本書全面分析了智能汽車傳感器的原理、設(shè)計(jì)與應(yīng)用。全書共7 章，內(nèi)容包括智能汽車傳感器技術(shù)、汽車攝像頭技術(shù)、激光雷達(dá)技術(shù)、毫米波雷達(dá)技術(shù)、超聲波傳感器技術(shù)、汽車傳感器標(biāo)定技術(shù)、汽車傳感器融合技術(shù)等。
本書結(jié)合作者多年的工作經(jīng)驗(yàn)編寫，力求將汽車傳感器基礎(chǔ)理論與案例實(shí)踐融合在一起進(jìn)行詳細(xì)的講解，旨在幫助讀者理解智能汽車常用傳感器工作原理，并了解相關(guān)技術(shù)與市場應(yīng)用。本書可供自動(dòng)駕駛從業(yè)人員、汽車工程師與管理人員、智能汽車傳感器架構(gòu)師、軟件與硬件開發(fā)工程師、高校相關(guān)專業(yè)師生、產(chǎn)品市場規(guī)劃師等人群參考使用。

（1）面向科技前沿：書中涉及的超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、多傳感器融合等的感知技術(shù)和設(shè)計(jì)案例，皆為目前的研究熱點(diǎn)。 （2）系統(tǒng)全面、循序漸進(jìn)：本書將汽車傳感器的基本原理、關(guān)鍵技術(shù)、設(shè)計(jì)方案、應(yīng)用實(shí)例有機(jī)地結(jié)合，對智能汽車傳感器系統(tǒng)進(jìn)行了全方位的講解。 （3）學(xué)以致用、突出實(shí)戰(zhàn)：作者具有多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，書中包括智能汽車傳感器產(chǎn)品實(shí)際開發(fā)過程中遇到各種技術(shù)難點(diǎn)，市場場景以及應(yīng)用產(chǎn)業(yè)鏈，介紹了如何設(shè)計(jì)優(yōu)化傳感器架構(gòu)與應(yīng)用。

智能汽車的自主駕駛技術(shù)依賴先進(jìn)的計(jì)算機(jī)、傳感器和通信技術(shù)。這些技術(shù)的發(fā)展將推動(dòng)整個(gè)智能制造產(chǎn)業(yè)的升級，帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。智能汽車的應(yīng)用還將推動(dòng)城市智能交通系統(tǒng)的建設(shè)，推動(dòng)城市智能化進(jìn)程。智能汽車可減少交通事故，提高道路交通安全性。智能汽車將通過實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析交通狀況，自主控制車速和安全距離，避免人為因素對交通安全的影響。
智能汽車傳感器是智能車輛的眼睛。隨著汽車智能化技術(shù)的突破，汽車電子領(lǐng)域開始注重傳感器的智能化發(fā)展。汽車正在向“一臺(tái)安全、聯(lián)網(wǎng)的自動(dòng)駕駛機(jī)器人”快速演進(jìn)，通過環(huán)境感知、規(guī)劃決策，最終實(shí)現(xiàn)安全通行。目前應(yīng)用于汽車環(huán)境感知的主流傳感器產(chǎn)品包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器等四類。
本書詳細(xì)解析智能汽車傳感器的基本原理、技術(shù)、應(yīng)用與開發(fā)，主要內(nèi)容如下：
第一，從汽車傳感器入手，概述了傳統(tǒng)汽車傳感器與智能汽車傳感器技術(shù)。
第二，從智能汽車傳感器入手，重點(diǎn)解析了車載攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器的基本原理、技術(shù)參數(shù)、產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)值。
第三，詳細(xì)介紹了傳感器標(biāo)定、傳感器融合的原理及應(yīng)用開發(fā)。
本書注重實(shí)踐，與當(dāng)前高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、智能座艙、車聯(lián)網(wǎng)、智能交通、地圖定位等熱點(diǎn)相結(jié)合。
本書寫作過程中，筆者得到了家人的全力支持，在此，對他們表示深深的感謝。
由于筆者水平和時(shí)間所限，書中難免存在不足之處，還望廣大讀者不吝賜教。

著者

第1章 智能汽車傳感器概述
1.1 汽車智能化 001
1.1.1 什么是智能化？ 001
1.1.2 汽車智能化的重要載體——ADAS 002
1.2 汽車傳感器基礎(chǔ)知識 005
1.2.1 常見的汽車傳感器有哪些？ 006
1.2.2 傳感器在汽車安全系統(tǒng)上的應(yīng)用 010
1.2.3 傳統(tǒng)燃油汽車常用傳感器解析 011
1.2.4 看圖了解汽車傳感器的安裝位置 016
1.3 自動(dòng)駕駛相關(guān)傳感器對比 023
1.3.1 不同傳感器市場規(guī)模比較 023
1.3.2 不同傳感器性能比較 023
1.4 智能汽車傳感器發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢 025
1.4.1 智能汽車傳感器發(fā)展現(xiàn)狀 025
1.4.2 智能汽車傳感器發(fā)展趨勢 030

第2章 車載攝像頭 035
2.1 車載攝像頭概述 035
2.2 產(chǎn)業(yè)應(yīng)用：特斯拉FSD全視覺智能駕駛 036
2.2.1 什么是FSD ？ 036
2.2.2 FSD 發(fā)展歷史 036
2.2.3 FSD 為什么要采用端到端技術(shù)？ 037
2.2.4 FSD 核心架構(gòu) 038
2.2.5 端到端的核心算法 041
2.3 車載攝像頭ISP 技術(shù) 049
2.3.1 什么是ISP ？ 049
2.3.2 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中ISP的特殊性 050
2.3.3 ISP 圖像質(zhì)量調(diào)試 053
2.4 車載攝像頭發(fā)展趨勢 057
2.4.1 市場方面 057
2.4.2 產(chǎn)業(yè)鏈方面 071

第3章 激光雷達(dá)
3.1 激光雷達(dá)概述 077
3.1.1 激光雷達(dá)的作用與發(fā)展歷程 077
3.1.2 激光雷達(dá)技術(shù)分類 080
3.1.3 激光雷達(dá)系統(tǒng)的組成與參數(shù) 081
3.2 激光雷達(dá)的不同技術(shù)路線對比 083
3.2.1 單線與多線 083
3.2.2 ToF 與FMCW 084
3.2.3 EEL 與VCSEL 085
3.2.4 905nm 波長與1550nm 波長 087
3.3 激光雷達(dá)應(yīng)用 087
3.3.1 激光雷達(dá)應(yīng)用圖示 087
3.3.2 激光雷達(dá)為自動(dòng)駕駛困境提供解決方案 089
3.4 激光雷達(dá)標(biāo)定 092
3.4.1 單線激光雷達(dá)標(biāo)定 092
3.4.2 多線激光雷達(dá)標(biāo)定 093
3.4.3 常用的一些標(biāo)定方法 096
3.4.4 外部搜索 099
3.4.5 激光雷達(dá)與攝像頭的時(shí)空標(biāo)定 100
3.5 激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)鏈 107

第4章 4D毫米波雷達(dá)
4.1 4D 毫米波雷達(dá)概述 109
4.2 4D 毫米波雷達(dá)的信號處理流程 110
4.3 提高分辨率的方法 113
4.4 外部校準(zhǔn) 113
4.5 基于學(xué)習(xí)的雷達(dá)點(diǎn)云生成 113
4.6 感知應(yīng)用 116
4.7 定位和地圖應(yīng)用 119
4.8 未來發(fā)展趨勢 121

第5章 超聲波傳感器
5.1 超聲波傳感器概述 122
5.1.1 超聲波傳感器基礎(chǔ)知識 122
5.1.2 超聲波系統(tǒng)理論 126
5.1.3 超聲波傳感過程的影響因素 131
5.1.4 超聲波傳感器的發(fā)展趨勢 133
5.2 超聲波傳感器應(yīng)用場景 134
5.2.1 超聲波傳感器在汽車上的應(yīng)用圖示 134
5.2.2 超聲波傳感器在ADAS 中的具體應(yīng)用 136

第6章 智能汽車傳感器標(biāo)定技術(shù)
6.1 機(jī)器視覺：攝像頭標(biāo)定技術(shù) 139
6.1.1 成像幾何模型 139
6.1.2 典型標(biāo)定方法 141
6.1.3 自動(dòng)駕駛中的攝像頭標(biāo)定 141
6.2 用OpenCV（C++）實(shí)現(xiàn)攝像頭/ 圖像的畸變校正 147
6.3 攝像頭內(nèi)外參標(biāo)定實(shí)例 150
6.4 攝像頭和激光雷達(dá)聯(lián)合標(biāo)定實(shí)例 153
6.4.1 所需軟件與開發(fā)步驟 153
6.4.2 聯(lián)合校準(zhǔn) 154

第7章 智能汽車傳感器融合技術(shù)
7.1 視覺方案與多傳感器融合方案 160
7.1.1 視覺方案與多傳感器融合方案概述 160
7.1.2 傳感器融合（軟件） 162
7.2 多傳感器后融合技術(shù) 163
7.2.1 自動(dòng)駕駛模塊化的傳感器后融合方法 163
7.2.2 FOP-MOC 模型 165
7.3 多傳感器前融合技術(shù) 166
7.3.1 MV3D 166
7.3.2 AVOD 167
7.3.3 F-PointNet 169
7.4 多傳感器硬件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路 170
7.5 多傳感器系統(tǒng)的同步 170
7.6 多傳感器融合算法 174
7.7 基于卡爾曼濾波/擴(kuò)展卡爾曼濾波的感知融合 177
7.8 傳感器融合后的應(yīng)用示例 178

附錄 智能駕駛功能中英文對照

參考文獻(xiàn)