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出版者:人民邮电出版社

作者:祝凌云

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2004-10-1

价格:39.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115125910

丛书系列:

图书标签:

• dsf
• Pro/ENGINEER
• 模具设计
• 手机模具
• 实战
• 工程图
• 三维设计
• CAD/CAM
• 机械设计
• 工业设计
• 制造业

好的，这是一份不涉及您提供的图书名称的详细图书简介，内容侧重于其他技术领域，旨在提供一个专业且信息丰富的描述： 《高精度传感器融合技术与边缘计算应用实践》 内容概要 本书深入探讨了现代精密仪器和智能系统中至关重要的传感器融合技术，并将其与前沿的边缘计算架构相结合，旨在为工程师、研究人员和高级技术爱好者提供一套全面、实用的知识体系和实战指南。全书围绕如何从异构数据源中提取可靠、精准的信息，以及如何在资源受限的边缘设备上实现高效、实时的决策制定展开论述。 第一部分：精密传感器原理与数据采集 本部分首先为读者构建了坚实的理论基础。我们详细解析了当前主流的高精度传感器的工作原理，包括激光雷达（LiDAR）的测距机制、高分辨率惯性测量单元（IMU）的误差模型与校准、超声波传感器的声学特性分析，以及先进的机器视觉系统中 CMOS/CCD 阵列的数据获取流程。 重点章节包括： 噪声模型与滤波技术：深入剖析了不同传感器数据中常见的随机噪声（高斯白噪声、闪烁噪声）和系统性噪声（漂移、偏差）。内容涵盖了经典的卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）在非线性系统中的应用，以及无迹卡尔曼滤波（UKF）如何提高状态估计的精度。此外，还介绍了基于粒子滤波（PF）的高维、非高斯状态估计方法。 时间同步与空间标定：强调了多传感器系统中最关键的挑战——时间戳同步和坐标系对齐。详细介绍了基于硬件触发、软件时间戳与网络时间协议（NTP/PTP）的精确时间同步技术。在空间标定方面，涵盖了基于标志物（如棋盘格）的内参和外参标定流程，以及利用迭代优化算法（如高斯-牛顿法）进行联合标定以最小化重投影误差的方法。 第二部分：多模态传感器数据融合算法 第二部分是本书的核心，着重于如何将来自不同传感器的数据进行有效地整合，以构建一个比任何单一传感器都更加鲁棒和准确的环境模型。 基于概率的融合框架：详细阐述了贝叶斯网络（Bayesian Networks）在多传感器信息处理中的结构化应用。讨论了如何构建概率图模型来表示传感器间的依赖关系，并利用信念传播算法（Belief Propagation）进行实时推理。 特征级与决策级融合：区分了两种主要的融合策略。在特征级融合中，我们探讨了如何使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs），在特征向量空间中直接合并数据。在决策级融合中，则侧重于基于模糊逻辑、证据理论（Dempster-Shafer Theory）的多数投票与加权仲裁机制，确保系统在传感器失效或数据冲突时的稳定性。 三维重建与环境建模：结合点云数据（来自LiDAR或深度相机），介绍了同步定位与地图构建（SLAM）的核心算法，包括基于图优化的后端优化器（如GTSAM/Ceres Solver）的应用，以及如何利用融合后的数据生成高精度的三维网格地图。 第三部分：边缘计算架构与优化部署 本书的后半部分将视角转向了计算环境，探讨了如何将复杂的融合算法部署到具有资源限制的边缘设备上，实现低延迟和高可靠性的实时处理。 边缘AI推理加速：分析了主流的嵌入式AI加速器（如NVIDIA Jetson系列、Google Coral TPU）的架构特点。内容涵盖了模型量化（INT8/FP16）、模型剪枝与知识蒸馏技术，用以大幅压缩模型体积和降低推理延迟，确保复杂融合模型的实时运行。 资源受限下的并行处理：讨论了如何在多核嵌入式处理器上高效调度传感器数据流。介绍了基于异步消息队列（如ZeroMQ或ROS 2 DDS）的通信机制，以及利用异构计算框架（如OpenCL/CUDA）将数据预处理和特征提取任务卸载到GPU或DSP单元的实践方法。 系统级可靠性与能效管理：针对嵌入式系统，本书专门开辟章节讲解了如何设计容错机制，包括冗余计算和软件看门狗（Watchdog Timer）的部署。同时，深入分析了功耗敏感场景下的算法动态调整策略，例如根据系统负载动态切换高精度滤波模式和低功耗模式。 适用读者 本书适合具有一定微控制器、嵌入式系统或信号处理基础的工程师、从事机器人、自动驾驶、工业物联网（IIoT）或高精度测量设备开发的专业人员。同时，也是相关专业高年级本科生和研究生深入学习前沿系统集成技术的理想参考资料。通过本书的学习，读者将能够设计、实现并优化具备高精度感知和实时决策能力的智能系统。

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