汽车智能传感器技术与应用（附微课视频）

1.包含多个微课视频和操作视频。 2.配套教学资源丰富。 3.内容形式贴合项目任务式教学模式，体现理实结合。以智能网联汽车的发展为引，设置了7个教学项目，除了项目1作介绍与引入外，其他项目以某个或多个传感器展开讲解 4.深化产教融合，校企合作编写。

本书以培养学生的汽车智能传感器相关操作技能为核心，系统介绍智能网联汽车环境感知技术所涉及的各种传感器的基础知识及其拆装与调试、故障诊断与排除、功能开发与应用和多传感器融合标定等多项实操内容。 本书共7个项目，项目1以智能网联汽车及其传感器概述为主，项目2到项目6对多个传感器展开系统讲解，项目7则以多传感器融合标定为主。每个项目由学习目标、项目导入、学习路线、课前自测、知识准备、项目实施、项目小结、知识巩固和拓展任务9部分组成。本书将知识点和技能点融入典型工作任务的实施中，以满足工学结合、项目引导、理实一体化的教学需求。 本书可作为高职高专院校智能网联汽车技术和汽车智能技术等专业的教学用书，也可作为相关从业人员的参考书。

邹海鑫 教学方面主要承担汽车底盘相关的课程包括《底盘和制动系统诊断和修理》、《动力传输系统诊断和修理》、《汽车底盘综合实训》等，以及《汽车新技术》、《物联网概论》、《创业思维与方法》等课程。 连续5年获得教学质量优秀；2019年获得校级教学成果奖一等奖；主持省级教改项目1项，校级教改课题1项，精品在线开发课程1项。 2019年10月-12月参加深圳市的公派海培项目，到德国进行双元制的学习与培训。 科研方面： 主持校级科研项目1项，进行中，参与其他科研项目12项，撰写论文5篇。

项目1  汽车智能传感器概述与实训平台  1 【学习目标】  1 【项目导入】  1 【学习路线】  2 【课前自测】  2 【知识准备】  2 1.1  汽车发展历史  2 1.2  智能网联汽车的技术链  5 1.3  智能网联汽车的技术路线  7 1.3.1  特斯拉Model 3技术路线  7 1.3.2  谷歌Waymo自动驾驶汽车技术路线  8 1.4  智能网联汽车环境感知技术  9 1.4.1  环境感知传感器  10 1.4.2  多传感器信息融合  10 1.4.3  环境感知技术  11 1.5  智能网联汽车传感器发展趋势  12 【项目实施】  13 任务  认识实训平台  13 【项目小结】  17 【知识巩固】  17 【拓展任务】  18 项目2  车载摄像头的认识、装调与编程  19 【学习目标】  19 【项目导入】  19 【学习路线】  20 【课前自测】  20 【知识准备】  21 2.1  视觉传感器的发展历史  21 2.2  车载摄像头的视觉传感器  23 2.3  车载摄像头的工作原理及结构组成  25 2.4  车载摄像头的类型  26 2.4.1  按工作原理分类  27 2.4.2  按安装位置分类  29 2.5  车载摄像头的特点及应用  31 2.6  车载摄像头的技术参数  32 2.6.1  镜头的光学参数  32 2.6.2  图像传感器关键参数  35 2.7  车载摄像头的选用标准及性能要求  37 2.7.1  车载摄像头的选用标准  37 2.7.2  车载摄像头车规级性能要求  39 2.7.3  不同应用位置的车规级摄像头  39 2.8  实训任务必要知识准备  41 2.8.1  拆装与调试鱼眼摄像头知识准备  41 2.8.2  标定与调试360°全景环视功能知识准备  42 2.8.3  基于智能摄像头实现自动限速识别功能知识准备  42 2.8.4  基于视觉传感器实现车道线检测知识准备  46 【项目实施】  49 任务2.1  拆装与调试鱼眼摄像头  49 任务2.2  标定与调试360°全景环视功能  56 任务2.3  基于智能摄像头实现自动限速识别功能  62 任务2.4  基于视觉传感器实现车道线检测  73 【项目小结】  75 【知识巩固】  75 【拓展任务】  76 项目3  超声波雷达的认识、装调与故障诊断  77 【学习目标】  77 【项目导入】  77 【学习路线】  78 【课前自测】  78 【知识准备】  79 3.1  超声波雷达概述  79 3.1.1  超声波的定义  79 3.1.2  超声波的特性  79 3.1.3  超声波雷达的概念  80 3.1.4  超声波雷达的工作原理  80 3.2  超声波雷达系统的组成  80 3.2.1  超声波雷达  80 3.2.2  控制器  81 3.2.3  显示器  81 3.3  超声波雷达的类型  81 3.3.1  按照传感器类型分类  82 3.3.2  按照技术路线分类  82 3.3.3  按照用途分类  83 3.4  超声波雷达的性能评价参数及特点  83 3.4.1  技术参数  83 3.4.2  技术要求  84 3.4.3  超声波雷达的特点  84 3.5  实训任务必要知识准备  85 3.5.1  超声波雷达控制器接口定义  85 3.5.2  超声波雷达的常见故障原因分析  87 【项目实施】  87 任务3.1  拆装与调试超声波雷达  87 任务3.2  超声波雷达的故障诊断与排除  90 【项目小结】  95 【知识巩固】  95 【拓展任务】  96 项目4  车载毫米波雷达的认识、装调与故障诊断  97 【学习目标】  97 【项目导入】  97 【学习路线】  98 【课前自测】  98 【知识准备】  98 4.1  毫米波雷达的概念  99 4.1.1  毫米波  99 4.1.2  毫米波雷达的优缺点  99 4.2  毫米波雷达的分类  100 4.2.1  按频段分类  100 4.2.2  按探测距离分类  101 4.2.3  按工作原理分类  101 4.3  毫米波雷达系统的构成  103 4.3.1  天线  103 4.3.2  射频组件  104 4.3.3  信号处理模块  104 4.3.4  控制电路  104 4.4  毫米波雷达及芯片参数介绍  104 4.4.1  毫米波雷达具体技术参数介绍  104 4.4.2  毫米波雷达芯片技术参数  108 4.5  毫米波雷达的选用标准  108 4.5.1  自适应巡航控制系统  109 4.5.2  变道辅助系统  110 4.5.3  自动紧急制动系统  110 4.6  实训任务必要知识准备  111 4.6.1  拆装与调试毫米波雷达知识准备  111 4.6.2  毫米波雷达的故障诊断与排除知识准备  112 4.6.3  基于毫米波雷达实现前方碰撞预警功能知识准备  113 【项目实施】  114 任务4.1  拆装与调试毫米波雷达  114 任务4.2  毫米波雷达的故障诊断与排除  118 任务4.3  基于毫米波雷达实现前方碰撞预警功能的开发  122 【项目小结】  127 【知识巩固】  127 【拓展任务】  128 项目5  激光雷达的认识、装调与故障诊断  129 【学习目标】  129 【项目导入】  129 【学习路线】  130 【课前自测】  130 【知识准备】  130 5.1  激光雷达概述  131 5.1.1  激光  131 5.1.2  激光雷达  132 5.2  激光雷达系统的构成  133 5.3  激光雷达的类型  133 5.3.1  按激光波长分类  133 5.3.2  按工作原理分类  134 5.3.3  按结构分类  136 5.3.4  按线数划分  140 5.4  激光雷达的应用  140 5.4.1  3D建模进行环境感知  140 5.4.2  基于激光雷达的定位  141 5.5  激光雷达的性能指标  141 5.6  实训任务必要知识准备  143 5.6.1  拆装与调试激光雷达知识准备  143 5.6.2  激光雷达的故障诊断与排除知识准备  145 【项目实施】  145 任务5.1  拆装与调试激光雷达  145 任务5.2  激光雷达的故障诊断与排除  150 【项目小结】  152 【知识巩固】  152 【拓展任务】  153 项目6  组合导航的认识、装调与故障诊断  154 【学习目标】  154 【项目导入】  154 【学习路线】  155 【课前自测】  155 【知识准备】  155 6.1  导航系统的发展历程  156 6.2  智能网联汽车的定位系统概述  158 6.2.1  基于GNSS信号的定位  158 6.2.2  航迹推算  159 6.2.3  环境特征匹配  160 6.2.4  多传感器融合  160 6.3  组合导航系统  161 6.3.1  惯性导航系统  161 6.3.2  车用惯性导航系统的核心算法  168 6.3.3  车用惯性导航系统的核心竞争力在于芯片设计与封装  172 6.4  智能网联汽车对高精度定位的需求  173 6.4.1  高精度定位的需求  173 6.4.2  高精度卫星定位的必要性  173 6.5  高精度地图与高精度定位  174 6.5.1  高精度地图  174 6.5.2  高精度定位  175 6.6  实训任务必要知识准备  176 6.6.1  拆装与调试组合导航知识准备  176 6.6.2  组合导航系统的故障诊断与排除知识准备  179 【项目实施】  180 任务6.1  拆装与调试组合导航  180 任务6.2  组合导航系统的故障诊断与排除  186 【项目小结】  189 【知识巩固】  189 【拓展任务】  190 项目7  综合实践  191 【学习目标】  191 【项目导入】  191 【学习路线】  192 【课前自测】  192 【知识准备】  192 7.1  ROS基本概念  192 7.1.1  基本概念  193 7.1.2  ROS命令  194 7.2  开源自动驾驶框架Autoware  195 【项目实施】  196 任务7.1  激光雷达与视觉传感器的融合标定  196 任务7.2  毫米波雷达与视觉传感器的融合标定  213 【项目小结】  222 【知识巩固】  222 【拓展任务】  224