- 基于AI的智能汽车自动驾驶技术(工信精品智能网联汽车系列教材)
- - 作者：编者:丁辉//崔胜民//鲁娥|责编:刘晓东
  - 出版社：人民邮电
  - ISBN：9787115663771
  - 出版日期：2025/10/01
  - 页数：219
- 售价：23.92

内容大纲
本书全面、深入地探讨AI技术在智能汽车自动驾驶领域的应用与发展。本书通过对智能汽车自动驾驶与AI的交汇、认识AI技术、AI驱动的环境感知技术、AI驱动的导航定位技术、AI驱动的决策规划技术、AI驱动的控制执行技术以及AI驱动的用户体验技术等方面的详细介绍，为读者提供了全方位、多层次的视角，以帮助读者理解智能汽车自动驾驶领域AI技术的核心原理与应用。
本书内容丰富、结构清晰、逻辑严密，既适合作为智能汽车自动驾驶技术领域的专业教材，也适合对智能汽车和AI技术感兴趣的读者阅读。
作者介绍
目录
项目1  智能汽车自动驾驶与AI的交汇
  【思维导图】
  【学习目标】
  【导入案例】
  【知识探索】
  1.1  自动驾驶技术的兴起与AI的崛起
    1.1.1  自动驾驶技术的发展现状
    1.1.2  AI技术在各个领域的应用
    1.1.3  自动驾驶与AI结合的必然性与优势
  1.2  AI在智能汽车中的应用
    1.2.1  AI在智能汽车环境感知中的应用
    1.2.2  AI在智能汽车导航定位中的应用
    1.2.3  AI在智能汽车决策规划中的应用
    1.2.4  AI在智能汽车控制执行中的应用
  1.3  自动驾驶系统的核心架构与AI融合
    1.3.1  自动驾驶系统的基本架构与工作原理
    1.3.2  AI算法与自动驾驶系统的深度融合
    1.3.3  AI对自动驾驶性能提升的贡献分析
  1.4  AI驱动的自动驾驶技术面临的挑战与机遇
    1.4.1  技术挑战与机遇
    1.4.2  市场机遇与挑战
    1.4.3  政策与法规
  1.5  AI驱动的自动驾驶技术的发展趋势
    1.5.1  自动驾驶技术的发展趋势
    1.5.2  自动驾驶技术的应用场景拓展
  【扩展阅读】车界探秘：AI驾驭新篇章——智能汽车奇遇
  【项目实训】基于AI技术的智能汽车自动驾驶系统的认识
  【归纳与提高】
  【知识巩固】
项目2  认识AI技术
  【思维导图】
  【学习目标】
  【导入案例】
  【知识探索】
  2.1  AI技术概述
    2.1.1  AI技术的定义及发展
    2.1.2  AI技术的核心思想
    2.1.3  AI技术的前沿动态
    2.1.4  AI技术和自动驾驶领域的未来发展趋势
  2.2  机器学习基本原理
    2.2.1  机器学习的定义与分类
    2.2.2  监督学习
    2.2.3  无监督学习
    2.2.4  强化学习
    2.2.5  机器学习在自动驾驶中的应用
  2.3  深度学习框架与算法
    2.3.1  深度学习的基本原理与优势
    2.3.2  卷积神经网络与自动驾驶图像处理
    2.3.3  循环神经网络与序列数据处理
    2.3.4  生成对抗网络与数据增强技术

  2.4  计算机视觉与图像识别
    2.4.1  计算机视觉在自动驾驶中的应用
    2.4.2  图像识别与目标检测算法
    2.4.3  语义分割与深度估计技术
    2.4.4  实时图像处理与性能优化
  2.5  自然语言处理与语音交互
    2.5.1  自然语言处理在自动驾驶中的潜在应用
    2.5.2  语音识别与文本生成技术
    2.5.3  语义理解与对话系统构建
    2.5.4  语音交互在自动驾驶场景中的实现与挑战
  2.6  数据处理与模型优化
    2.6.1  数据收集、清洗与标注方法
    2.6.2  特征工程与模型选择策略
    2.6.3  模型验证与调优流程
    2.6.4  数据安全与隐私保护
  2.7  目标检测
    2.7.1  目标检测的发展历程
    2.7.2  基于深度学习的二维目标检测算法
    2.7.3  基于深度学习的三维目标检测类型
  【扩展阅读】车界探秘：AI驾驭新篇章——AI的初体验
  【项目实训】认识AI技术在自动驾驶中的应用
  【归纳与提高】
  【知识巩固】
项目3  AI驱动的环境感知技术
  【思维导图】
  【学习目标】
  【导入案例】
  【知识探索】
  3.1  环境感知技术概述
    3.1.1  环境感知技术在自动驾驶中的作用
    3.1.2  环境感知技术在自动驾驶中的意义
    3.1.3  传统环境感知技术与AI技术的结合
    3.1.4  AI驱动的环境感知技术的发展趋势
  3.2  传感器技术与数据融合
    3.2.1  自动驾驶系统中常用的传感器类型
    3.2.2  毫米波雷达的数据
    3.2.3  激光雷达的数据
    3.2.4  视觉传感器的数据
    3.2.5  超声波传感器的数据
    3.2.6  惯性测量单元的数据
    3.2.7  多传感器数据融合技术与应用
  3.3  基于AI的图像识别与目标检测
    3.3.1  基于深度学习的车道线识别
    3.3.2  基于深度学习的车辆检测
    3.3.3  基于深度学习的行人检测
    3.3.4  基于深度学习的交通标志检测
    3.3.5  基于深度学习的交通信号灯检测
  3.4  三维点云重建与场景理解
    3.4.1  三维点云重建的原理与实现方法
    3.4.2  点云数据的处理与分析

    3.4.3  场景理解及其在自动驾驶中的应用
  3.5  语义地图构建与定位
    3.5.1  语义地图的定义及其在自动驾驶中的作用
    3.5.2  基于AI的语义地图构建方法
  3.6  环境感知技术的挑战与研究方向
    3.6.1  当前环境感知技术面临的挑战与问题
    3.6.2  改进算法与提升性能的研究方向
    3.6.3  新技术在环境感知中的应用前景
  【扩展阅读】车界探秘：AI驾驭新篇章——智能环境感知的奥秘
  【项目实训】基于AI的环境感知技术在自动驾驶中的应用与实践
  【归纳与提高】
  【知识巩固】
项目4  AI驱动的导航定位技术
  【思维导图】
  【学习目标】
  【导入案例】
  【知识探索】
  4.1  导航定位技术概述
    4.1.1  导航定位的方法
    4.1.2  自动驾驶对导航定位技术的需求与挑战
    4.1.3  AI在导航定位技术中的创新应用
  4.2  基于AI的地图构建与更新
    4.2.1  高精度地图的构建原理与技术
    4.2.2  AI在地图数据收集与处理中的应用
    4.2.3  实时地图更新与动态交通信息融合
  4.3  AI辅助的全球定位与局部定位
    4.3.1  GPS及其他全球定位技术的原理与特点
    4.3.2  AI在提升定位精度与稳定性中的作用
    4.3.3  基于AI的局部定位算法与实现
  4.4  环境感知与多传感器融合定位
    4.4.1  环境感知信息在定位中的应用
    4.4.2  多传感器融合定位的原理与实现
    4.4.3  AI在优化传感器数据融合中的策略
  4.5  导航定位技术的挑战与未来发展
    4.5.1  当前导航定位技术面临的主要挑战
    4.5.2  AI在应对这些挑战中的潜力
    4.5.3  未来导航定位技术的发展趋势与前景
  【扩展阅读】车界探秘：AI驾驭新篇章——AI的决策与学习
  【项目实训】探索AI驱动的导航定位技术
  【归纳与提高】
  【知识巩固】
项目5  AI驱动的决策规划技术
  【思维导图】
  【学习目标】
  【导入案例】
  【知识探索】
  5.1  决策规划技术概述
    5.1.1  决策规划技术的定义与重要性
    5.1.2  传统决策规划方法与AI技术的结合
    5.1.3  AI驱动的决策规划技术在自动驾驶中的优势与挑战

  5.2  基于AI的行为预测与决策制订
    5.2.1  道路使用者行为预测的原理与方法
    5.2.2  AI在行为预测模型构建中的应用
    5.2.3  基于预测结果的决策制订与优化
  5.3  全局路径规划与局部轨迹生成
    5.3.1  全局路径规划算法与实现
    5.3.2  局部轨迹生成的原理与技术
    5.3.3  AI在全局路径规划与局部轨迹生成中的作用
  5.4  驾驶策略选择与实时调整
    5.4.1  不同驾驶场景下的策略选择
    5.4.2  AI在驾驶策略优化与调整中的应用
    5.4.3  实时交通信息对驾驶策略的影响
  5.5  多目标优化与决策冲突解决
    5.5.1  多目标优化问题的定义与处理方法
    5.5.2  决策冲突解决策略与算法
    5.5.3  AI在多目标优化与冲突解决中的应用实践
  5.6  决策规划技术的评估与优化
    5.6.1  决策规划性能的评估指标
    5.6.2  决策规划性能的评估方法
    5.6.3  基于仿真与实验的性能验证与优化
    5.6.4  AI在决策规划技术持续改进中的作用
  5.7  未来趋势与挑战探讨
    5.7.1  决策规划技术的发展趋势预测
    5.7.2  面临的技术挑战与解决策略
    5.7.3  政策与法规对决策规划技术的影响分析
  【扩展阅读】车界探秘：AI驾驭新篇章——探索未知的挑战
  【项目实训】AI驱动的决策规划技术在自动驾驶系统中的应用
  【归纳与提高】
  【知识巩固】
项目6  AI驱动的控制执行技术
  【思维导图】
  【学习目标】
  【导入案例】
  【知识探索】
  6.1  控制执行技术概述
    6.1.1  控制执行技术的定义与核心要素
    6.1.2  自动驾驶对控制执行技术的要求与挑战
    6.1.3  AI在提升控制执行性能中的关键作用
  6.2  车辆动力学模型与AI控制算法
    6.2.1  车辆动力学模型基础
    6.2.2  车辆建模方法
    6.2.3  AI控制算法的原理与应用
    6.2.4  基于AI的车辆动力学模型优化与验证
  6.3  车辆纵向与横向控制技术
    6.3.1  车辆纵向速度控制的原理与实现
    6.3.2  车辆横向稳定性控制的策略与方法
    6.3.3  AI在车辆纵向与横向协同控制中的应用
  6.4  车辆行为规划与执行
    6.4.1  车辆行为规划的基本原理
    6.4.2  AI在车辆行为预测与优化中的作用

    6.4.3  车辆行为执行精准控制技术
  6.5  感知-决策-执行闭环系统
    6.5.1  感知-决策-执行闭环系统的构建
    6.5.2  感知-决策-执行闭环系统的原理
    6.5.3  AI在车辆感知-决策-执行闭环系统优化中的策略
    6.5.4  AI在车辆感知-决策-执行闭环系统优化中的实践
    6.5.5  实时反馈与自适应调整技术在闭环系统中的应用
  6.6  安全性与鲁棒性保障
    6.6.1  自动驾驶系统的安全性问题与挑战
    6.6.2  AI在提升系统安全性与鲁棒性中的措施
    6.6.3  故障检测、故障隔离与恢复技术的应用
  6.7  控制执行技术的未来发展趋势与挑战
    6.7.1  控制执行技术的发展趋势预测
    6.7.2  面临的技术挑战与解决方案
    6.7.3  政策法规对控制执行技术的影响分析
  【扩展阅读】车界探秘：AI驾驭新篇章——人与AI的和谐共生
  【项目实训】自动驾驶车辆控制执行技术的优化与实践
  【归纳与提高】
  【知识巩固】
项目7  AI驱动的用户体验技术
  【思维导图】
  【学习目标】
  【导入案例】
  【知识探索】
  7.1  用户体验在自动驾驶中的重要性
    7.1.1  用户体验的定义及其在自动驾驶中的价值
    7.1.2  自动驾驶技术发展中用户体验的挑战与机遇
    7.1.3  AI技术在提升自动驾驶用户体验中的作用
  7.2  智能交互技术与界面设计
    7.2.1  人机交互技术的发展趋势
    7.2.2  智能语音和手势识别在自动驾驶中的应用
    7.2.3  界面设计原则与用户体验优化策略
  7.3  个性化服务与定制体验
    7.3.1  自动驾驶用户的个性化需求分析
    7.3.2  基于AI的用户画像构建与个性化推荐
    7.3.3  定制化体验的实现与效果评估
  7.4  情感计算与驾驶情绪识别
    7.4.1  情感计算在自动驾驶中的价值
    7.4.2  驾驶情绪识别的技术原理与实现
    7.4.3  基于情感计算的驾驶体验优化策略
  7.5  用户反馈与持续学习机制
    7.5.1  用户反馈收集与处理流程
    7.5.2  AI在分析用户反馈中的优势
    7.5.3  基于用户反馈的自动驾驶技术持续改进
  7.6  跨场景用户体验协同优化
    7.6.1  不同驾驶场景下的用户体验需求
    7.6.2  AI在跨场景体验协同中的作用
    7.6.3  案例研究：优秀跨场景用户体验的实践
  【扩展阅读】车界探秘：AI驾驭新篇章——驶向未来的梦想
  【项目实训】AI驱动的用户体验技术在自动驾驶中的实践与探索

  【归纳与提高】
  【知识巩固】
参考文献

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