《智能汽车环境感知与多传感器融合技术》全面系统地介绍了智能汽车环境感知技术的各个方面，详细解读了环境感知的定义、作用、要求、类型、功能需求以及未来发展趋势，重点介绍了基于视觉传感器、毫米波雷达和激光雷达的环境感知技术，这些技术都是实现智能汽车安全、高效行驶的关键所在。此外，本书还深入探讨了传感器融合技术的原理和应用，为读者提供了多传感器信息融合的解决方案。书中的内容不仅涵盖了智能汽车上广泛应用的成熟技术，还包括近年来出现的一些高新技术，展现了环境感知技术的最新进展。本书内容丰富，以实际工程应用为背景，通俗易懂，实用性强，可作高等院校本科车辆工程、智能车辆工程及相关专业的参考教材，同时也适合车辆工程研究生以及智能汽车行业的工程技术人员、科研人员和管理人员阅读参考。

随着科技的飞速进步，智能汽车正逐渐成为引领交通行业革新的重要力量。其中，环境感知技术作为实现自动驾驶的基石，对于提升行车安全、增强车辆智能化水平以及优化驾驶体验起着至关重要的作用。本书旨在全面、系统地阐述智能汽车环境感知技术的核心原理与应用实践，以期为读者提供一份深入学习和理解该领域的资料。
在本书的框架结构中，设计了5 章，力求从多个维度对智能汽车环境感知技术进行深入剖析。第1 章带领读者走进智能汽车环境感知的世界，阐述其定义、作用、要求、类型、功能需求以及发展趋势，为后续章节的学习奠定坚实基础。第2～4 章则分别详细介绍了基于视觉传感器、毫米波雷达和激光雷达的环境感知技术，包括传感器的功能需求与配置、标定方法、数据处理技术以及目标检测应用等。这些章节的内容不仅涵盖了理论知识，而且通过案例阅读和案例练习，帮助读者更好地理解和应用所学知识。第5 章重点探讨了传感器融合技术，这是智能汽车环境感知领域的前沿技术之一。通过多传感器融合，可以实现不同传感器之间的信息互补和优化，提高环境感知的准确性和可靠性。这一章介绍了多传感器融合的定义、过程、要求以及方案，并探讨了多传感器同步理论和多种融合算法，帮助读者全面了解并掌握这一关键技术。
在本书的编写过程中，力求保持内容的科学性、系统性和实用性。注重理论与实践相结合，通过案例分析和案例练习，帮助读者将理论知识转化为实际能力。同时，还参考了国内外前沿研究成果和技术文献，以确保本书内容的时效性和前瞻性。
另外，非常感谢参考文献中的各位专家学者，他们的辛勤工作和智慧结晶为本书的编写提供了参考资料。
由于笔者学识有限，书中难免存在不足之处，恳请广大读者在阅读过程中给予指正，并提出意见和建议。
期待本书能成为读者在智能汽车环境感知技术领域学习和实践中的良师益友，共同推动这一领域的持续创新和发展。

编著者

无

第1章绪论001
1.1智能汽车环境感知的定义002
1.2智能汽车环境感知的作用002
1.3智能汽车环境感知的要求003
1.4智能汽车环境感知的类型004
1.5智能汽车环境感知的流程006
1.6智能汽车环境感知的功能需求009
1.7智能汽车环境感知的约束条件010
1.8智能汽车环境感知的发展趋势011

第2章基于视觉传感器的环境感知技术013
2.1视觉传感器的功能需求与配置014
2.1.1视觉传感器的功能需求014
2.1.2视觉传感器的配置015
2.2视觉传感器的标定017
2.2.1视觉传感器的标定目的017
2.2.2视觉传感器的标定方法018
2.2.3单目相机的标定022
2.2.4双目相机的标定026
2.3视觉传感器的图像处理技术028
2.3.1图像预处理技术028
2.3.2图像特征提取技术034
2.3.3图像分割技术037
2.3.4目标检测技术042
2.3.5目标识别技术049
2.4数据集051
2.4.1数据集的作用052
2.4.2KITTI数据集052
2.4.3nuScenes数据集053
2.4.4WaymoOpenDataset054
2.4.5ApolloOpenDataset055
2.5目标检测常用算法056
2.5.1卷积神经网络056
2.5.2R-CNN系列算法070
2.5.3YOLO系列算法076
2.6基于视觉传感器的目标检测084
2.6.1车道线检测084
2.6.2车辆检测086
2.6.3行人检测090
2.6.4交通标志检测093
2.6.5交通信号灯检测095

第3章基于毫米波雷达的环境感知技术099
3.1毫米波雷达的功能需求与配置100
3.1.1毫米波雷达的功能需求100
3.1.2毫米波雷达的配置101
3.2毫米波雷达的标定103
3.2.1毫米波雷达的标定目的103
3.2.2毫米波雷达的标定方法104
3.3毫米波雷达的数据处理108
3.3.1数据接收109
3.3.2数据预处理110
3.3.3目标检测与提取112
3.3.4目标跟踪与轨迹生成115
3.4基于毫米波雷达的目标检测116
3.4.1基于传统的毫米波雷达目标检测116
3.4.2基于深度学习的毫米波雷达目标检测117
3.4.3基于卡尔曼滤波的目标跟踪118

第4章基于激光雷达的环境感知技术124
4.1激光雷达的功能需求与配置125
4.1.1激光雷达的功能需求125
4.1.2激光雷达的配置126
4.2激光雷达的标定128
4.2.1激光雷达的标定目的128
4.2.2激光雷达的标定方法129
4.2.3激光雷达标定示例133
4.3激光雷达的点云数据处理135
4.3.1点云数据获取135
4.3.2点云预处理140
4.3.3点云配准145
4.3.4点云特征提取148
4.3.5点云分割149
4.3.6点云聚类155
4.3.7点云三维建模155
4.3.8点云的运动畸变156
4.4点云的目标检测方法159
4.4.1基于规则的点云目标检测方法159
4.4.2基于机器学习的点云目标检测方法160
4.4.3基于深度学习的点云目标检测方法161
4.5常用的点云深度学习模型163
4.5.1PointNet模型163
4.5.2PSANet模型168
4.5.3PointPillars模型171
4.6基于激光雷达的目标检测174
4.6.1车道线检测174
4.6.2车辆检测177
4.6.3行人检测178

第5章多传感器融合技术180
5.1概述181
5.1.1多传感器融合的定义181
5.1.2多传感器融合的过程182
5.1.3多传感器融合的要求182
5.1.4多传感器融合方案183
5.2多传感器同步理论192
5.2.1时间同步192
5.2.2空间同步195
5.3多传感器融合算法196
5.3.1加权平均法196
5.3.2卡尔曼滤波法198
5.3.3多贝叶斯估计法200
5.3.4D-S证据推理法203
5.3.5模糊逻辑推理206
5.3.6人工神经网络法209
5.4BEV感知融合技术212

参考文献218