智能汽车传感器：原理·设计·应用

本书全面分析了智能汽车传感器的原理、设计与应用。全书共7 章，内容包括智能汽车传感器技术、汽车摄像头技术、激光雷达技术、毫米波雷达技术、超声波传感器技术、汽车传感器标定技术、汽车传感器融合技术等。
本书结合作者多年的工作经验编写，力求将汽车传感器基础理论与案例实践融合在一起进行详细的讲解，旨在帮助读者理解智能汽车常用传感器工作原理，并了解相关技术与市场应用。本书可供自动驾驶从业人员、汽车工程师与管理人员、智能汽车传感器架构师、软件与硬件开发工程师、高校相关专业师生、产品市场规划师等人群参考使用。

（1）面向科技前沿：书中涉及的超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、多传感器融合等的感知技术和设计案例，皆为目前的研究热点。 （2）系统全面、循序渐进：本书将汽车传感器的基本原理、关键技术、设计方案、应用实例有机地结合，对智能汽车传感器系统进行了全方位的讲解。 （3）学以致用、突出实战：作者具有多年的实践经验，书中包括智能汽车传感器产品实际开发过程中遇到各种技术难点，市场场景以及应用产业链，介绍了如何设计优化传感器架构与应用。

智能汽车的自主驾驶技术依赖先进的计算机、传感器和通信技术。这些技术的发展将推动整个智能制造产业的升级，带动相关产业的发展。智能汽车的应用还将推动城市智能交通系统的建设，推动城市智能化进程。智能汽车可减少交通事故，提高道路交通安全性。智能汽车将通过实时监测和分析交通状况，自主控制车速和安全距离，避免人为因素对交通安全的影响。
智能汽车传感器是智能车辆的眼睛。随着汽车智能化技术的突破，汽车电子领域开始注重传感器的智能化发展。汽车正在向“一台安全、联网的自动驾驶机器人”快速演进，通过环境感知、规划决策，最终实现安全通行。目前应用于汽车环境感知的主流传感器产品包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等四类。
本书详细解析智能汽车传感器的基本原理、技术、应用与开发，主要内容如下：
第一，从汽车传感器入手，概述了传统汽车传感器与智能汽车传感器技术。
第二，从智能汽车传感器入手，重点解析了车载摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器的基本原理、技术参数、产业链价值。
第三，详细介绍了传感器标定、传感器融合的原理及应用开发。
本书注重实践，与当前高级驾驶辅助系统（ADAS）、智能座舱、车联网、智能交通、地图定位等热点相结合。
本书写作过程中，笔者得到了家人的全力支持，在此，对他们表示深深的感谢。
由于笔者水平和时间所限，书中难免存在不足之处，还望广大读者不吝赐教。

著者

第1章 智能汽车传感器概述
1.1 汽车智能化 001
1.1.1 什么是智能化？ 001
1.1.2 汽车智能化的重要载体——ADAS 002
1.2 汽车传感器基础知识 005
1.2.1 常见的汽车传感器有哪些？ 006
1.2.2 传感器在汽车安全系统上的应用 010
1.2.3 传统燃油汽车常用传感器解析 011
1.2.4 看图了解汽车传感器的安装位置 016
1.3 自动驾驶相关传感器对比 023
1.3.1 不同传感器市场规模比较 023
1.3.2 不同传感器性能比较 023
1.4 智能汽车传感器发展现状与趋势 025
1.4.1 智能汽车传感器发展现状 025
1.4.2 智能汽车传感器发展趋势 030

第2章 车载摄像头 035
2.1 车载摄像头概述 035
2.2 产业应用：特斯拉FSD全视觉智能驾驶 036
2.2.1 什么是FSD ？ 036
2.2.2 FSD 发展历史 036
2.2.3 FSD 为什么要采用端到端技术？ 037
2.2.4 FSD 核心架构 038
2.2.5 端到端的核心算法 041
2.3 车载摄像头ISP 技术 049
2.3.1 什么是ISP ？ 049
2.3.2 自动驾驶系统中ISP的特殊性 050
2.3.3 ISP 图像质量调试 053
2.4 车载摄像头发展趋势 057
2.4.1 市场方面 057
2.4.2 产业链方面 071

第3章 激光雷达
3.1 激光雷达概述 077
3.1.1 激光雷达的作用与发展历程 077
3.1.2 激光雷达技术分类 080
3.1.3 激光雷达系统的组成与参数 081
3.2 激光雷达的不同技术路线对比 083
3.2.1 单线与多线 083
3.2.2 ToF 与FMCW 084
3.2.3 EEL 与VCSEL 085
3.2.4 905nm 波长与1550nm 波长 087
3.3 激光雷达应用 087
3.3.1 激光雷达应用图示 087
3.3.2 激光雷达为自动驾驶困境提供解决方案 089
3.4 激光雷达标定 092
3.4.1 单线激光雷达标定 092
3.4.2 多线激光雷达标定 093
3.4.3 常用的一些标定方法 096
3.4.4 外部搜索 099
3.4.5 激光雷达与摄像头的时空标定 100
3.5 激光雷达产业链 107

第4章 4D毫米波雷达
4.1 4D 毫米波雷达概述 109
4.2 4D 毫米波雷达的信号处理流程 110
4.3 提高分辨率的方法 113
4.4 外部校准 113
4.5 基于学习的雷达点云生成 113
4.6 感知应用 116
4.7 定位和地图应用 119
4.8 未来发展趋势 121

第5章 超声波传感器
5.1 超声波传感器概述 122
5.1.1 超声波传感器基础知识 122
5.1.2 超声波系统理论 126
5.1.3 超声波传感过程的影响因素 131
5.1.4 超声波传感器的发展趋势 133
5.2 超声波传感器应用场景 134
5.2.1 超声波传感器在汽车上的应用图示 134
5.2.2 超声波传感器在ADAS 中的具体应用 136

第6章 智能汽车传感器标定技术
6.1 机器视觉：摄像头标定技术 139
6.1.1 成像几何模型 139
6.1.2 典型标定方法 141
6.1.3 自动驾驶中的摄像头标定 141
6.2 用OpenCV（C++）实现摄像头/ 图像的畸变校正 147
6.3 摄像头内外参标定实例 150
6.4 摄像头和激光雷达联合标定实例 153
6.4.1 所需软件与开发步骤 153
6.4.2 联合校准 154

第7章 智能汽车传感器融合技术
7.1 视觉方案与多传感器融合方案 160
7.1.1 视觉方案与多传感器融合方案概述 160
7.1.2 传感器融合（软件） 162
7.2 多传感器后融合技术 163
7.2.1 自动驾驶模块化的传感器后融合方法 163
7.2.2 FOP-MOC 模型 165
7.3 多传感器前融合技术 166
7.3.1 MV3D 166
7.3.2 AVOD 167
7.3.3 F-PointNet 169
7.4 多传感器硬件系统的设计思路 170
7.5 多传感器系统的同步 170
7.6 多传感器融合算法 174
7.7 基于卡尔曼滤波/扩展卡尔曼滤波的感知融合 177
7.8 传感器融合后的应用示例 178

附录 智能驾驶功能中英文对照

参考文献