《自动线控制技术》 张益， 机械工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：自动线控制技术

定价：28.00元

作者：张益

出版社：机械工业出版社

出版日期：2012-01-01

ISBN：9787111368281

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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本书可作为高等职业院校、本科院校、成人教育机构等机电、自动化以及相关专业教材，也可作为相关技术人员参考用书。

内容提要

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本书采用项目驱动式的学习情境模式，以自动线控制系统的设计、安装、运行、调试、维护和监控为主线，介绍了自动线传送带控制、自动线机械手控制、产品分拣入库自动线控制、产品物流装配自动线控制等内容。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智能驾驶系统核心技术解析》 内容简介 本书深入探讨了当前汽车产业最激动人心的变革之一——自动驾驶技术的核心要素，为读者构建了一个全面且深入的技术认知框架。本书并非对某一特定技术的罗列，而是着眼于构成完整智能驾驶系统的关键技术模块，并对其发展脉络、核心原理、实现途径、面临挑战以及未来趋势进行系统性的剖析。 第一部分：感知系统的基石——从“看”到“理解” 智能驾驶的起点在于感知，即让车辆能够“看”懂周围的世界。本部分详细阐述了实现这一目标的关键技术： 传感器技术： 摄像头（Camera）： 分析了不同类型摄像头（单目、双目、广角、长焦、红外、热成像等）在智能驾驶中的作用，重点讲解了其在目标检测、车道线识别、交通标志识别、行人检测等方面的应用。深入剖析了图像畸变校正、光照适应性、低光照/恶劣天气下的性能挑战及相应的处理方法。 激光雷达（LiDAR）： 介绍了激光雷达的工作原理（TOF、FMCW等），分析了其在三维环境建模、障碍物精确测距、高精度定位方面的优势。探讨了不同扫描方式（机械式、固态式）的特点，以及点云数据的处理与解析技术，包括降噪、分割、聚类等。 毫米波雷达（Radar）： 讲解了毫米波雷达的穿透性强、不受光照和恶劣天气影响的特性，以及其在目标检测、速度测量、盲区监测等方面的应用。区分了不同频段（如24GHz、77GHz）雷达的性能特点和适用场景。 超声波传感器（Ultrasonic Sensor）： 阐述了其在近距离障碍物检测、泊车辅助等方面的应用，以及其成本低、易于集成的优势。 多传感器融合（Sensor Fusion）： 这是实现鲁棒感知至关重要的一环。本书将详细讲解卡尔曼滤波（Kalman Filter）、粒子滤波（Particle Filter）、贝叶斯网络（Bayesian Networks）等经典融合算法，以及基于深度学习的端到端融合方法。重点分析了如何解决不同传感器数据在时间、空间上的对齐问题，以及如何权衡各传感器数据的可靠性，实现互补增强。 环境建模与目标识别： 目标检测与跟踪（Object Detection & Tracking）： 深入介绍基于深度学习的目标检测算法（如YOLO、SSD、Faster R-CNN等）在识别行人、车辆、自行车、交通标志等不同类别目标中的应用。讲解多目标跟踪算法（如SORT、DeepSORT等）如何实现对动态目标的持续追踪，获取其运动轨迹。 语义分割与实例分割（Semantic Segmentation & Instance Segmentation）： 阐述这些技术如何将图像中的每一个像素赋予类别信息（如道路、天空、建筑物、车辆），以及区分同一类别的不同实例，为车辆提供更精细的环境理解。 三维重构与点云处理： 讲解如何利用激光雷达点云数据构建高精度三维地图，以及如何进行点云分割、分类和场景理解。 第二部分：决策与规划的智慧——“思考”与“导航” 在清晰感知了周围环境后，智能驾驶系统需要进行“思考”和“导航”，即决策和规划。 定位与建图（Localization & Mapping）： 高精度定位： 探讨了RTK-GNSS、IMU（惯性测量单元）、轮速计等信息如何融合实现厘米级的高精度定位。介绍视觉里程计（Visual Odometry）和激光雷达里程计（LiDAR Odometry）的技术原理。 同步定位与建图（SLAM）： 深入讲解基于视觉（V-SLAM）和激光雷达（L-SLAM）的SLAM技术，以及如何构建高精度、语义丰富的地图，为车辆提供准确的先验信息。 行为决策（Behavioral Decision Making）： 交通规则理解： 分析如何通过感知系统识别交通信号灯、交通标志、车道线等，并将其转化为车辆的驾驶行为约束。 意图预测： 讲解如何基于其他交通参与者（车辆、行人）的运动轨迹和行为模式，预测其未来意图，如变道、刹车、转向等。 博弈论与交互： 探讨在复杂交通场景下，车辆如何与其他智能体进行交互，做出最优的决策，例如在交叉路口、匝道汇入等场景。 基于规则与学习的决策： 介绍传统有限状态机（FSM）、行为树（Behavior Tree）等方法，以及基于强化学习（Reinforcement Learning）的端到端决策方法。 路径规划（Path Planning）： 全局路径规划： 讲解A算法、Dijkstra算法等在构建车辆从起点到终点的大致路径时的应用。 局部路径规划： 重点分析了如何根据实时感知信息和车辆动力学约束，生成平滑、安全的局部行驶轨迹。介绍采样基方法（如RRT/RRT）、搜索基方法（如D Lite）以及基于优化的方法（如Model Predictive Control, MPC）。 轨迹生成与平滑： 探讨如何生成符合车辆动力学限制的、舒适的行驶轨迹，并进行平滑处理，以保证行驶的平稳性。 第三部分：控制执行的精准——“行动”与“响应” 精准的控制是实现安全、可靠自动驾驶的关键。 横向控制（Lateral Control）： 车辆动力学模型： 建立车辆的简化和复杂动力学模型，为控制算法提供基础。 PID控制： 讲解PID控制器在车道保持、巡航控制等场景下的应用和参数整定。 模型预测控制（MPC）： 重点分析MPC在复杂工况下（如弯道、避障）的预测能力和优化求解，实现更优的横向轨迹跟踪。 LQR/LQI控制： 介绍线性二次调节器/积分器在提高系统鲁棒性和性能方面的应用。 纵向控制（Longitudinal Control）： 自适应巡航控制（ACC）： 详细讲解ACC的工作原理，包括目标车距保持、目标速度跟踪等。 自动紧急制动（AEB）： 分析AEB系统的触发条件、响应机制以及与ACC的协同工作。 加减速控制： 探讨如何根据交通情况和行驶意图，实现平滑、高效的加减速控制。 车辆运动控制器（Vehicle Motion Controller）： 集成式控制： 介绍如何将横向和纵向控制进行集成，实现对车辆整体运动状态的精确控制。 转向控制（Steering Control）： 探讨如何将规划的横向轨迹转化为精确的转向指令。 油门/刹车控制（Throttle/Brake Control）： 探讨如何将规划的纵向速度和加速度转化为油门和刹车指令。 第四部分：系统架构与安全保障——“大脑”与“防护” 智能驾驶系统的稳定运行离不开强大的系统架构和严格的安全保障。 计算平台与软件架构： 车载计算平台： 介绍高性能计算芯片（如GPU、FPGA、ASIC）在处理海量感知数据和运行复杂算法中的作用。 软件分层与模块化： 探讨感知、决策、规划、控制等模块如何进行有效划分和协同工作。 实时操作系统（RTOS）： 分析RTOS在保证系统实时性和可靠性方面的关键作用。 通信协议与网络： 讲解CAN、Ethernet等通信协议在车载网络中的应用。 功能安全（Functional Safety）： ISO 26262 标准： 详细阐述ISO 26262标准在汽车电子电气系统开发中的应用，包括风险评估、安全目标设定、ASIL等级划分等。 故障检测与诊断： 介绍如何在系统设计中融入故障检测和诊断机制，及时发现和处理潜在问题。 冗余设计： 探讨关键模块（如传感器、控制器）的冗余设计如何提高系统的容错能力。 网络安全（Cybersecurity）： 攻击向量分析： 识别智能驾驶系统可能面临的网络攻击类型，如传感器欺骗、通信篡改、ECU入侵等。 安全防护措施： 介绍加密技术、访问控制、安全审计等在保障系统免受攻击方面的应用。 测试与验证： 仿真测试： 讲解基于软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）的仿真测试方法，以及其在早期开发阶段的作用。 封闭场地测试： 介绍在受控环境中对系统进行功能和性能验证。 道路测试： 阐述真实道路测试的流程、数据采集和评估方法。 第五部分：未来展望与挑战——“前沿”与“方向” 本书最后将探讨智能驾驶技术的未来发展方向，以及当前面临的重大挑战。 更高级别的自动驾驶（L4/L5）： 分析实现更高级别自动驾驶所需的关键技术突破。 车路协同（V2X）： 探讨车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与行人（V2P）等通信技术如何赋能更智能、更安全的交通系统。 人工智能的深度融合： 预测AI技术（如生成式AI、联邦学习）在自动驾驶领域的进一步应用。 法规与伦理： 讨论自动驾驶技术发展所面临的法律法规、社会伦理等非技术性挑战。 数据与算法的持续迭代： 强调数据驱动的开发模式在提升系统性能中的重要性。 本书结构清晰，逻辑严谨，通过对各个技术模块的深入剖析，力求为读者提供一个完整、准确、前沿的智能驾驶技术知识体系。无论您是行业从业者、技术研究者，还是对未来出行充满好奇的学习者，都能从本书中获得宝贵的洞见。