智能網聯汽車關鍵技術詳解

程增木，南京芯和網絡科技有限公司 智能車輛開發部項目經理， 工程師，合肥工業大學碩士研究生。芯片之家（chiphome）聯合創始人， 註冊信息系統項目管理師，中國自動化學會及中國機械工程學會會員，中科信軟科培訓中心講師，得捷電子KOL講壇大師。

前言
章　
智能網聯汽車及
相關技術概念 001
一、智能網聯汽車的相關概念． ． ． ００１
1 . 自動駕駛汽車． ． ． ００１
2 . 車聯網． ． ． ００１
3 . 智能網聯汽車． ． ． ００２
4 . 智能交通系統． ． ． ００２
二、智能網聯汽車的系統構成． ． ． ００２
1 . 環境感知層． ． ． ００３
2 . 智能決策層． ． ． ００３
3 . 控制和執行層． ． ． ００３
三、自動駕駛汽車的分級． ． ． ００３
四、智能網聯汽車的發展現況． ． ． ００４
1 . 智能網聯汽車的主流技術方案． ． ． ００４
2 . 智能網聯汽車的政策和法規． ． ． ００５
3 . L2 級自動駕駛技術的發展． ． ． ００６
4 . V2 X 技術的發展． ． ． ００７
5 . 智能網聯汽車的當前應用． ． ． ００８
五、智能網聯汽車的關鍵技術． ． ． ０１０
1 . 環境感知技術． ． ． ０１０
2 . 無線通信技術． ． ． ０１０
3 . 智能互聯技術． ． ． ０１０
4 . 車載網絡技術． ． ． ０１１
5 . 駕駛輔助技術． ． ． ０１１
6 . 信息融合技術． ． ． ０１１
7 . 信息安全與隱私保護技術． ． ． ０１１
8. 人機交互技術． ． ． ０１２
9 . 高精度地圖技術． ． ． ０１２
10 . 異構網絡融合技術． ． ． ０１３
11 . 交通大數據處理的關鍵技術． ． ． ０１４
12 . 交通雲計算關鍵技術． ． ． ０１６
第二章　
智能網聯汽車專用
傳感器技術原理與
應用
０１７
一、視覺傳感器． ． ． ０１７
1 . 視覺傳感器的結構原理． ． ． ０１７
2 . 視覺傳感器的安裝與標定． ． ． ０２０
3 . 視覺傳感器的數據結構及處理流程． ． ． ０２２
二、毫米波雷達． ． ． ０２２
1 . 3 D 毫米波雷達的結構原理． ． ． ０２２
2 . 4 D 毫米波雷達的結構原理． ． ． ０２４
3 . 毫米波雷達的工作原理及數據結構． ． ． ０２６
三、激光雷達． ． ． ０２６
1 . 激光雷達的結構原理． ． ． ０２７
2 . 激光雷達的工作原理． ． ． ０２７
3 . 激光雷達的數據結構． ． ． ０２８
四、超聲波傳感器． ． ． ０３０
1 . 超聲波傳感器的結構原理． ． ． ０３０
2 . 超聲波傳感器的工作原理． ． ． ０３０
3 . 超聲波傳感器的應用． ． ． ０３１
第三章　
智能網聯汽車環境
感知技術原理與
應用
０３３
一、基於相機的2D 視覺感知． ． ． ０３４
1 . 物體檢測算法． ． ． ０３４
2 . 物體跟蹤算法． ． ． ０４１
3 . 語義分割算法． ． ． ０４３
二、基於相機的3 D 視覺感知． ． ． ０４６
1 . 單目3 D 感知——物體檢測． ． ． ０４６
2 . 單目3 D 感知——深度估計． ． ． ０５１
3 . 雙目3 D 感知． ． ． ０５２
三、激光雷達． ． ． ０５４
1 . 激光雷達點雲數據預處理算法． ． ． ０５４
2 . 激光雷達點雲數據傳統處理算法． ． ． ０６０
3 . 激光雷達目標檢測算法． ． ． ０６３
4 . 激光雷達點雲語義分割算法． ． ． ０６８
5 . 激光雷達點雲實例分割算法． ． ． ０７３
6 . 激光雷達點雲全景分割算法． ． ． ０７５
四、毫米波雷達． ． ． ０７９
1 . 基於傳統算法的運動目標檢測． ． ． ０７９
2 . 基於傳統算法的運動目標跟蹤． ． ． ０８０
3 . 基於稀疏點雲+深度學習的目標檢測與跟蹤算法
． ． ． ０８３
4 . 基於稠密數據塊+深度學習的目標檢測與跟蹤算法
． ． ． ０８５
第四章　
智能網聯汽車多傳
感器融合定位技術
原理與應用
０９３
一、慣性導航基礎． ． ． ０９３
1 . 慣性導航技術及器件概述． ． ． ０９３
2 . 慣性器件的誤差分析． ． ． ０９５
3 . 慣性器件的內參標定． ． ． ０９８
4 . 慣性導航解算基礎． ． ． ０９９
5 . 慣性導航解算方法． ． ． １０３
二、同步定位與建圖技術． ． ． １０４
1 . ICP 算法． ． ． １０６
2 . NDT 算法． ． ． １０７
3 . 基於特征的建圖算法． ． ． １１１
三、基於濾波的融合定位算法． ． ． １１５
1 . 濾波器的基本原理． ． ． １１５
2 . 卡爾曼濾波． ． ． １１７
3 . 擴展卡爾曼濾波． ． ． １１８
4 . 基於濾波器的融合算法． ． ． １１９
四、基於圖優化的建圖算法． ． ． １２６
1 . 預積分模型． ． ． １２６
2 . 基於圖優化的融合定位流程． ． ． １２９
3 . 邊緣化原理． ． ． １２９
4 . 基於地圖定位的滑動窗口模型． ． ． １３０
5 . LIO?SAM 算法． ． ． １３５
第五章　
智能網聯汽車路徑
規劃技術
１４０
一、智能網聯汽車路徑規劃概述． ． ． １４０
1 . 全局路徑規劃． ． ． １４１
2 . 局部路徑規劃． ． ． １４２
3 . 軌跡規劃． ． ． １４５
二、環境地圖的表示方法． ． ． １４５
1 . 柵格地圖． ． ． １４５
2 . 幾何地圖． ． ． １４６
3 . 拓撲地圖． ． ． １４６
4 . 混合地圖． ． ． １４６
5 . 高精度地圖． ． ． １４６
三、Dijkstra 算法． ． ． １４７
四、A* 算法． ． ． １４９
1 . 基於MATLAB 仿真試驗結果． ． ． １５１
2 . 小結． ． ． １５２
3 . A* 算法的優化與改進． ． ． １５３
4 . 柵格地圖的優化． ． ． １５４
五、自動駕駛汽車的全局路徑規劃． ． ． １５５
六、局部路徑規劃． ． ． １５７
1 . RRT（Rapidly - Exploring Random Tree）算法
． ． ． １５８
2 . RRT* （Rapidly - Exploring Random Tree star）
算法． ． ． １６０
3 . Lattice 算法． ． ． １６２
第六章　
智能網聯汽車車輛控制技術原理與應用 １７１
一、反饋控制理論． ． ． １７１
二、車輛縱向控制． ． ． １７５
1 . 車輛縱向動力學模型． ． ． １７５
2 . PID（比例- 積分- 微分）控制． ． ． １７７
3 . 巡航控制系統． ． ． １８２
4 . 自適應巡航控制系統． ． ． １８６
三、車輛橫向控制． ． ． １８８
1 . 車輛橫向運動學模型． ． ． １８８
2 . Pure Pursuit 算法． ． ． １９１
3 . Stanley 算法． ． ． １９３
四、LQR 算法． ． ． １９５
1 . LQR 的基本原理． ． ． １９５
2 . LQR 的求解． ． ． １９６
3 . 二自由度車輛橫向動力學模型． ． ． １９７
4 . 基於LQR 的軌跡追蹤算法． ． ． １９９
五、MPC 算法． ． ． ２０１
1 . MPC 的基本原理． ． ． ２０１
2 . 無約束線性MPC ． ． ． ２０２
3 . 帶約束的線性及非線性MPC ． ． ． ２０５
4 . 曲線坐標系車輛動力學模型． ． ． ２０６
5 . 基於曲線坐標系的MPC 控制算法代價函數計算． ． ． ２０８
6 . 基於曲線坐標系的MPC 控制算法不等式約束及松弛因子計算． ． ． ２１１
參考文獻
２１５
1.三大核心優勢，定義專業深度 理論與工程雙驅動：從傳感器物理原理到算法代碼實現，兼顧學術嚴謹性與工程可落地性。 實測數據支撐：引用KITTI/NuScenes等常用數據集，對比多種算法性能。 行業專家背書：一線 工程師程增木執筆，融合現代摩比斯、新勢力車企研發經驗，含德國大眾等 合作案例。 2.靶向讀者?技術價值 企業工程師：實戰內容豐富，附有部分代碼，助力產學研結合開發。 高校師生：理解自動駕駛核心算法，可作為高校師生學習、研究的教材。 產業決策者：深度了解算法相關原理與應用，優化供應鏈布局與產品技術路線。 3.主編程增木，博士，中國自動化標準委員會委員，中國工程科技專家庫專家，SAE International中國汽車智能網聯行業 技術專家，華南理工大學零工研究院特聘專家，中國自動化學會自動化與人工智能科普百人團專家，2021焉知汽車年度人物獎獲得者。