汽车安全与自动驾驶：信号处理和机器学习基础

作者简介

内容简介

1.本书介绍了车辆整体安全和自动驾驶领域中需要用到的信号处理和机器学习方法，参考了英戈尔施塔特工业技术大学和慕尼黑工业大学所开设的诸多课程，如车辆安全中的信号处理、传感器技术与信号处理、集成安全与辅助系统、信号处理的数学方法、凸优化、统计信号处理和信号处理与机器学习等课程。2. 全书从自动驾驶计算所需的基础知识讲起，以信号处理相关算法为基础，引入了对应的车辆模型、轨迹算法和行车中的统计信号处理方法，并着重介绍了机器学习及其在该领域的应用。为了能自行设计并实现车辆控制中的自动干预算法，本书提供了相关的数学基础知识。各个重点内容将形象地通过习题与解题示例来阐明。对于有编程需求的习题，本书还提供了相应的MATLAB 脚本。3. 这本书适合在智能汽车、自动驾驶领域的工程师翻阅参考，也适合从事AI算法研究的工程师用于补充车辆动力学知识，同时由于本书具备较为系统完备的知识体系，这本书也适合高校相关专业的师生作为教材使用。4.一些国外读者评论如下： “这本书为在不久的将来实现自动驾驶的功能和应用程序的设计提供了许多推动力。因此，我可以向任何感兴趣的人推荐这本书，我相信这本书将成为汽车安全领域工程师的标准著作。” “本书描述了实现整体车辆安全功能和自动驾驶的工程原理。这部作品结构非常好，让读者详细了解了本主题的技术复杂性”。 “本书涵盖了信号处理、车辆模型和机器学习的数学基础知识。但是这个“基础”级别非常高，对于硕士生或工程师来说，它为研究和开发活动提供了坚实的基础。” “这本书的独特之处在于公式和模型的详细数学推导。所描述的模型通过许多应用示例和练习进行了补充。”