车先导（Intelligent Vehicles Initiative，IVI）计划。该先导计划旨在加强集成车载系统的发展、普及与应用，帮助货车、公交车、小轿车的驾驶员提升驾驶安全性与效率。不久之后，1998年颁布的21世纪交通效率法案授权IVI计划正式成为美国交通部智能交通项目的重要部分。

   过去十年，智能汽车领域相关研究由于政府、公众、车企及车辆产品供应商的高度关注而持续推进。现在，越来越多的研究者和消费者相信智能汽车正是满足人们对于安全、节能、环保、舒适的交通服务日益增长需求的关键要素。然而，对于智能汽车应具备哪些功能、呈现何种形态的问题仍然没有形成共识。总之，对于智能汽车的定义标准，即何种汽车应D称为智能汽车，研究者们仍然存在争论。

   美国交通部认为IVI计划应D至少在以下三种驾驶条件下提升安全性：正常驾驶条件、退化驾驶条件和迫近事故条件。为了实现该目标，联邦智能交通系统项目组给出了智能汽车必须具备的三大系统：冲突避让系统、碰撞通报系统和辅助驾驶系统。更JQ地说，IVI计划重点在以下八大功能领域实施：追尾碰撞避让、换/并道冲突避让、车道偏离冲突避让、交叉口冲突避让、驾车视野提升、车辆稳定性、驾驶员状态预警和安全警示服务。

   全SJ范围内在上述领域的研究已经获得了诸多成果。Bishop根据智能汽车具备功能的多寡将正在研发的智能汽车分成以下三个等级：a）车内系统可为驾驶员提供辅助或警示服务的功能（冲突预警系统）；b）车内系统可获取车辆的部分控制权，如在平稳状态下的辅助驾驶或在冲突迫近下的紧急干预（冲突避让系统）；c）车内系统获取车辆的全部控制权（车辆自动化）。一般而言，由于冲突避让的重要性，绝大多数研究者认为一辆所谓的智能汽车应用具备等级a）的功能。根据Dravidam和TosuDglu的估计，15%～20%的交通事故涉及追尾碰撞。而美国国家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration，NHTSA）的数据显示，美国88%的追尾碰撞事故是由于驾驶人精力不集中或后车跟车过近造成的。因此，冲突预警系统被认为是智能汽车Z基本的功能。

   然而，Bishop同样指出，所谓的冲突预警系统本身也是由部分重叠的子功能系统构成的，包括前车冲突预警、障碍冲突预警、追尾冲突预警、自行车/行人冲突预警等。迄今为止，大多数实验车辆仅能实现上述这些子功能的一部分。图1.1所示为丰田AHS项目早期设计的智能汽车系统。但一般来说，这些早期的设计方案仍然被称为智能汽车。

   有些研究者却认为汽车不会实现自动驾驶，Jones将他们的观点总结如下：

   “虽然汽车将会很快实现像驾驶人驾驶一样引导汽车驶入道路，但WQ没有驾驶人介入的全自动驾驶车辆可能很难实现大规模的商业生产。”

   “新技术是为了辅助而不是取代驾驶人”，爱荷华市爱荷华大学公共政策中心人因研究项目组1席专家Daniel McGehee如是说。他提到给予汽车WQ的自身控制权，将会引发一系列复杂程度类似于“谁应该对一起交通事故负责，是驾驶人还是汽车制造商”的法律纠纷问题。

   其余一些不愿透露姓名的汽车传感和人因研究领域的专家们则强调智能汽车系统的制造商和经销商可能需要面临承担严重赔偿责任的潜在危险。

   这种潜在的危险还使得那些曾出现在电影电视中的汽车只需要询问驾驶人目的地J可到达的场景也仅可能局限在电影镜头之中。

   他们的论断不无道理，由于各种各样的原因，全自动驾驶的商业车辆在短期内很难出现在城市道路中。但智能汽车绝不仅是智能商业汽车。尽管全自动驾驶的车辆很难进入一般领域，但其在特殊领域的制造与应用则越来越多。一个典型的案例J是为了响应美国国会和国防部有关加强智能汽车的研发用以在战场上挽救美国士兵生命的呼吁，DARPA智能车辆挑战赛应运而生。数十组来自全SJ各地的高校和企业的代表队积J参与其中。图1��2所示为在2004年DARPA挑战赛上由奥本大学队设计的自动驾驶汽车。2005年，也有一些全自动驾驶汽车成功通过整个挑战测试赛。

   车辆控制系统主要依赖于放置在各锚点的差分GPS（Starfire）和惯导传感器来导航路径，

   它利用红外传感器（LIDAR）的超声波传感器提供路径跟踪和障碍避让功能

   全自动汽车在采矿场和驾驶测试场等场合也得到设计与应用。图1.3所示是由布伦瑞克技术大学团队进行的一次有趣的商业尝试。这个驾驶机器人Klaus是由德国汽车制造商大众（Volkswagen）公司研发的，正在驾驶一辆大众多用途客货车进行测试。精细的汽车控制系统和传感技术可检测周边道路环境并计算出合理的驾驶行为。

   智能汽车的概念及其引申内容在过去十年间逐渐发生了变化。一方面从字面含义看，尽管IVI计划中仅涉及地面交通运输系统，但绝不仅是地面智能汽车称为智能汽车，其他水下运输工具或气垫船、空中运输工具都可看作是智能汽车。而另一方面，智能汽车与智能移动机器之间的概念界线越来越模糊，一些大型的移动机器有时也被认为是智能汽车。需要指出的是，严格意义上的智能汽车仍然尚待研发。本书仅考虑并讨论目前被广泛接受的地面智能汽车。然而毋庸置疑的是，由于移动机器人技术已经得到广泛应用或获得了认可，智能汽车研究者们将会对该领域的成果择善而从，继承并扩展许多实用的技术和方法并将其应用到智能汽车领域。

目录 ◆ 目录 ◆ 前言 D1章引言
1.1智能交通系统中的智能汽车 1.2智能汽车研究与发展的问题 1.3本书结构 1.4超出本书讨论范围的内容 1.5参考文献
D2章轮胎摩擦的XJ建模与监测 2.1引言 2.2纵向胎路摩擦建模 2.2.1纵向胎路摩擦特性 2.2.2典型的纵向胎路摩擦模 型2.3横向胎路摩擦建模 2.3.1横向胎路摩擦模型 2.3.2自行车模型 2.4集成的胎路摩擦建模 2.4.1集成的胎路摩擦特性 2.4.2经验和半经验集成模型 2.4.3解析集成模型 2.5胎路摩擦监测器 2.5.1胎路摩擦监测器架构 2.5.2经验纵向胎路摩擦模型辨识 2.5.3解析的纵向胎路摩擦模型的观测器 2.5.4经验横向胎路摩擦模型辨识 2.6本章小结 2.7参考文献
D3章汽车横向的XJ运动控制 3.1引言 3.2线控转向系统 3.3车辆横向运动建模与控制策略 3.4车辆横向运动检测器 3.5车辆转向控制器设计 3.5.1车辆横向运动控制目标 3.5.2鲁棒车辆转向控制器 3.5.3滑模转向控制器 3.5.4自适应转向控制器 3.5.5模糊转向控制器 3.6本章小结 3.7参考文献
D4章汽车纵向的XJ运动控 制4.1引言 4.2XJ的车辆传动系统控制 4.2.1XJ的汽车发动机控制 4.2.2XJ的汽车变速器控制 4.3汽车空气动力学 4.4XJ的车辆跟踪与制动控制 4.4.1XJ的汽车追踪与制动控制 4.4.2防抱死制动系统设计 4.5自适应巡航控制 4.6本章小结 4.7参考文献
D5章汽车垂向的XJ运动控制 5.1引言 5.2道路粗糙度建模 5.3XJ的车辆悬架系统 5.3.1线性时不变悬架控制器 5.3.2鲁棒悬架控制器 5.3.3模糊悬架控制器 5.4悬架系统的参数估计与故障检测 5.5防侧翻控制 5.6本章小结 5.7参考文献
D6章单车的XJ运动控制 6.1引言 6.2车辆路径、轨迹规划 6.3车辆泊车问题 6.4纵向、横向、垂向车辆运动控制综合 6.5参考文献
D7章多车的XJ运动控制 7.1引言 7.2车间通信技术 7.3车队控制 7.4换道和并道控制 7.4.1车辆换道控制 7.4.2车辆并道控制 7.5交叉口协同驾驶 7.5.1交叉口无协同驾驶 7.5.2交叉口有协同驾驶 7.6本章小结 7.7参考文献 D8章智能车辆视觉系统 8.1概述 8.2基于视觉传感器进行车道、路面检测的优势 8.2.1使用CMOS/CCD摄像头和雷达的车道、路面检测 8.2.2使用激光雷达和激光传感器的车道、路面检测 8.2.3车道和车道偏离的同时检测和定位 8.3基于视觉信息进行车辆检测的优势 8.3.1基于CMOS/CCD的车辆检测 8.3.2使用调频连续波雷达的车辆检测 8.3.3使用激光雷达或激光传感器进行车辆检测 8.4基于视觉信息进行行人识别的优势 8.4.1使用CCD/CMOS摄像头的行人检测 8.4.2使用红外摄像头的行人检测 8.5基于视觉进行交通标志检测的优势 8.6基于视觉的驾驶人监测器的优势 8.6.1驾驶人、乘客位置和姿势检测 8.6.2疲劳驾驶分析 8.6.3驾驶行为分析 8.7智能视觉系统的进一步讨论 8.7.1多视觉传感器融合 8.7.2视觉共享 8.7.3交通基础设施和车辆视觉系统 8.7.4视觉传感器设计、校准和故障检测 8.7.5基于视觉的环境检测和视觉系统的灵活性 8.8参考文献
D9章智能汽车轮胎检查及监测 9.1引言 9.2离线轮胎检查技术进展 9.2.1轮胎胎面检查 9.2.2轮胎布帘层、束带层检查 9.2.3轮胎轴承检查 9.3在线实时轮胎监测技术的发展 9.3.1 SAW轮胎传感器 9.3.2轮胎滚动、旋转分析及气压监测 9.3.3其他的轮胎形变、压强监测传感器 9.4进一步讨论 9.5参考文献

目录
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《智慧之眼与精准之手：现代出行新纪元》 在这个日新月异的时代，汽车已不再仅仅是简单的代步工具，它正以前所未有的速度进化，成为集感知、决策、执行于一体的智能生命体。从初具雏形的导航系统到如今能够感知周围环境、自主规划路线、甚至在复杂交通场景下安全行驶的自动驾驶技术，汽车的智能化进程深刻地重塑了我们的出行体验，也为社会发展带来了无限可能。 本书——《智慧之眼与精准之手：现代出行新纪元》，正是对这场波澜壮阔的智能出行革命进行的一次深度探索和全面梳理。我们并非聚焦于某一种具体技术或某一个细分领域，而是力求以一种宏观而又深刻的视角，勾勒出智能汽车生态系统的全貌，并深入剖析驱动这场变革的核心要素。我们将从“智慧之眼”——汽车的感知能力，以及“精准之手”——汽车的控制能力这两个关键维度出发，揭示现代出行迈向新纪元的驱动力量。 第一章：感知世界的“智慧之眼”——车辆的外部感知系统 想象一下，一辆汽车如何在复杂的现实世界中“看”到并“理解”周围的一切。本章将带领读者走进汽车的“眼睛”，深入了解其如何通过一系列先进的传感器技术，构建出对环境的全面感知能力。 视觉的延伸：摄像头技术在智能汽车中的应用 高清成像与图像识别：我们将探讨不同类型的车载摄像头，如前视、后视、环视、内视等，以及它们如何捕捉高分辨率的图像。重点将阐述先进的图像处理算法，如何从这些原始数据中识别出车道线、交通标志、行人、其他车辆、障碍物等关键信息。我们将深入分析深度学习在图像识别领域带来的突破，例如卷积神经网络（CNN）在物体检测、语义分割等方面的强大能力，以及它们如何帮助车辆理解复杂的视觉场景。 夜视与恶劣天气下的“洞察力”：在光照不足或恶劣天气条件下，传统的摄像头可能面临挑战。本章将介绍红外摄像头、热成像技术等如何帮助车辆在黑夜中“看见”行人或动物，以及如何穿透雨雾，识别障碍物。我们将讨论这些技术的原理、优势以及在提升车辆全天候感知能力中的重要性。 立体视觉与深度感知：双目摄像头或结构光技术如何模拟人眼的立体视觉，从而实现对物体距离和三维形状的精确测量？我们将深入探讨这些技术的工作原理，以及它们在实现障碍物避让、泊车辅助、以及为自动驾驶提供精确环境模型方面的关键作用。 距离与速度的测量大师：雷达技术 毫米波雷达（Radar）的原理与优势：雷达作为智能汽车不可或缺的“听觉”和“触觉”，其核心在于发射和接收电磁波。本章将详细解释毫米波雷达的工作原理，包括其发射信号的特性、接收回波的处理过程，以及如何通过多普勒效应测量物体的距离和相对速度。我们将分析不同频段（如24GHz、77GHz）的毫米波雷达在不同应用场景下的优劣，例如长距离探测、近距离盲区覆盖等。 自适应巡航控制（ACC）与自动紧急制动（AEB）的基石：雷达技术是实现ACC和AEB等主动安全功能的核心。本章将深入剖析雷达数据如何被转化为车辆对前方车辆的跟踪信息，以及如何根据预设的跟车距离和碰撞风险，触发车辆的加速、减速甚至紧急制动。我们将讨论雷达在城市拥堵路况、高速公路巡航等场景下的实际应用效果。 环境感知能力的增强：除了直接测量距离和速度，雷达还能在复杂天气下提供可靠的探测信息，弥补摄像头在雨雪雾等环境下的不足。本章将探讨雷达在恶劣天气下的探测能力，以及它如何与摄像头等其他传感器融合，形成更鲁棒的感知系统。 精密的“触觉”反馈：激光雷达（LiDAR） 原理与高精度三维建模：激光雷达通过发射激光束并测量反射回来的时间差，实现对周围环境高精度、高密度的三维点云数据的采集。本章将详细介绍激光雷达的工作原理，包括其扫描方式（如机械式、固态式）、点云数据的生成过程，以及如何通过点云数据构建出车辆周围环境的精确三维地图。 高分辨率探测与目标识别：激光雷达因其高分辨率和精准的测距能力，在识别物体形状、大小以及精确的相对位置方面具有独特优势。本章将分析激光雷达在障碍物检测、行人识别、道路边界识别等方面的能力，并探讨其如何为高等级自动驾驶提供至关重要的环境信息。 未来发展趋势与挑战：本章也将展望激光雷达技术的未来发展，如固态激光雷达的成本降低与性能提升，以及其在量产车型中的普及前景，同时也会提及成本、功耗以及在某些特定环境下的局限性。 定位与导航的“向导”：GNSS与惯性测量单元（IMU） 全球导航卫星系统（GNSS）的精准定位：我们将介绍GPS、北斗、Galileo等GNSS系统的工作原理，以及它们如何为车辆提供全球范围内的定位信息。本章将重点关注高精度定位技术，如RTK（实时动态差分）和PPP（精密单点定位），以及它们如何显著提升车辆在道路上的定位精度，达到厘米级。 惯性测量单元（IMU）的辅助与航迹推算：IMU作为车辆内部的“传感器”，能够测量车辆的角速度和加速度。本章将阐述IMU在GNSS信号弱或丢失时（如隧道、高楼林立的城市区域）如何通过航迹推算（Dead Reckoning）来维持车辆的连续定位。我们将分析IMU与GNSS数据的融合，如何实现车辆的精准定位和姿态估计。 高精地图与定位融合：高精地图为自动驾驶提供了静态的道路信息，而GNSS和IMU则提供了车辆的动态位置。本章将深入探讨高精地图与实时定位信息的融合，如何实现车辆在地图上的精确对齐，为路径规划和决策提供基础。 倾听世界的“耳朵”：超声波传感器 近距离障碍物探测：超声波传感器以其低成本和良好的近距离探测能力，在泊车辅助、低速避障等场景下发挥着重要作用。本章将介绍超声波传感器的工作原理，以及它们如何通过发射和接收声波来探测近距离障碍物，并将其应用于泊车雷达、低速防碰撞等功能。 应用场景的拓展：我们将讨论超声波传感器在车身四周盲区探测、行人靠近警示等方面的应用，以及它们如何与其他传感器协同工作，提升车辆的整体安全性。 第二章：精准决策与执行的“精准之手”——车辆的控制与决策系统 拥有了“智慧之眼”的感知能力，接下来的关键是如何让车辆做出正确的判断，并以精准的“手”——控制系统，来执行这些决策。本章将深入剖析智能汽车的大脑与神经网络。 驾驶决策的“中枢神经”：高级驾驶辅助系统（ADAS）与自动驾驶算法 从辅助到自主的演进：我们将追溯ADAS的发展历程，从最初的ABS、ESP等被动安全辅助，到ACC、AEB、APA（自动泊车辅助）等主动安全与便捷性功能，再到L2、L3、L4级别的自动驾驶。本章将重点分析不同级别自动驾驶技术的核心算法和挑战。 路径规划与运动控制：当车辆感知到周围环境后，如何规划出安全、高效的行驶路径？本章将介绍路径规划的常用算法，如A算法、Dijkstra算法等，以及如何考虑交通规则、道路条件、乘客舒适度等因素。同时，我们将探讨运动控制算法，如PID控制器、模型预测控制（MPC）等，如何将规划好的路径转化为对转向、油门、刹车等执行器的精确指令。 决策融合与场景理解：在复杂的交通环境中，车辆需要整合来自不同传感器的数据，理解当前的交通状况，并做出最优决策。本章将深入研究传感器融合算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波），以及如何在不确定性环境中进行风险评估和决策。我们将讨论行为预测算法，如何预测其他交通参与者的意图，从而做出更具前瞻性的决策。 人工智能在决策中的角色：本章将重点探讨深度学习、强化学习等人工智能技术在自动驾驶决策中的应用。例如，如何利用深度强化学习训练车辆在模拟环境中学习复杂的驾驶策略，以及如何处理现实世界中各种突发情况。 车辆的“四肢”：线控技术与执行器 线控转向（Steer-by-Wire）：传统的机械转向系统被电子信号取代，车辆的转向不再依赖于机械连接。本章将详细介绍线控转向的原理、优势（如更高的灵活性、更精确的控制）以及在主动安全和自动驾驶中的应用。 线控制动（Brake-by-Wire）：类似于转向，线控制动系统将刹车踏板的指令通过电子信号传递给制动器。本章将分析线控制动的优势，如更快的响应速度、更精确的制动力分配，以及在能量回收制动、紧急制动等方面的作用。 线控油门/驱动（Throttle-by-Wire/Drive-by-Wire）：通过电子信号控制发动机或电机的输出，实现对车辆动力更精细的调节。本章将探讨线控驱动技术如何实现平稳的加减速，以及与再生制动技术的结合。 执行器间的协同：智能汽车的控制是一个高度协同的过程。本章将重点分析转向、制动、驱动等执行器如何在高等级的中央控制器下进行协同工作，实现车辆的精准、安全、平稳的行驶。 人机交互的新范式：智能座舱与信息娱乐系统 沉浸式体验与个性化服务：随着车辆的智能化，座舱的设计也发生了翻天覆地的变化。本章将探讨语音识别、手势控制、面部识别等技术如何实现更自然、更便捷的人机交互。我们将分析智能座舱如何提供个性化的信息娱乐服务、导航服务，以及如何与车外服务进行联动。 提升安全与舒适性：智能座舱不仅仅是娱乐，它还能通过监测驾驶员的状态（如疲劳检测、分心检测）来提升驾驶安全，并通过智能化的环境控制（如座椅调节、灯光调节）来提升乘坐舒适度。 OTA（Over-the-Air）升级的重要性：本章还将介绍OTA技术如何让车辆的软件和功能持续更新，不断提升用户体验和车辆性能，实现真正的“软件定义汽车”。 数据驱动的未来：车联网（V2X）与云平台 车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与行人（V2P）的通信：车联网技术打破了汽车的孤立性，使其能够与其他交通参与者和基础设施进行信息交互。本章将深入探讨V2X通信的原理，以及其在提升交通效率、减少交通事故方面的潜力。例如，通过V2V，车辆可以提前感知到前方事故或拥堵；通过V2I，交通信号灯可以根据车流量进行动态调整。 云平台的赋能：海量的车辆数据需要强大的云平台来存储、处理和分析。本章将分析云平台如何支持自动驾驶算法的训练、高精地图的更新、远程诊断与维护，以及为用户提供更加智能化的服务。 数据安全与隐私保护：随着V2X和云平台的普及，数据安全和隐私保护问题也日益凸显。本章将探讨相关的挑战和解决方案。 结语 《智慧之眼与精准之手：现代出行新纪元》并非是一部枯燥的技术手册，而是一次对未来出行美好愿景的描绘。我们力求用清晰易懂的语言，结合生动形象的案例，带领读者穿越智能汽车的“感官世界”与“决策中枢”，理解这场深刻的产业变革。从保障每一次出行的安全，到实现更高效、更便捷、更舒适的出行体验，智能汽车正以强大的力量，引领我们驶向一个更加智能、更加美好的出行新纪元。这本书，是您了解这场变革、把握未来趋势的一扇窗口。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样在机械工程领域摸爬滚打多年的人来说，这本书的题目简直像是一道通往新大陆的地图。“智能汽车”的表象之下，隐藏的是一个复杂而精密的工程体系，而“先进传感与控制”正是这个体系的基石。我更倾向于从工程实现的层面去审视这本书。我脑海中浮现的，是各种精密的传感器如何与车辆本身的动力学模型、执行机构协同工作。例如，在控制算法方面，我希望看到对PID控制、模糊控制、模型预测控制等经典和先进控制策略在汽车领域的应用分析。同时，我也非常期待书中能探讨不同传感器融合的技术，因为单一传感器的局限性是显而易见的，只有通过多传感器信息的有效整合，才能构建出鲁棒且可靠的环境感知模型。另外，在控制执行层面，我想了解电控转向、制动、油门等执行器如何接收控制指令，并实现精确、快速的响应。这本书给我一种感觉，它不仅仅是在介绍概念，更是在解析技术实现的细节，对于我这样需要将理论付诸实践的工程师来说，这正是宝贵的财富。它可能为我提供解决实际工程问题的灵感和思路，帮助我理解当前智能汽车技术发展的瓶颈和未来突破的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书光看书名就让人跃跃欲试，感觉里面一定充满了未来的科技感。“智能汽车”这个词本身就足够吸引人，何况还有“先进传感与控制”这种技术性的补充，让我对这本书的内容充满了好奇。我一直对汽车的智能化发展很感兴趣，特别是自动驾驶技术，总觉得这是未来出行的必然趋势。而要实现自动驾驶，传感器和控制系统绝对是核心中的核心。我猜想这本书会详细介绍各种各样的传感器，比如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等等，它们是如何感知周围环境的，又如何将这些信息传递给车辆的大脑。当然，更重要的是，这本书应该会深入剖析控制系统是如何基于这些感知信息做出决策，并最终操控车辆的。我特别期待书中能够有关于算法的介绍，比如路径规划、障碍物规避、目标跟踪等等，这些都是实现智能驾驶的关键技术。而且，我希望作者能够用一种比较易懂的方式来解释这些复杂的概念，即使是对非专业人士来说，也能有所收获。这本书给我的感觉是，它不仅能满足技术爱好者的求知欲，也能让普通读者对智能汽车有一个更深入、更全面的认识，了解这项技术是如何一步步走向成熟的。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对未来科技抱有强烈憧憬的人，而智能汽车无疑是其中最令人兴奋的领域之一。当我在书店看到《智能汽车-先进传感与控制》这本书时，我立刻就被它深深吸引了。这不仅仅是一本关于汽车的书，它更像是一扇窗户，让我得以窥探未来出行的蓝图。我脑海中想象的，是一辆辆在道路上穿梭的、充满智慧的车辆，它们能够像人类一样感知周围的世界，并做出最安全的决策。我希望这本书能够详细介绍那些让汽车变得“聪明”的“眼睛”和“耳朵”，比如各种高精度摄像头、可以“看”穿障碍物的雷达、以及可以绘制三维地图的激光雷达。同时，我也非常好奇，这些传感器是如何把收集到的信息传递给汽车的“大脑”，并且这个“大脑”又是如何进行思考和决策的。我期待书中能够介绍一些关于人工智能和机器学习在智能汽车领域的应用，比如如何识别行人、车辆，如何预测其他车辆的意图，以及如何规划最优的行驶路径。这本书给我的感觉是，它能够点燃我对科技的热情，让我对未来世界充满期待，并理解智能汽车是如何改变我们的生活方式的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名热衷于信息技术和软件开发的从业者，而智能汽车在我眼中，就像一个集成了最前沿IT技术的大型移动平台。“先进传感与控制”这几个字，直接点出了其核心技术栈。我期待这本书能从软件工程的角度，深入剖析智能汽车的架构设计。例如，在传感器数据处理方面，我希望看到关于实时操作系统（RTOS）、数据预处理、特征提取以及传感器融合算法的详细讲解，特别是如何处理海量异构数据。在控制系统层面，我猜测书中会涉及决策规划、轨迹生成和底层执行控制等模块。我非常关心的是，这些模块是如何通过高效的软件接口和通信协议进行交互的，比如CAN总线、Ethernet等。另外，我也对安全性、可靠性和实时性等软件工程中的关键挑战充满兴趣，希望书中能有相关的讨论，例如容错机制、安全编码规范以及系统验证方法。这本书给我的感觉是，它不仅仅是硬件的堆砌，更是软件智慧的结晶，能够为我理解和参与智能汽车软件系统的开发提供深刻的见解，并启发我在软件架构、算法优化和系统集成方面的思考。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对汽车行业充满好奇的普通读者，我一直被那些看起来非常酷炫的智能汽车所吸引。这本书的题目——《智能汽车-先进传感与控制》——让我觉得它一定能为我揭开这些神奇技术的神秘面纱。我迫不及待地想知道，那些让汽车能够自己“看见”周围环境的各种传感器，比如那个在车顶旋转的“扫地机”（我猜是激光雷达），到底是怎么工作的。还有那些藏在车身里的摄像头和雷达，它们又有什么样的神通？更重要的是，我希望这本书能够解释，汽车的“大脑”是如何接收这些传感器传来的信息，并决定什么时候加速、什么时候刹车、什么时候转向的。我一直在想，这些“智能”的指令是怎么产生的，是不是有什么了不起的算法在背后支撑。这本书给我的感觉是，它会用一种通俗易懂的方式，让我这个对汽车技术不甚了解的人，也能轻松理解智能汽车的核心秘密，让我对未来汽车的发展有更清晰的认识，甚至对未来的出行方式产生新的畅想。