智能驾驶：从感知到规控的自动驾驶系统全解析
前言：驶向未来的旅程
我们正处在一个交通出行方式发生革命性变革的时代。智能驾驶，或称自动驾驶技术，不仅仅是汽车产业的未来，更是重塑人类社会移动方式的强大引擎。本专题旨在成为您探索这一领域的全景式指南。我们将摒弃晦涩难懂的黑箱，以清晰的逻辑、详实的解读，带您走过智能驾驶车辆完成一次安全旅程的全过程：它如何“看”到世界，如何“想”清路径，又如何“控”制自身。无论您是汽车工程师、软件开发者、学生，还是对前沿科技充满好奇的爱好者，这本书都将为您提供一个坚实而深入的理解框架。
第一部分：基石篇——智能驾驶概览与基础
第1章：智能驾驶导论
1.1 什么是智能驾驶？定义与核心价值
1.2 发展简史：从达芬奇奇梦到现代竞赛
1.3 自动驾驶分级标准：SAE J3016详解（L0-L5）
1.4 智能驾驶系统的核心组成部分：感知、定位、决策、规划、控制
第2章：技术架构与电子电气架构
2.1 硬件架构：传感器套装、计算平台、车辆线控
2.2 软件架构：ROS2、AUTOSAR与中间件
2.3 数据流与信号流：信息如何在整个系统中传递
第二部分：感知篇——汽车的“眼睛”与“耳朵”
第3章：传感器技术深度解析
3.1 视觉感知：摄像头
原理：单目、双目、广角、长焦
核心任务：2D/3D物体检测、车道线识别、交通标志识别、可行驶区域分割
3.2 激光雷达
原理：TOF与FMCW
点云数据：特性、密度、反射强度
核心任务：3D障碍物检测、高精地图构建与定位
3.3 毫米波雷达
原理：多普勒效应与FMCW
核心优势：测速、全天候工作、穿透性强
核心任务：车辆、行人检测，特别是运动目标跟踪
3.4 超声波雷达与其他传感器
应用场景：短距离泊车
第4章：多传感器融合
4.1 为什么需要融合？——冗余与互补
4.2 融合层级：数据级、特征级、决策级
4.3 经典融合算法：卡尔曼滤波及其变种
4.4 前沿融合技术：基于深度学习的前融合方案
第5章：环境感知与理解
5.1 目标检测与跟踪：从YOLO到Transformer
5.2 语义分割：为每个像素赋予意义
5.3 场景理解：构建局部动态场景图
第三部分：定位与地图篇——“我在哪里？”与“路在何方？”
第6章：高精度定位技术
6.1 全球卫星导航系统及其增强系统
6.2 惯性导航系统：短时高精度定位的基石
6.3 融合定位：GNSS/IMU组合导航
6.4 基于激光雷达的点云匹配定位
6.5 基于视觉的里程计与重定位
第7章：高精地图与SLAM
7.1 高精地图：定义、图层结构与价值
7.2 即时定位与地图构建：在线构建未知环境
第四部分：决策规划篇——汽车的“大脑”
第8章：行为决策
8.1 任务：根据感知和预测结果，决定车辆的宏观行为
例如：跟车、换道、超车、让行、停车
8.2 基于规则的方法：有限状态机
8.3 基于预测的方法：考虑其他交通参与者的未来轨迹
8.4 基于强化学习的方法：让AI自我学习决策策略
第9章：运动规划
9.1 任务：将决策转化为一条安全、舒适、可执行的路径
9.2 路径搜索算法：A、D
9.3 采样-based算法：RRT、RRT*
9.4 曲线生成：多项式曲线、贝塞尔曲线、样条曲线
9.5 优化-based方法：将规划问题转化为带约束的优化问题
目标函数：舒适度、效率、安全性
约束：车辆动力学、交通规则、障碍物
第五部分：控制篇——汽车的“手脚”
第10章：车辆横向与纵向控制
10.1 车辆动力学模型简介
10.2 纵向控制：PID控制与模型预测控制在速度控制中的应用
10.3 横向控制：
纯追踪算法
斯坦利法则
基于模型预测控制的路径跟踪
第六部分：集成与未来篇
第11章：系统集成、测试与验证
11.1 V模型开发流程
11.2 仿真测试：软件在环、硬件在环、车辆在环
11.3 实车道路测试与数据闭环
11.4 安全标准与法规：SOTIF、ISO 26262
第12章：挑战与未来展望