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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)為即將從事或正在從事自動(dòng)駕駛傳感器融合工作的人總結(jié)了傳感器融合的思路。本書(shū)首先介紹了攝像頭（單目、立體）、無(wú)線電雷達(dá)、ＬｉＤＡＲ、超聲波傳感器，其次從復(fù)合、統(tǒng)合、融合和網(wǎng)絡(luò)的觀點(diǎn)出發(fā)，介紹如何將這些傳感器進(jìn)行融合并予以分類，給出了相關(guān)特性和具體實(shí)例。特別是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳感器融合，介紹了基于免疫網(wǎng)絡(luò)的傳感器融合方法。此外，傳感器融合的目標(biāo)就是要實(shí)現(xiàn)zui佳狀態(tài)估計(jì)，從這一觀點(diǎn)出發(fā)，本書(shū)對(duì)基于濾波器、最小二乘估計(jì)法、狀態(tài)方程的逐次型狀態(tài)估計(jì)等各類方法的卡爾曼濾波器、粒子濾波器等情況予以整理說(shuō)明。本書(shū)適合智能網(wǎng)聯(lián)汽車工程師及研究人員閱讀使用，也適合車輛工程及相關(guān)專業(yè)本科、研究生階段師生閱讀參考。

作者簡(jiǎn)介

　　芝浦工業(yè)大學(xué)教授，在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界服務(wù)多年。

圖書(shū)目錄

前　言
第1章　什么是傳感器融合？／００１
1.1　組合方法／００２
1.2　傳感器數(shù)據(jù)融合／００３
參考文獻(xiàn)／００８
第2章　各傳感器技術(shù)詳情／００９
2.1　主動(dòng)傳感器／０１０
2.1.1　無(wú)線電雷達(dá)／０１０
2.1.2　LiDAR／０１３
2.1.3　超聲波傳感器／０１８
2.2　被動(dòng)傳感器／０１９
2.2.1　單目攝像頭／０２０
2.2.2　立體攝像頭／０２１
2.2.3　RGBD攝像頭／０３４
2.2.4　深度學(xué)習(xí)／０３５
2.2.5　各種傳感器的比較／０３７
參考文獻(xiàn)／０３９
第3章　傳感器融合／０４１
3.1　主動(dòng)傳感器與被動(dòng)傳感器的組合／０４２
3.2　組合示例／０４３
3.2.1　坐標(biāo)校正／０４４
3.2.2　虛擬RGBD攝像頭研究實(shí)例／０４７
3.3　傳感器融合的種類／０６２
參考文獻(xiàn)／０６４
第4章　各種傳感器融合的實(shí)例／０６５
4.1　復(fù)合傳感器融合／０６６
4.2　統(tǒng)合傳感器融合／０６６
4.3　融合傳感器融合／０６７
4.4　網(wǎng)絡(luò)傳感器融合／０７０
4.4.1　互耦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)／０７０
4.4.2　置信度／０７３
4.4.3　免疫網(wǎng)絡(luò)／０８４
參考文獻(xiàn)／０９３
第5章　卡爾曼濾波器／０９５
5.1　預(yù)處理／０９６
5.1.1　數(shù)字化／０９６
5.1.2　去噪／０９８
5.1.3　維納濾波器／１０６
5.2　狀態(tài)空間表示／１０９
5.3　最小二乘估計(jì)法／１１２
5.4　貝葉斯統(tǒng)計(jì)／１１７
5.5　逐次最小二乘估計(jì)法／１２０
5.6　卡爾曼濾波器／１２３
5.7　非線性卡爾曼濾波器／１２８
5.7.1　擴(kuò)展卡爾曼濾波器／１３０
5.7.2　無(wú)跡卡爾曼濾波器／１３１
5.7.3　粒子濾波器／１３３
5.8　卡爾曼濾波器應(yīng)用示例／
１３９參考文獻(xiàn)／１４２
第6章　今后的技術(shù)動(dòng)向／１４５
6.1　各傳感器的未來(lái)／１４６
6.2　傳感器融合的未來(lái)／１４７
參考文獻(xiàn)／１４８
結(jié)束語(yǔ)／１４９