自动线控制技术 9787111368281 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

售价：19.0元,便宜9.0元,折扣67

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：310000

页码：195

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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

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

作者介绍

文摘

序言

《智能驾驶系统设计与实现》 一、 智能驾驶技术概述 本书深入探讨了智能驾驶技术的方方面面，旨在为读者提供一个全面、系统的技术框架。智能驾驶，又称自动驾驶，是指通过集成先进的传感器、控制算法、人工智能以及通信技术，使车辆能够在无需人类干预的情况下感知环境、做出决策并执行驾驶操作。这项技术不仅预示着未来交通出行的变革，更蕴藏着提升道路安全、优化交通效率、拓展出行方式的巨大潜力。 从最初的辅助驾驶功能，如自适应巡航控制（ACC）和车道保持辅助（LKA），到如今逐渐成熟的特定场景下的自动驾驶，智能驾驶技术的发展经历了漫长而曲折的历程。其核心在于解决“感知、决策、执行”这一闭环。 感知层（Perception）： 这是智能驾驶系统的“眼睛”和“耳朵”。它负责采集并理解车辆周围的环境信息。主要传感器包括： 摄像头（Cameras）： 提供丰富的视觉信息，可以识别交通标志、车道线、行人、车辆、障碍物等。不同类型的摄像头（如单目、双目、鱼眼、广角）各有侧重，配合先进的计算机视觉算法（如目标检测、图像分割、语义理解），能够重建出高精度的三维场景。 激光雷达（LiDAR）： 通过发射激光束并测量反射回来的时间，生成高精度的三维点云数据，能够精确测量距离和形状，不受光照条件影响，在夜间和恶劣天气下表现出色。 毫米波雷达（Radar）： 能够穿透雨雾雪等恶劣天气，探测物体的速度和距离，常用于ACC、AEB（自动紧急制动）等功能。 超声波传感器（Ultrasonic Sensors）： 主要用于近距离障碍物检测，如泊车辅助。 高精度地图（HD Maps）： 包含详细的车道信息、路标、交通信号灯等静态环境信息，为感知系统提供先验知识，并辅助定位。 惯性测量单元（IMU）和GPS： 提供车辆自身的姿态、加速度和全球定位信息。 感知层的关键在于算法的鲁棒性和精度，需要处理传感器融合、目标跟踪、障碍物检测和分类等复杂问题。 决策层（Decision-Making）： 这是智能驾驶系统的“大脑”。它基于感知层提供的信息，结合导航、交通规则、以及车辆的运动学和动力学约束，规划出安全、高效的驾驶路径和行为。决策过程可以分为： 路径规划（Path Planning）： 确定车辆从当前位置到目标位置的最优行驶轨迹，考虑避障、舒适性、燃油经济性等因素。 行为决策（Behavioral Decision-Making）： 根据当前交通状况，决定车辆应采取何种行为，如跟车、变道、超车、停车、避让等。这涉及到对其他交通参与者意图的预测。 运动控制（Motion Control）： 将行为决策转化为具体的控制指令，如转向角度、油门/刹车力度等。 决策层的核心是人工智能算法，包括机器学习、深度学习、强化学习、规则推理等，以应对复杂多变的交通场景。 执行层（Actuation）： 这是智能驾驶系统的“四肢”。它接收来自决策层的指令，并将其转化为对车辆实际操作的控制。这需要对车辆的转向系统、制动系统、驱动系统进行精确的电子化控制（线控技术）。 线控转向（Steer-by-Wire）： 通过电子信号控制转向电机，实现转向。 线控制动（Brake-by-Wire）： 通过电子信号控制制动器，实现制动。 线控油门（Throttle-by-Wire）： 通过电子信号控制发动机或电动机的动力输出。 执行层的关键在于指令的实时性、准确性和可靠性，需要先进的电子控制单元（ECU）和执行器。 二、 关键技术模块解析 本书将围绕以上核心概念，深入剖析构成智能驾驶系统的各个关键技术模块。 1. 传感器技术与数据融合： 各类传感器的原理、性能特点及适用场景： 详细介绍摄像头、LiDAR、Radar、超声波传感器的工作原理、优缺点，以及在不同天气、光照条件下的表现。 传感器标定与校准： 确保多传感器之间坐标系的一致性和测量精度。 多传感器数据融合算法： Kalman滤波器、粒子滤波器、深度学习融合等方法，将来自不同传感器的数据进行有机结合，提高环境感知的全面性和准确性。例如，结合摄像头的识别能力和LiDAR的精确测距能力，可以更准确地识别和定位障碍物。 2. 环境感知与目标识别： 计算机视觉与深度学习： Convolutional Neural Networks (CNNs)、Recurrent Neural Networks (RNNs) 等在目标检测（YOLO, Faster R-CNN）、语义分割（U-Net）、实例分割（Mask R-CNN）中的应用。 点云处理技术： 基于LiDAR点云数据的障碍物检测、分割、跟踪。 目标跟踪算法： SORT, DeepSORT 等，实现对动态目标的持续追踪。 场景理解与事件检测： 识别交通信号灯状态、车道线类型、行人意图等。 3. 定位与建图（Localization and Mapping）： 同步定位与建图（SLAM）： Simultaneous Localization and Mapping，让车辆在未知环境中构建地图的同时确定自身位置。 基于视觉的SLAM（V-SLAM）： 利用摄像头进行定位和建图。 基于LiDAR的SLAM（L-SLAM）： 利用LiDAR进行定位和建图。 GPS/IMU与地图匹配： 结合高精度地图，利用GPS/IMU数据进行辅助定位，并通过与地图特征的匹配来提高定位精度。 高精度地图的构建与更新： 自动驾驶对地图的精度要求极高，需要精细化的道路几何信息、交通规则信息等。 4. 预测与行为决策： 交通参与者行为预测： 基于历史轨迹、当前状态，预测行人、车辆的未来运动趋势，例如使用RNNs、LSTMs进行时序预测。 意图识别： 判断其他交通参与者的驾驶意图（如变道、刹车）。 博弈论与强化学习： 在复杂交通场景下，通过博弈论或强化学习来优化驾驶策略，实现更安全、更智能的决策。 基于规则的决策系统： 结合交通法规和驾驶经验，构建决策规则。 轨迹生成与优化： 根据决策结果，生成平滑、安全的行驶轨迹。 5. 运动控制与线控技术： PID控制、模型预测控制（MPC）： 实现对车辆横向和纵向运动的精确控制。 线控系统架构与通信： 介绍转向、制动、油门线控系统的硬件组成、软件架构、以及CAN总线等通信协议。 执行器动态模型： 考虑执行器的时间延迟和非线性特性，提高控制精度。 安全性与冗余设计： 强调线控系统在安全性方面的重要性，以及冗余设计原则。 6. 系统集成与测试验证： 软件架构设计： 模块化、分层化的软件设计，便于维护和升级。 硬件平台选型： 高性能计算平台、嵌入式系统。 仿真测试： 利用仿真平台（如CARLA, Gazebo）进行大规模场景的测试，加速开发进程。 实车测试： 在封闭场地和实际道路进行分阶段的严格测试。 功能安全（Functional Safety）与信息安全（Cybersecurity）： ISO 26262等标准的遵循，确保系统在故障情况下的安全性；以及防止黑客攻击的技术。 三、 应用场景与发展趋势 本书还将探讨智能驾驶技术的不同应用场景，包括： 高级驾驶辅助系统（ADAS）： 如ACC、LKA、AEB、APA（自动泊车辅助）。 特定场景自动驾驶： 如园区内的无人摆渡车、高速公路上的领航辅助驾驶。 完全自动驾驶（L4/L5）： 在所有道路和环境条件下无需人类干预的驾驶。 最后，本书将展望智能驾驶技术的未来发展趋势，包括： 车联网（V2X）通信： Vehicle-to-Everything，实现车与车、车与基础设施、车与行人之间的信息交互，进一步提升安全性和效率。 人工智能的深度融合： 更强大的AI模型，实现更精细化的感知和更智能的决策。 高精度地图的实时更新与众包： 利用车辆数据进行地图的动态更新。 传感器技术的创新： 如固态激光雷达、4D毫米波雷达等。 法规与伦理挑战： 探讨自动驾驶的法律责任、伦理道德等社会性问题。 目标读者： 本书适合高等院校的在校学生、科研人员，以及汽车行业、人工智能领域的工程师、技术爱好者阅读。通过本书的学习，读者能够系统地掌握智能驾驶系统的核心技术原理，理解不同技术模块的协同工作方式，并为未来智能驾驶技术的研发与应用奠定坚实的基础。