具体描述
《汽车机械识图》根据高职高专教育改革和发展对制图教学的新要求及岗位需要，将多年的教学、生产、培训及教学改革成果融入《汽车机械识图》，突出职教特点，内容上考虑了就业实际需要和中级技术工人等级考核标准的要求，注重基础知识的讲解和识图能力的培养。
《汽车机械识图》采用了最新的国家标准。全书共分七章，主要包括制图的基本知识与技能、常用图形的画法、投影基础、组合体、机件的表达方法、标准件与常用件、零件图、装配图等内容。
与《汽车机械识图》配套出版有《汽车机械识图习题集》（胡勇、董继明主编），可供选用。为方便教学，配套电子教案。
《汽车机械识图》可作为高职高专以及成人高等教育机械类、汽车类等近机械类专业基础课教材，也可供电视、函授等其他类型学校有关专业使用，也可为其他专业师生和工程技术人员参考使用。
聚焦新一代信息技术前沿：深度解析与实践指南 图书名称：智能系统集成与未来交通演进 图书简介： 本卷深入探讨了在新一轮科技革命浪潮中，信息技术与传统工业，特别是交通运输领域的深度融合与变革趋势。本书并非侧重于机械结构的传统解读，而是将视角完全转向数据驱动、网络化和智能化的系统层面，旨在为读者构建一个理解未来交通生态系统的宏观框架和微观技术路径。 本书分为六个核心部分，层层递进，全面覆盖了从底层技术支撑到上层应用模式的完整链条： --- 第一部分：智能系统基础架构与数据治理（The Foundation: Architecture and Data Governance） 本部分首先确立了智能系统的核心基石。我们不再讨论单个零件的几何形状或力学性能，而是聚焦于系统架构设计。 1. 分布式计算与边缘智能： 详细剖析了如何构建低延迟、高可靠的分布式计算集群，以支持实时决策。重点分析了边缘计算节点（如车载单元ECU、路侧单元RSU）的计算资源分配策略、异构硬件加速（如FPGA、ASIC在感知和融合中的应用）以及它们与云端平台的协同机制。 2. 海量数据采集与清洗： 探讨了在复杂交通场景下，如何高效、安全地采集来自多源异构传感器（激光雷达点云、高精度地图、V2X通信数据、车载诊断数据）的TB级数据流。内容涵盖数据质量评估体系、数据降噪算法（针对噪声环境下的传感器数据）以及联邦学习在保护数据隐私前提下的模型训练应用。 3. 本体论与知识图谱构建： 阐述了构建描述交通实体、行为和关系的标准语义模型的重要性。如何将离散的传感器数据转化为结构化的知识，用于支撑复杂推理和情景认知。重点介绍了交通领域本体论的构建方法论，以及基于图数据库的高效知识检索机制。 --- 第二部分：高级感知、融合与环境建模（Advanced Perception and Environmental Modeling） 本部分完全脱离了传统意义上的“零件识别”，转而聚焦于系统如何“看”和“理解”周围环境。 1. 多模态深度感知网络： 深入研究了融合Transformer架构与循环神经网络（RNN）在处理时序点云数据和视频流中的优势。详细阐述了基于深度学习的目标检测、分类与轨迹预测模型的优化，特别是针对“长尾问题”（罕见交通事件）的鲁棒性提升方案。 2. 状态估计与同步定位与地图构建（SLAM/VIO）： 重点分析了高动态环境下的传感器不确定性量化。介绍了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波（PF）以及优化方法（如因子图优化）在融合视觉、惯导和GNSS数据时的最新进展，确保系统在无GPS环境下依然能保持厘米级精度的定位。 3. 实时数字孪生构建： 描述了如何基于实时感知数据，构建一个高保真的动态数字孪生模型。这包括对动态交通参与者行为的预测建模（如博弈论在预测行人与车辆交互中的应用），以及对基础设施状态的实时监测与反馈机制。 --- 第三部分：决策、规划与控制的智能化升级（Intelligent Decision Making and Control） 本部分关注的是“大脑”如何运作，侧重于从预定义规则向自适应学习的转变。 1. 强化学习在路径规划中的应用： 探讨了深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）等算法在复杂路口通行决策、高速变道策略中的应用。重点分析了如何设计有效的奖励函数，以平衡安全、效率和舒适性这三个核心指标。 2. 行为预测与意图推断： 研究如何利用历史数据和当前环境状态，预测其他交通参与者在未来数秒内的可能动作。这涉及贝叶斯网络、隐马尔可夫模型（HMM）与深度学习模型的结合，用于识别潜在的危险信号。 3. 鲁棒性控制与故障容错： 讨论了在系统部分失效或环境突变（如传感器被遮挡、通信中断）时，如何切换至安全模式。分析了模型预测控制（MPC）的在线重规划能力，以及如何通过冗余计算确保控制指令的准确性和及时性。 --- 第四部分：车路协同（V2X）与网络通信安全（Connectivity and Cybersecurity） 本部分探讨了系统如何与其他实体进行有效、安全的通信。 1. 新一代V2X通信协议栈： 详细介绍了C-V2X（基于蜂窝网络）与DSRC（专用短程通信）的性能对比，以及在5G/6G网络下，超可靠低延迟通信（uRLLC）特性如何赋能协同式感知和远程操作。 2. 网络安全与信任管理： 聚焦于信息传输过程中的安全挑战。内容包括对车载信息娱乐系统（IVI）和关键控制单元（如线控系统）的攻击面分析，以及基于区块链技术的安全认证与数据完整性验证机制。 3. 交通流优化与协作控制： 阐述了如何通过V2X通信，实现区域内信号灯的动态配时优化、队列长度的实时均衡以及群体协作式驾驶（Platooning）的横向和纵向控制算法。 --- 第五部分：人机交互（HMI）与用户体验设计（User Experience in Intelligent Systems） 本部分关注智能系统如何与驾驶员、乘客建立高效的沟通桥梁。 1. 跨模态信息传递： 探讨了如何利用触觉反馈、听觉提示和增强现实（AR）技术，在不分散驾驶员主要注意力的情况下，传递关键的系统状态和决策意图。 2. 自动化水平的认知负荷管理： 分析了L2到L5级别自动化过渡期间，驾驶员监控与接管机制的设计原则。重点是如何通过直观的界面设计，有效管理驾驶员的“自动化偏见”和感知延迟。 3. 个性化服务引擎： 介绍如何基于用户驾驶习惯和偏好，动态调整系统的响应速度、跟车距离和驾驶风格的匹配度，以提升整体满意度。 --- 第六部分：伦理、法规与系统验证（Ethics, Regulation, and System Validation） 本书的最后部分，超越了纯技术层面，探讨了智能系统大规模部署所面临的社会和法律挑战。 1. 责任界定与可解释性（XAI）： 讨论在发生事故时，如何追溯系统决策链条的每一个环节。重点介绍事后审计工具和模型可解释性技术在自动驾驶中的应用，以满足监管要求。 2. 性能验证与安全论证： 介绍基于场景的测试方法（Scenario-Based Testing）和覆盖率度量标准。分析了如何利用大规模仿真环境（如高保真软件在环/硬件在环）来证明系统在特定操作设计域（ODD）内的安全性。 3. 跨国界标准协同： 概述了全球主要经济体在自动驾驶和智能交通标准制定上的最新动态，为技术开发者提供前瞻性的合规参考。 总结： 《智能系统集成与未来交通演进》是一本面向系统工程师、算法研究人员、交通规划师以及关注未来技术转型的专业人士的深度参考书。它将传统的交通工程知识置于现代信息科学的框架下重新审视，强调软件定义、数据驱动和网络化协同才是未来交通形态的核心驱动力。本书旨在提供一套完整的、跨学科的知识体系，以应对下一代智能出行带来的复杂挑战。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有