Automotive Technician Certification pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Thomson Learning

作者:Knowles, Don

出品人:

页数:704

译者:

出版时间:2006-10

价格:$ 81.95

装帧:Pap

isbn号码:9781418049263

丛书系列:

图书标签:

• Automotive
• Technician
• Certification
• Auto Repair
• Automotive Technology
• ASE Certification
• Automotive Maintenance
• Vehicle Repair
• Automotive Engineering
• Diagnostics
• Automotive

好的，以下是一本关于高级自动驾驶系统与人工智能集成的图书简介，完全不涉及您提到的“Automotive Technician Certification”相关内容。 --- 《自动驾驶系统：从感知、决策到人机交互的深度融合技术》 图书简介 在二十一世纪的交通领域，汽车不再仅仅是机械的集合体，而是演变为高度智能化的移动计算平台。本书《自动驾驶系统：从感知、决策到人机交互的深度融合技术》深入探讨了当前自动驾驶技术栈中的核心科学原理、尖端工程实现，以及未来商业化落地的复杂挑战。我们旨在为系统架构师、算法工程师、以及对未来交通生态有深入研究兴趣的专业人士，提供一个全面、深入且具有前瞻性的技术蓝图。 第一部分：自动驾驶的基石——环境感知与高精度定位 本书的开篇聚焦于自动驾驶汽车的“眼睛”与“耳朵”——环境感知系统。我们不再满足于对传统传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的简单罗列，而是深入剖析了多模态传感器数据的高效融合（Sensor Fusion）技术。重点讲解了基于深度学习的异步时间同步与空间对齐算法，如何有效应对恶劣天气（雨、雪、雾）对数据质量的影响。 在定位方面，我们详尽介绍了实时动态地图（HD Maps）的构建、维护与在线更新机制。传统GNSS（全球导航卫星系统）的精度受限于城市峡谷效应，因此，本书详细阐述了基于视觉里程计（Visual Odometry, VO）和激光雷达里程计（Lidar Odometry, LO）的同步定位与建图（SLAM）技术在实现厘米级精确定位中的关键作用。特别讨论了如何利用车队学习（Fleet Learning）的机制，实现地图数据的快速迭代与冗余校验。 第二部分：智能核心——路径规划与决策制定 环境感知提供了对世界的即时理解，而决策层则决定了车辆的“行为”。本部分是本书的技术核心。我们首先构建了一个多层次的决策模型，从宏观的路线选择到微观的轨迹生成。 在行为决策模块中，我们摒弃了简单的有限状态机（FSM），转而采用基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的先进策略。重点分析了如何设计奖励函数以平衡安全（Safety）、效率（Efficiency）和舒适性（Comfort）。我们详细推导了基于预测控制（Model Predictive Control, MPC）的轨迹优化算法，该算法能够实时计算出考虑车辆动力学约束下的最优行驶路径，并有效处理与不可预测交通参与者的交互。 此外，本书特别开辟章节探讨了交互式博弈论（Interactive Game Theory）在处理复杂交通场景中的应用，例如多车道汇入、无保护左转等高风险场景，确保自动驾驶车辆的决策不仅安全，而且“社会可接受”。 第三部分：软件架构、冗余设计与功能安全 随着系统复杂度的指数级增长，软件架构的设计和功能安全（Functional Safety）变得至关重要。本书深入介绍了面向服务的架构（Service-Oriented Architecture, SOA）在自动驾驶域控制器中的实现，特别关注中间件（Middleware）的选择与定制，如DDS（Data Distribution Service）的应用，以确保数据流的低延迟和高可靠性。 安全是自动驾驶的生命线。我们严格遵循ISO 26262标准，并延伸至更前沿的SOTIF (Safety Of The Intended Functionality)标准。详细阐述了如何构建异构冗余计算平台，包括硬件层的双核或三核锁步机制，以及软件层面的算法冗余设计（例如，一个基于神经网络的决策系统和一个基于确定性规则的后备系统）。章节将介绍故障注入测试（Fault Injection Testing）和形式化验证（Formal Verification）在确保关键子系统行为正确性中的应用。 第四部分：人机共驾界面与用户体验设计（HMI/UX） L3级别自动驾驶的挑战在于人类驾驶员与自动驾驶系统之间的“信任边界”与“责任移交”。本书将人机交互（HMI）提升到战略层面，探讨透明度、可解释性与信任构建。 我们分析了可解释性人工智能（Explainable AI, XAI）在自动驾驶中的具体落地，例如，如何向驾驶员清晰展示系统“为什么”选择某个动作。详细介绍了接管请求（Takeover Request）的设计原则，包括视觉、听觉和触觉的融合提示策略，以及如何测量和优化驾驶员的响应时间（Takeover Time）。内容涵盖了疲劳监测、意图预测以及如何设计平滑、无缝的驾驶权转移协议，以应对人类认知负荷的波动。 第五部分：数据闭环、仿真测试与未来趋势 自动驾驶系统的持续改进依赖于高效的数据闭环（Data Loop）。本书详细描述了从边缘采集、云端标注、模型训练到OTA（Over-The-Air）部署的完整流程。重点讲解了数据驱动的影子模式测试（Shadow Mode Testing），如何在不影响真实交通的情况下验证新算法的性能。 在仿真领域，我们超越了简单的场景回放，深入探讨了高保真度软件在环（Software-in-the-Loop, SiL）和硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HiL）测试的构建方法。特别是针对“长尾问题”（Corner Cases）的有效生成与测试，探讨了基于生成对抗网络（GANs）和进化算法的场景生成技术。 最后，本书展望了下一代技术，如基于车路协同（V2X）的群体智能优化、基于概率预测的社会感知，以及实现完全自动驾驶（L5）所需的计算范式转变。 本书特色： 深度算法剖析： 涵盖Transformer在序列预测中的应用，以及图神经网络（GNN）在交通流建模中的最新进展。 工程实践导向： 侧重于工业级软件架构、实时操作系统（RTOS）的选型与优化。 安全与伦理并重： 结合最新的安全标准和自动驾驶在社会责任层面的考量。 本书是系统工程师、研究人员和技术决策者，理解和推动自动驾驶技术从实验室走向大规模商业化部署的必备参考指南。

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