本书以智能车辆为背景，层层递进引入智能车辆设计与控制的技术背景及设计细节。具体来说，本书介绍了智能车辆的概念、发展历程、应用场景以及相关软硬件基础。在此基础上，本书沿着智能车辆设计的技术路线，全面系统地介绍了智能车辆关键技术，重点阐述了感知系统设计、决策系统设计、控制系统设计、智能座舱设计、车辆安全设计以及测试和评价等内容。此外，本书还介绍了上述设计及测试所用的工具以及实际应用案例，帮助读者进行实践。 本书能够帮助读者快速掌握与智能车辆相关的专业知识，适合对智能车辆感兴趣的读者，无论是开发者、设计者、科研工作者还是刚入门的人员均能从书中获益。此外，本书还可作为相关专业本科生、研究生的课程专用教材，以及具有相关知识背景的从业人员的参考用书。

何智成 ，湖南大学教授，博导，获国家级青年人才，湖南省创新领军人才、湖南省杰青等人才奖励。一直从事车辆设计与智能控制方面的研究，主持国家及省部级等项目10余项，以第一作者或通信作者发表SCI/EI检索论文70余篇，获授权国家发明专利等知识产权30余项，ESI高被引论文2篇。获得湖南省科技进步一等奖等九项省部级奖励。成果全方面应用于六十余款自主品牌车型、特种车辆等自主研发，大幅提升了其动态性能，创造了显著的经济和社会效益。

丛书序
前言
第1章 智能车辆概述1
1.1 智能驾驶定义与智能化分级1
1.1.1　智能车辆的定义1
1.1.2　车辆智能化分级2
1.2 智能车辆的组成和关键技术6
1.2.1　智能车辆的组成6
1.2.2　智能车辆电子电气架构7
1.2.3　智能座舱8
1.2.4　智能驾驶系统9
1.3 智能车辆行业发展现状与应用12
1.3.1　智能车辆发展历史与现状12
1.3.2　智能车辆发展政策与规划14
1.3.3　智能车辆的应用场景18
1.3.4　智能车辆发展趋势21
第2章 智能车辆系统关键硬件基础22
2.1 智能车辆传感器23
2.1.1　激光雷达24
2.1.2　毫米波雷达26
2.1.3　摄像头27
2.1.4　超声波传感器28
2.1.5　定位传感器29
2.1.6　传感器标定30
2.2 智能车辆域控制器及其主控芯片32
2.2.1　概述32
2.2.2　智能车辆域控制器构成32
2.2.3　智能车辆域控制器设计36
2.2.4　智能车辆域控制器的发展趋势44
2.3 整车电子电气架构46
2.3.1　智能车辆电子电气架构概述46
2.3.2　智能车辆电子电气架构设计与发展47
第3章 智能车辆软件架构与软件设计53
3.1 智能车辆软件架构54
3.1.1　车辆软件的发展54
3.1.2　车辆软件系统的组织54
3.1.3　软件架构与架构视图55
3.1.4　车辆软件开放系统架构57
3.2 车辆操作系统63
3.2.1　车辆操作系统分类63
3.2.2　典型的智能车辆操作系统64
3.2.3　车辆操作系统的选用设计66
3.3 中间件技术66
3.3.1　车辆软件的中间件技术66
3.3.2　典型的车辆软件中间件67
3.4 智能车辆应用软件设计76
3.4.1　智能车辆应用软件76
3.4.2　应用层组件分解77
3.4.3　应用开发流程78
第4章　智能车辆感知系统与功能设计81
4.1 智能车辆系统感知功能需求与系统设计81
4.1.1　车辆感知系统81
4.1.2　感知功能需求82
4.1.3　感知系统功能设计与传感器方案82
4.2 视觉感知技术86
4.2.1　传统视觉感知技术87
4.2.2　基于深度学习的感知原理88
4.2.3　基于深度学习的视觉感知技术90
4.3 雷达感知技术93
4.3.1　基于毫米波雷达的感知技术93
4.3.2　基于激光雷达的感知技术96
4.4 多传感器融合感知技术99
4.4.1　多传感器融合技术分类99
4.4.2　多传感器融合算法原理100
4.5 定位技术103
4.5.1　GPS/IMU融合定位103
4.5.2　视觉SLAM技术104
4.5.3　激光雷达SLAM技术105
4.6 交通情景理解107
4.6.1　交通情景理解方法107
4.6.2　交通情景理解应用109
4.6.3　未来发展与挑战110
第5章　智能车辆决策系统与设计112
5.1 智能车辆决策系统概述与分类112
5.1.1　智能车辆决策系统的功能与难点112
5.1.2　智能车辆决策系统的分类113
5.2 智能车辆分解式决策方法设计115
5.2.1　目标运动预测方法115
5.2.2　驾驶行为决策方法119
5.2.3　行车路径规划方法126
5.3 智能车辆集中式决策方法设计133
5.3.1　监督学习型决策方法133
5.3.2　强化学习型决策方法135
第6章　智能车辆控制系统设计142
6.1 智能底盘系统构成142
6.1.1　线控驱动系统143
6.1.2　线控制动系统146
6.1.3　线控转向系统149
6.1.4　线控悬架系统151
6.1.5　底盘域控系统153
6.2 智能车辆动力学模型与车辆状态估计155
6.2.1　车辆动力学模型155
6.2.2　状态估计方法介绍157
6.2.3　智能车辆状态估计159
6.3 智能车辆动力学控制161
6.3.1　控制基础理论161
6.3.2　智能车辆纵向控制技术164
6.3.3　智能车辆横向控制技术165
6.3.4　智能车辆垂向控制技术168
6.3.5　智能车辆横纵/横纵垂多向协同控制170
第7章 智能座舱系统交互设计176
7.1 智能座舱系统概述178
7.1.1　车载信息娱乐系统178
7.1.2　抬头显示系统180
7.1.3　座舱监控系统181
7.1.4　车载声学系统184
7.1.5　未来发展及挑战185
7.2 语音交互技术185
7.2.1　语音增强技术186
7.2.2　语音唤醒技术187
7.2.3　语音识别技术188
7.2.4　自然语言处理技术189
7.2.5　语音合成技术190
7.2.6　语音命令与反馈191
7.3 视觉交互技术192
7.3.1　抬头显示（HUD）技术193
7.3.2　驾驶员监控系统（DMS）技术198
7.3.3　乘员监控系统（OMS）技术200
7.3.4　手势识别技术200
7.4 多模态交互技术202
7.4.1　多模态交互概述202
7.4.2　多模态交互数据融合203
7.4.3　多模态交互应用场景与案例205
7.4.4　多模态交互的未来趋势及挑战205
第8章　智能车辆控制系统安全设计208
8.1 智能车辆控制系统安全概述208
8.1.1　车辆功能安全209
8.1.2　车辆预期功能安全210
8.1.3　车辆信息安全210
8.2 智能车辆的功能安全设计210
8.2.1　功能安全概述210
8.2.2　基于EPS的功能安全设计案例211
8.2.3　功能安全测试与评估216
8.3 智能车辆的预期功能安全设计220
8.3.1　预期功能安全220
8.3.2　预期功能安全设计221
8.3.3　预期功能安全测试与评估224
8.4 智能车辆的信息安全设计226
8.4.1　信息安全概述226
8.4.2　信息安全设计227
8.4.3　信息安全测试与评估231
第9章　智能车辆测试与评价技术238
9.1 开发测试流程与方法240
9.1.1　模型在环240
9.1.2　软件在环240
9.1.3　硬件在环241
9.1.4　车辆在环242
9.1.5　道路测试243
9.2 智能车辆仿真技术 243
9.2.1　交通流仿真244
9.2.2　场景仿真245
9.2.3　传感器仿真246
9.2.4　车辆动力学仿真248
9.3 数据驱动的闭环仿真测试249
9.3.1　Logsim249
9.3.2　Worldsim249
9.3.3　闭环测试251
9.4 实车测试251
9.4.1　概述251
9.4.2　整车厂实车测试组织252
9.4.3　实车测试254
参考文献257