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多传感器图像融合技术及应用标签：图像融合《多传感器图像融合技术及应用》以图像融合技术的发展历程为主线，系统介绍了图像融合的基本概念、融合原理、融合方法、最新研究进展及应用实例。全书共11章。第1～3章介绍了图像融合的研究现状及存在的问题、图像融合的预处理方法、源图像的成像特性及图像融合的性能评价；第4～9章系统介绍了各种图像融合方法，其中包括早期各种简单的图像融合方法、基于金字塔变换的图像融合方法、基于小波变换的图像融合方法、基于多小波变换的图像融合方法、基于无下采样Contourlet变换的图像融合方法以及基于Shearlet变换的图像融合方法等；第10章结合图像融合的具体应用实例介绍了图像融合的应用；11章对图像融合技术研究的最新进展进行了介绍。《多传感器图像融合技术及应用》着重介绍图像融合技术中最基本和最成熟的方面，并在一定程度上反映了国内外学者的当前工作。
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面向车辆行驶安全的自动驾驶意图识别标签：驾驶意图 自动驾驶
《面向车辆行驶安全的自动驾驶意图识别》共8章，提出通过对驾驶人的脑电信号分析及处理来识别驾驶人的驾驶意图，并输入到车辆CAN总线以实现自动驾驶。以驾驶人的脑电信号为研究对象，采用实验、理论和仿真相结合的方法，对脑电信号进行分析研究，并对驾驶人的驾驶意图进行识别。分析驾驶意图的产生、驾驶环境、脑电信号的处理，运用基于粒子群算法的支持向量机识别模型和神经网络识别模型识别驾驶意图，得出神经网络模型更有利于识别脑电信号的驾驶意图的结论。
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遥感与图像解译（原书第7版）标签：遥感 雷达
本书是美国威斯康星大学Thomas M. Lillesand、Ralph W. Kiefer和达特茅斯学院Jonathan W. Chipman合著的Remote Sensing and Image Interpretation, Seventh Edition一书的中译本，是美国许多大学遥感相关专业的教科书和科研参考书。内容包括：遥感的概念和基础，摄影系统基本原理，摄影测量的基本原理，多光谱、热红外和高光谱遥感，地球资源卫星在可见光谱中的运作，微波和激光雷达遥感，数字图像分析，遥感应用等。书后提供了大量参考文献、术语表和附录等。全书附有大量彩色和黑白遥感图像或照片，为读者提供了生动而丰富的内容。全书紧跟遥感科技发展的步伐，不断更新内容，图文并茂，材料丰富，知识覆盖面宽，概念清楚，讲解生动。
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车载激光雷达技术与工程应用实践标签：车载激光雷达
本书首先简要介绍了车载激光雷达技术的基本概念与原理。以iScan移动采集系统为例，详细阐述了野外数据采集与预处理的流程，重点介绍了四个方面的工程应用，包括街景地图和河景地图制作、城市部件调查、高速公路部件采集。最后简要阐述了利用无人机激光雷达技术（ScanLook系统）制作长江沿岸滩涂DEM的技术方法。
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激光雷达成像原理与运动误差补偿方法标签：激光雷达
《激光雷达成像原理与运动误差补偿方法》将是国际上第一本专门关于成像激光雷达的学术专著，反映了成像激光雷达研究的最新进展。内容包括扫描型激光雷达、凝视型激光雷达、合成孔径型激光雷达成像机理，激光雷达运动成像误差及其补偿技术，以及典型成像激光雷达及其应用等。
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面阵激光雷达成像原理、技术及应用标签：激光雷达 遥感
针对目前单点扫描激光雷达成像仪存在对激光器重复频率要求高、需要扫描装置、光学系统设计复杂、功耗大、成像速度低等缺点，机载和（或）星载面阵激光雷达成像仪的研制已经成为靠前研究的热点。本书面向当前靠前面阵激光雷达遥感技术发展的前沿，系统地、全面地描述了作者所在课题组近几年来在面阵激光雷达成像仪研究方面的近期新成果，包括面阵激光雷达成像的原理、激光器、光机系统、探测处理、主控系统、多通道高精度量测、面阵激光雷达几何成像模型到面阵激光雷达数据的应用。
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电动和混合动力汽车的电池管理系统标签：电池管理系统 BMS
书名 Battery Management Systems of Electric and Hybrid Electric Vehicles 本书感兴趣的主题包括 EV/HEV 的 BMS 设计中面临的重大挑战。为几种类型的集成锂离子电池开发的等效模型考虑了环境温度和老化效应。本书使用不同的电流曲线来测试电池充电状态的卡尔曼滤波器类型估计器的稳健性。此外，BMS 可以集成一个基于实时模型的传感器故障检测和隔离 (FDI) 方案，用于正在退化的锂离子电池，该方案使用递归最小二乘 (RLS) 方法来估计等效电路模型 (ECM) 参数。本书将完全满足大量读者和该领域专家的需求，因为它具有吸引力和科学内容，并且在实际适用性方面具有很大的开放性。这涵盖了各种有趣的方面，特别是与商用电池的特性、性能的诊断和优化、实验测试和统计分析、热建模以及实现最合适的高精度卡尔曼滤波器类型估计器来估计充电状态有关
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智能传感系统的计算机视觉和机器学习标签：智能传感系统 计算机视觉 机器学习 自动驾驶
重印本提供了一系列高质量的研究文章，从理论和实践的角度解决了智能传感系统的计算机视觉和机器学习的主要难题。本出版物包括智能传感技术、12 项关于感知方法的基础研究，并讨论了智能传感系统在和虚拟现实中的具体用途。
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15 篇+自动驾驶系统原创研究论文标签：自动驾驶系统
电气化、车辆控制自动化、数字化和新出行方式是汽车工程的大趋势，它们之间紧密相连。虽然全球已经进行了许多高度自动化汽车的演示，但将自动驾驶汽车推向私人和商业市场仍然存在许多挑战。主要挑战包括：可靠的机器感知；车型批准和认证的公认标准；功能安全的验证和确认，尤其是在 SAE 3 级以上系统；法律和道德影响；乘客和社会对车辆自动化的接受度；混合交通中自动驾驶汽车和人控汽车之间的相互作用；人机交互和可用性；操纵、误用和网络安全；硬件和软件的系统成本以及开发工作。 本期特刊于 2021 年和 2022 年准备，包括 15 篇与上述挑战的最新进展相关的原创研究论文。本期特刊的主题涵盖：SAE L3+ 驾驶自动化的机器感知；复杂交通情况下的轨迹规划和决策；X-by-Wire 系统组件； SAE L3+ 系统的验证和确认；误用、操纵和网络安全；人机交互、驾驶员监控和驾驶员意图识别；引入 SAE L3+ 系统的道路基础设施措施；混合交通中人机控制车辆交互的解决方案。
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目标检测和跟踪雷达系统的进展标签：目标检测 跟踪雷达系统
书名 Advances in Radar Systems for Target Detection and Tracking 雷达系统可以全天候、全天候地探测和跟踪目标，它们已被遥感界广泛应用，应用于地质勘探、灾害预报、交通监控、城市规划、环境科学、水文学、沿海地区、海洋等。本文重印了有关雷达系统进行目标探测和跟踪的几项高级研究。其中包括多径幻影抑制、机动目标跟踪、目标探测和其他主题。
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雷达遥感在智能交通中的应用标签：雷达遥感 智能交通
书名 Radar Remote Sensing for Applications in Intelligent Transportation 无人驾驶汽车的出现为汽车雷达行业带来了更大的需求和复杂性。在过去的五年里，毫米波雷达技术在大规模虚拟阵列技术方面取得了重大进展，能够获取高精度的距离、速度、方位角和仰角信息。 本重印本全面汇编了雷达遥感领域的最新前沿方法及其在智能交通中的实际应用。本重印本中的文章深入探讨了广泛的主题，从基础理论分析到实用实验，旨在解决现实世界的问题，例如干扰减少、通信和专门为智能交通系统量身定制的雷达传感。
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智能汽车传感器和传感相关的研究和发展标签：智能汽车 辅助系统 自动驾驶汽车 传感器
本书介绍了 2019 年 3 月至 2020 年 5 月期间收到投稿的智能汽车传感器特刊的成功成果。本期特刊的客座编辑是 David Fernández-Llorca 博士、Ignacio Parra-Alonso 博士、Iván García-Daza 博士和 Noelia Parra-Alonso 博士，他们都来自阿尔卡拉大学（西班牙马德里）的计算机工程系。2019 年至 2020 年期间，共有 32 份手稿最终被接受，由来自世界各地的顶尖研究人员提交。读者将找到一组具有代表性的当前与智能汽车传感器和传感相关的研究和发展。已发表手稿的主题可分为七大类：（1）辅助系统和自动驾驶汽车，（2）车辆定位和定位，（3）故障诊断和故障系统，（4）感知和场景理解，（5）电动汽车智能再生制动系统，（6）驾驶员行为建模和（7）智能传感。
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高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中的机器学习和嵌入式计算标签：高级驾驶辅助系统 ADAS 机器学习
书名 Machine Learning and Embedded Computing in Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) 本书包含高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中机器学习和嵌入式计算的最新研究。它涵盖了检测、跟踪、激光雷达和摄像头处理、伦理和通信方面的研究。还提供了几个新的数据集供未来的研究工作使用。研究人员和其他对这些主题感兴趣的人会发现本书中包含的重要进展。
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智能网联汽车组合驾驶辅助功能体系标准化需求研究报告标签：智能网联汽车 驾驶辅助功能
智能网联汽车已成为全球汽车产业创新发展的重要方向，其中，搭载组合驾驶辅助功能的新车渗透率不断提升。在标准化层面，目前制定完成的相关国家标准已覆盖基础性的单车道行驶以及驾驶员“拨杆换道”功能，对于更为智能化的组合驾驶辅助系统，行业亟需通过标准来对产品进行规范，为组合驾驶辅助产品的发展、应用及管理提供安全保障。 本研究报告系统性梳理了组合驾驶辅助功能体系、应对场景体系等内容并提出标准化需求建议，为下一步相关国家标准制定提供参考。
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自动驾驶汽车技术架构标签：自动驾驶 环境感知 定位系统
自动驾驶系统最终要借助对车辆的控制达到自动驾驶的目的。控制系统是自动驾驶系统的双手,负责将决策和规划落实为切实的行为。随着人们对技术要求的不断提高,真正的自动驾驶必须要将决策控制系统与车辆底层控制系统深度集成,通过线控技术完成执行机构的电控化,达到电子制动、电子驱动和电子转向,并控制车辆响应,保证控制精度,对目标车速、路径等进行跟踪。 本章主要介绍感知系统中常用的感知技术及其原理、定位系统、高精地图以及 V2X 技术的相关知识,同时介绍规划决策系统的相关技术与算法。
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基于 TDC 的自动驾驶激光雷达测距方法研究标签：遥感 激光雷达 FPGA
在应用于自动驾驶的相位调制连续波（PhMCW）激光雷达测距系统中，测量中频（IF）信号的脉冲宽度是关键问题，时间数字转换器（TDC）模块对IF信号的测量决定了PhMCW激光雷达的测距范围与精度。然而传统的TDC实现方法测量范围很小，且实现大测量范围时系统复杂度高，难以应用于自动驾驶。为了实现高精度大范围的TDC模块，采用基于现场可编程门阵列（FPGA）的严格计数链法，在保证比较高的测量精度的前提下，增加很少的资源使用量就可以扩大测量范围，设计简单。该TDC模块能够实现1.24μs的时间测量范围，对应最大探测距离为186 m。利用信号源产生不同脉宽的被测信号进行实际测试，获得了最佳为26.42 ps的测量精度，对应测距精度为3.96 mm，优于现有商用激光雷达50 mm的测距精度。对200 ns脉宽的过采样数据包进行了频谱分析，证明了TDC测试结果受开关电源噪声影响。最后，搭建PhMCW激光雷达系统进行应用验证，实现了0.3~7 m飞行时间探测，从而证明了该TDC测量方法的可行性。该方法在激光雷达测距领域具有广阔的应用前景。
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基于激光雷达的轻量化定位与建图方法标签：激光雷达 自动驾驶
随着科技的进步，自动驾驶的发展如火如荼，作为其关键技术之一的定位与建图方法目前主要依赖于全球定位系统（Global Positioning System, GPS），这类方法易受天气以及高层建筑物的影响。考虑到现有方法的局限性，文章提出了基于激光雷达的轻量化定位与建图方法，该方法主要由前端配准、回环检测、后端优化、建图等四个部分组成，通过以上几个部分对采集到的周围环境的数据进行提取、匹配、识别、优化，得到兼具精度和鲁棒性的定位与建图效果，为自动驾驶的感知、规划、决策、控制等建立基础。
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基于 LeGO-LOAM 的实际场景下的同步定位与建图方法标签：同步定位与建图 无人驾驶汽车
同步定位与建图是无人驾驶技术中实现无人化的关键技术之一。建图的精度以及适用性仍需进一步提高，论文通过对轻量化和地面优化的激光雷里程计和地图（LeGO-LOAM）算法的回环检测部分进行改进，将 KD（K-Dimensional）树与上下文扫描算法进行结合，并且对雷达-惯性测量单元（IMU）外参进行重新标定。通过建立实际场景将调整后的算法与之前未调整的算法进行比较，可以看出，调整后的算法的建图精度与适用性有了很明显的提高。
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基于改进 Gmapping 的室内 ROS 智能车同步定位与建图系统设计标签：室内ROS智能车 室内移动机器人
室内移动机器人是近年来研究的热点问题，同步定位与建图技术更是移动机器人的关键技术之一。为此文章设计了基于机器人操作系统（ROS）智能车的同步定位与建图系统，以 Gmapping 为核心算法，首先采用电机编码器构建的里程计对单线激光雷达的每帧数据进行运动畸变补偿，以运动畸变补偿后的激光雷达数据和里程计数据作为 Gmapping 算法输入；然后通过 Gmapping 算法粒子初始化，构建考虑观测量的提议分布并对粒子进行采样以估计智能车位姿，以重采样重要性系数对粒子进行重采样并设置重采样阀值，利用二值贝叶斯滤波器对每个粒子的地图状态更新；最后基于 Gmapping 算法输出智能车的位姿估计和地图数据。试验结果表明，所设计的同步定位与建图系统，在小尺寸环境下对智能车位姿估计和构建的地图较为准确，满足设计目标要求。
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激光雷达和 IMU 紧耦合 SLAM 算法标签：激光雷达 SLAM算法
近年来，无人驾驶领域成为广泛关注的热点方向，同时定位与地图构建（SLAM）技术是高精地图创建和无人车辆导航的基础，当下主流的激光 SLAM 算法基本能够满足应用的需求，但是在大范围场景建图的过程中仍然存在漂移的问题，且算法轻量化以及实时性方面依旧有着改进的空间。文章主要进行了激光雷达和惯性测量单元（IMU）紧耦合的同时定位与建图算法研究，前端部分主要对激光点云数据进行了去除畸变、特征提取，后端使用因子图融合 IMU 预积分因子、激光里程计因子和回环检测因子进行融合位姿输出。为了提高算法的实时性，文章使用 iKD-Tree 数据结构维护了一个局部地图，并使用 Fast-GICP 算法求解回环检测位姿变换。在 Kitti 公开数据集的测试表明，改算法在保证精度的同时提高了算法的实时性和鲁棒性。
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