智能车辆导航技术

　　前言
　　第一章 绪论
　　1.1 智能车辆概述
　　1.1.1 智能车辆定义及功能组成
　　1.1.2 智能车辆应用领域
　　1.1.3 智能车辆发展现状
　　1.2 智能车辆导航关键技术
　　1.2.1 立体视觉信息实时处理技术
　　1.2.2 主动型传感器信息处理技术
　　1.2.3 车体定位技术
　　1.2.4 路径规划技术
　　1.2.5 障碍物检测技术
　　1.2.6 多传感器信息集成与数据融合技术
　　参考文献
　　第二章 智能车辆惯性导航技术
　　2.1 惯性导航技术基础
　　2.1.1 惯性导航基本原理
　　2.1.2 坐标系与坐标变换
　　2.1.3 姿态矩阵微分方程
　　2.2 惯性器件
　　2.2.1 转子陀螺仪的力学基础
　　2.2.2 经典陀螺仪
　　2.2.3 光学陀螺仪
　　2.2.4 加速度计
　　2.3 初始对准技术
　　2.3.1 捷联式惯性导航系统误差方程式的建立
　　2.3.2 捷联式惯性导航系统经典初始对准方法
　　2.3.3 Kalman滤波在初始对准中的应用
　　2.4 捷联式惯性导航系统数字递推算法
　　2.4.1 捷联式惯性导航系统微分方程组
　　2.4.2 捷联式惯性导航系统姿态更新算法
　　2.4.3 捷联式惯性导航系统速度更新算法
　　2.4.4 捷联式惯性导航系统位置更新算法
　　2.5 车载激光捷联式惯性导航系统的圆锥误差补偿
　　2.5.1 圆锥误差及其补偿算法
　　2.5.2 激光捷联式惯性导航系统车载环境分析
　　2.5.3 圆锥误差补偿的应用效果
　　参考文献
　　第三章 智能车辆卫星导航技术
　　3.1 全球定位系统
　　3.1.1 GPS概述
　　3.1.2 GPS信号观测
　　3.2 GALILEO系统
　　3.2.1 GALILEO系统概述
　　3.2.2 GALILEO系统的信号
　　3.2.3 GAULEO系统的特点
　　3.2.4 GALILEO系统的新技术
　　3.3 双静止卫星定位通信系统
　　3.3.1 双静止卫星定位通信系统的组成
　　3.3.2 双静止卫星定位通信系统的工作原理
　　3.3.3 双静止卫星定位系统的定位方法
　　3.4 多卫星组合导航技术
　　3.4.1 GPS/GLONASS组合原理
　　3.4.2 GPS/GLONASS组合系统的信息融合
　　3.5 卫星定位导航系统的应用
　　3.5.1 惯性/卫星组合导航技术
　　3.5.2 GPS载体姿态测量系统
　　参考文献
　　第四章 智能车辆视觉导航技术
　　4.1 视觉图像处理技术基础
　　4.1.1 视差
　　4.1.2 立体视觉测量原理
　　4.2 图像特征提取
　　4.2.1 图像线性特征提取
　　4.2.2 图像角点特征检测
　　4.3 立体视觉摄像机标定
　　4.3.1 摄像机几何模型
　　4.3.2 标定模板与控制点
　　4.3.3 摄像机参数估计
　　4.3.4 立体视觉标定
　　4.3.5 实验结果及分析
　　4.4 立体匹配算法
　　4.4.1 基于区域的立体匹配算法
　　4.4.2 基于特征的立体匹配算法
　　4.5 基于平行线的室内视觉导航
　　4.5.1 摄像机模型
　　4.5.2 基于平行线的视觉伺服导航
　　4.5.3 导航实验
　　参考文献
　　第五章 智能车辆红外视觉导航技术
　　5.1 红外图像处理技术基础
　　5.2 离散平稳小波变换技术基础
　　5.2.1 小波变换的概念
　　5.2.2 小波变换的分类
　　5.3 红外图像去噪
　　5.3.1 去噪渐近最优阈值估计
　　5.3.2 算法应用
　　5.4 红外图像对比度增强
　　5.4.1 基于DSWT和非线性增益方法的红外图像对比度增强
　　5.4.2 基于SA和非线性增益的红外图像对比度增强
　　5.5 红外图像分割方法
　　5.5.1 基于先验信息和Bezier曲线的红外图像分割算法
　　5.5.2 基于DSWT和Bezier曲线的红外图像分割算法
　　5.6 红外图像目标检测和跟踪
　　5.6.1 红外图像序列运动目标检测
　　5.6.2 红外图像地面目标跟踪
　　参考文献
　　第六章 智能车辆路径规划与地图匹配技术
　　6.1 计算几何基础
　　6.1.1 计算几何基础理论方法
　　6.1.2 基础算法
　　6.2 导航电子地图数据库设计
　　6.2.1 导航电子地图的数据结构与数据模型
　　6.2.2 导航电子地图数据库的设计原则
　　6.2.3 导航电子地图的数据组织
　　6.2.4 导航电子地图数据库的结构设计及实现
　　6.3 导航电子地图中道路网络的拓扑生成方法
　　6.3.1 导航电子地图中道路网络的模型与存储
　　6.3.2 折线道路网络的拓扑生成算法
　　6.3.3 基于凸壳直径思想的多边形道路网络拓扑生成算法
　　6.3.4 基于三角剖分思想的多边形道路网络的拓扑生成算法
　　6.4 路径规划技术
　　6.4.1 路径规划的基础算法
　　6.4.2 限制搜索区域的路径规划算法
　　6.4.3 基于分层道路网络的分层路径规划算法
　　6.4.4 限制搜索区域的分层路径规划算法
　　6.4.5 带约束条件的路径规划算法
　　6.5 地图匹配技术
　　6.5.1 基于道路网络分块的地图匹配算法
　　6.5.2 基于计算几何的地图匹配算法
　　6.6 GPS/DR/EMAP组合导航系统路径规划与地图匹配技术
　　6.6.1 系统描述
　　6.6.2 基于最小交角的快速路径规划算法
　　6.6.3 改进的基于模式识别的地图匹配算法
　　参考文献
　　第七章 智能车辆导航技术展望
　　7.1 图像、非图像信息融合导航技术
　　7.1.1 图像、非图像信息融合导航的必要性
　　7.1.2 图像、非图像信息融合导航的研究现状
　　7.1.3 图像、非图像信息融合导航的关键技术
　　7.2 野外动态环境即时定位与地图构建
　　7.2.1 野外动态环境即时定位与地图构建概述
　　7.2.2 野外动态环境即时定位与地图构建关键技术
　　7.3 复杂环境下多智能车辆系统的协同与控制
　　7.3.1 多智能车辆系统的体系结构
　　7.3.2 多智能车辆系统群体行为协同与优化控制
　　参考文献

　　    本书以智能车辆导航技术为核心，系统全面地介绍了该领域的基本理论、关键技术及其应用。内容包括：惯性导航系统和卫星定位系统的原理及在智能车辆中的应用；视觉导航中的图像去噪、分割和识别等处理方法，以及这些方法在目标识别中的应用；智能车辆路径规划和地图匹配技术，重点介绍了基于几何约束条件的具有拓扑结构的路径规划、分层规划及分区域规划、地图匹配算法及作者的研究成果。本书内容翔实、全面，理论和实践并重，既有学术价值，对工程实践也有指导意义。
　　    本书适于控制科学与工程、兵器科学与技术、仪器科学与技术及车辆工程等学科研究人员、工程师、教师参考，同时可以作为这些专业高年级本科生、研究生的参考书。