Vehicle information technology

第1章 概论
1．1 信息技术概述
1．2 信息处理技术中的数学方法
1．3 信息技术在汽车上的应用
1．4 车辆信息技术研究范畴
1．5 智能交通系统概述
1．6 智能车辆技术概述
第2章 车辆电子控制技术
2．1 动力传动控制系统
2．1．1 汽油发动机电控系统
2．1．2 柴油发动机电控系统
2．1．3 传动电控系统
2．2 底盘电控系统
2．3 车身电子控制系统
2．4 车辆安全与防盗系统
2．5 人工驾驶汽车实现自动驾驶的底层改造
2．5．1 换挡自动操纵
2．5．2 加速踏板自动操纵
2．5．3 制动自动操作
2．5．4 转向自动操纵
2．5．5 汽车安全信息传送
第3章 车载网络技术
3．1 CAN总线及其应用
3．1．1 CAN总线协议
3．1．2 SAEJ1939协议
3．1．3 基于CAN的混合动力客车车载数据采集处理系统设计
3．2 LIN总线及其应用
3．2．1 LIN总线
3．2．2 基于CAN—LIN总线的车灯控制系统
3．3 FlexRay总线及其应用
3．3．1 概述
3．3．2 FlexRay总线技术
3．3．3 FlexRay的实现方式
3．3．4 F1exRay的应用领域
第4章 无线通信技术在车辆中的应用
4．1 GSM及其在车辆中的应用
4．1．1 GSM系统的组成
4．1．2 GSM系统的业务功能
4．1．3 GSM网络通信在车辆监控管理中的应用
4．2 基于GPRS的客车AMT远程标定系统
4．2．1 系统组网方案
4．2．2 GPRS网络通信
4．2．3 系统的主要功能
4．2．4 下位机总体构成
4．3 基于3G通信的车辆监控
4．3．1 概述
4．3．2 基于3G通信的车辆监控
4．4 专用短程通信技术DsRc
4．4．1 研究现状及发展趋势
4．4．2 WAVE技术
4．4．3 车载无线网络
第5章 车辆定位技术
5．1 航位推算（DR）定位系统
5．1．1 基本原理
5．1．2 定位特性
5．2 全球卫星导航定位系统
5．2．1 概述
5．2．2 GPS定位的基本原理
5．2．3 GPS定位特性分析
5．3 GPS／DR组合定位
5．3．1 卡尔曼滤波
5．3．2 GPS／DR组合方式
5．3．3 互补式组合定位系统
5．4 视觉里程计
5．4．1 视觉里程计系统的分类
5．4．2 视觉里程计算法中的关键问题
5．4．3 发展趋势
第6章 基于雷达的车辆环境感知技术
6．1 激光雷达
6．1．1 二维激光雷达
6．1．2 三维激光雷达
6．1．3 基于激光雷达回波强度的道路识别
6．1．4 基于多线激光雷达的路面检测
6．2 毫米波雷达
6．2．1 工作原理
6．2．2 基于毫米波雷达的车距辅助控制系统设计
6．2．3 基于毫米波雷达的前方目标识别
第7章 基于视觉的车辆环境感知技术
7．1 图像处理技术
7．1．1 数字化图像的理解
7．1．2 灰度图像
7．1．3 图像滤波
7．1．4 图像边缘增强
7．1．5 图像阈值分割
7．2 摄像机标定
7．2．1 摄像机数学模型
7．2．2 摄像机参数标定
7．3 车道标志线的检测
7．3．1 道路先验知识
7．3．2 动态定位道路特征区域
7．3．3 车道标志线的检测
7．4 基于机器视觉的交通信号灯识别
7．4．1 基于彩色视觉的交通信号灯识别
7．4．2 形态学处理
7．4．3 区域标记
7．4．4 基于统计学习的交通信号灯识别
7．5 激光雷达与机器视觉结合的前方车辆检测
7．5．1 路面车辆检测跟踪系统结构
7．5．2 基于聚类算法的激光雷达数据处理
7．5．3 基于激光雷达和机器视觉的路面车辆检测
第8章 智能车辆技术
8．1 智能车辆技术的发展
8．2 车辆自主驾驶技术
8．2．1 路径规划
8．2．2 车辆控制技术
8．2．3 BIT号无人驾驶车辆
8．3 车辆辅助驾驶系统
8．3．1 车道偏离预警系统
8．3．2 自动泊车
8．3．3 盲点监测系统
8．4 无人驾驶车辆智能行为测试与评价
8．4．1 测试内容
8．4．2 测试环境
8．4．3 测试方法
8．4．4 测试标准与评价体系
第9章 智能交通系统
9．1 智能交通系统的体系结构
9．2 智能交通系统的组成
9．3 智能交通系统关键技术
参考文献