车辆组合定位与导航系统：理论、方法及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王庆，张小国 著

图书标签:

• 车辆导航
• 组合定位
• 导航系统
• 车辆工程
• 智能交通
• 定位技术
• 算法设计
• 应用研究
• 自动驾驶
• 误差分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030476999

版次：1

商品编码：11901416

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：253

字数：333000

正文语种：中文

内容简介

　　《车辆组合定位与导航系统：理论、方法及应用》针对城市环境下卫星定位信号受到遮挡而不能准确定位的实际问题，系统阐述了面向车辆定位的数字地图模型及其空间数据库生成的理论，建立了地图匹配、多传感器信息融合、参数校正的方法，分析了数字地图的构建模型、数据质量对车辆定位效果的影响规律，以香港消防处第三代车辆调派系统为典型应用案例，详细介绍了GPS/DR/MM车辆组合定位系统在香港特别行政区的实际应用情况。
　　《车辆组合定位与导航系统：理论、方法及应用》适合从事车辆定位与导航、智能交通系统、地理信息系统研究开发的科研和工程技术人员以及高等学校相关专业的高年级本科生和研究生阅读参考。

作者简介

　　王庆，教授，博士生导师，东南大学空间信息与导航定位研究中心主任、困土资源部土地实地调查监测技术重点实验室主任，科技部村镇建设领域“十三五”战略规划专家组成员、中国智能交通协会专家组成员、中组部“万人计划”第一批科技创新领军人才。先后承担国家科技支撑计划重点项目、公益性行业基金项目、国家自然科学基金项目10余项，获省部级科技进步奖6项，在国内外核心刊物上发表论文近百篇，出版学术专著3部。
　　
　　张小国，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为空间信息处理与导航定位技术。2002年至2003年间就职于新加坡南洋理工学院Maritime Research Center，从事GIS相关理论和应用研究。2003年至2010年就职于摩托罗拉全球软件集团南京软件中心，历任高级软件工程师、资深软件工程师等职。2010年进入东南大学工作。目前主持“十二五”国家科技支撑课题1项，公益性行业基金课题1项，获省部级科学技术奖二等奖1项，在国内外核心刊物上发表论文30余篇，获美国发明专利授权1项、中国发明专利授权2项。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 研究背景和意义
1．2 车辆导航和定位的发展简史
1．3 现代车辆导航定位技术现状和发展方向
1．3．1 现代车辆导航定位系统组成及功能
1．3．2 现代车辆导航定位系统面临的现实技术问题
1．3．3 现代车辆导航定位技术的发展方向
1．3．4 现代车辆导航定位系统的研究意义
参考文献

第2章 车辆导航及其相关技术的基本理论
2．1 GNSS定位基本原理
2．2 航位推算的基本原理
2．3 GIS简介
2．3．1 GIS的定义及组成
2．3．2 GIS的历史发展过程
2．3．3 GIS的现状和发展方向
2．4 空间坐标及变换技术
2．4．1 坐标的定义
2．4．2 GPS坐标系与GIS坐标系的变换关系
2．4．3 地球投影变换
2．4 ，4大地直角坐标和大地坐标的变换
2．4．5 不同坐标系的相互转换
2．5 地图匹配原理
2．6 Kalman滤波
2．6．1 最小方差估计
2．6．2 Kalman滤波
2．6．3 Kalman滤波方程
2．6．4 离散Kalman滤波的计算流程
2．7 当前车辆导航技术的比较
参考文献

第3章 面向车辆导航的GIS模型与系统
3．1 面向车辆导航的GIS-VNGIS简介
3．1．1 将GIS引入车载导航系统中的意义
3．1．2 VNGIS的研究现状和发展方向
3．1．3 VNGIS的数据需求
3．2 基于OR模型的VNGIS系统设计和构造
3．2．1 空间数据库管理技术的面向对象管理
3．2．2 VNGIS中空间数据库模型
3．2．3 空间地物的对象关系映射
3．2．4 基于OR模型的VNGIS的系统框架
3．3 定位信息轻量级报文分类器
3．3．1 软件架构设计
3．3．2 单报文基本匹配器设计
3．3．3 多报文有限状态分类器设计
参考文献

第4章 面向车辆导航的空间数据库生成方法
4．1 面向车载导航的数字地图概述
4．1．1 数字地图与车辆导航系统
4．1．2 数字地图概念模型
4．1．3 数字地图的标准化
4．1．4 数字地图生成一般流程
4．1．5 数字地图生成中的核心技术问题
4．2 基于道路节点连接的道路网模型及其自动生成算法
4．2．1 基于节点连接网络模型
4．2．2 道路网络的数据库自动生成算法
4．2．3 预处理求交算法讨论
4．2．4 算法复杂度分析
4．3 基于道路外轮廓的路心线自动生成算法
4．3．1 路心线自动生成的意义
4．3．2 轮廓插值和路心线生成算法
4．3．3 道路网络跟踪算法
4．3．4 道路网络的路口形式分析
4．3．5 基于DP算法的路心线精简
……
第5章 地图匹配的基本理论与方法
第6章 面向地图匹配算法的数字地图误差分析及对策
第7章 GPS/DR/MM组合定位理论与方法
第8章 GPS/DR/MM车载组合导航系统在香港的应用
索引

前言/序言

《车轮上的智慧：城市交通动态演化与智能调度研究》 内容简介： 本书聚焦于当代城市交通系统所面临的挑战，深入剖析城市交通网络的动态演化规律，并在此基础上探索前沿的智能调度策略。本书并非一本关于具体硬件设备或导航技术的操作手册，而是侧重于理解和改造交通系统的“大脑”和“神经”。 第一部分：城市交通的脉动——动态演化机理 在这一部分，我们将视角从单一车辆的行驶轨迹，提升到整个城市交通网络的宏观运行层面。我们不再讨论如何精确地将车辆定位到某个路口，而是研究为什么这个路口在高峰期会拥堵，又为何在夜间会畅通无阻。 交通流的复杂性与涌现行为： 书中将详细阐述交通流并非简单的个体行为叠加，而是存在复杂的相互作用，从而涌现出诸如交通拥堵波、车队形成等宏观现象。我们将运用统计物理学、复杂网络理论等前沿工具，构建模型来刻画这些涌现行为的内在机制。例如，我们不会计算某辆车在几秒内到达目的地，而是分析在不同交通密度下，信息（如拥堵信息）如何在车流中传播，以及这种传播如何影响整体车流的速度和密度。 个体行为与集体决策的博弈： 探讨个体驾驶员在有限信息和自身利益驱动下的决策，如何与整体交通系统的优化目标产生冲突或协同。我们将分析不同驾驶行为（如保守驾驶、激进驾驶）对局部和全局交通状态的影响，并研究如何通过引导或激励机制，促使个体行为趋向于服务整体交通效率。这涉及到对驾驶员心理模型和行为模式的洞察，而非简单的路径计算。 环境因素与交通系统的相互作用： 深入研究天气、节假日、大型活动、道路施工等外部环境因素，如何动态地改变交通网络的拓扑结构和运行状态。我们将分析这些因素的“扰动”如何传播，以及交通系统如何对这些扰动进行响应和适应。例如，我们将研究一场突如其来的暴雨如何在一小时内改变城市主要干道的拥堵等级，并预测其对周边次干道的影响。 第二部分：运筹帷幄——智能调度策略的创新 在理解了交通系统的动态特性之后，本书将重点介绍如何通过创新的智能调度策略，来提升交通系统的运行效率、减少拥堵、降低排放，并最终改善城市居民的出行体验。这里提到的“调度”并非指具体车辆的导航指令，而是指对整个交通资源的宏观调控。 基于预测的交通信号优化： 传统的交通信号灯往往采用固定配时或简单的感应控制。本书将介绍如何利用历史数据、实时交通流信息以及天气、活动等外部因素，构建高精度的交通流量预测模型。基于这些预测，我们将设计能够动态调整信号配时策略，实现区域乃至全市范围内的“绿色波”优化，最大化车辆的通行效率，减少不必要的等待。例如，我们将研究如何在某个区域发生大规模交通流量预测性增长时，提前调整相邻路口的信号时长，以疏导车流。 协同式公共交通调度： 探讨如何通过智能调度系统，实现公交、地铁、出租车等多种公共交通方式之间的协同。我们将研究如何根据实时的客流需求和交通状况，动态调整发车频率、优化线路设计，甚至实现不同交通工具之间的无缝换乘。目标是构建一个高效、便捷、一体化的公共交通网络。我们将探讨如何根据某一时间段内特定区域的客流激增，临时增加公交班次，并与附近的地铁站联动，确保乘客能快速抵达。 区域交通管理与动态限流： 针对特定区域或特定时段的交通拥堵，本书将研究基于区域的交通管理策略。这包括但不限于动态车道管理、潮汐车道设置、以及在极端拥堵情况下采取的区域性通行限制或引导措施。我们将讨论如何通过信息发布和智能诱导，引导车辆选择替代路线或出行方式，从而缓解核心区域的交通压力。例如，在预测到某大型演唱会结束后可能出现的交通瘫痪时，提前在周边区域启动动态限流措施，引导车辆分流。 出行需求管理与行为引导： 探索如何通过信息服务、定价机制、以及激励措施，来影响和管理居民的出行需求。例如，通过提供实时的拥堵信息、公共交通的便捷性信息，鼓励居民选择绿色出行方式；或者通过差异化的停车费用、拥堵收费等经济手段，引导居民在非高峰时段出行。这是一种从源头上解决交通问题的思路，而非仅仅被动地管理已经出现的交通流。 本书的特点： 本书的理论基础扎实，融合了交通工程、运筹学、计算机科学、统计学、经济学以及社会学等多学科的先进思想。本书旨在提供一套理解和改造城市交通系统的理论框架和方法论，为交通规划者、管理者和研究人员提供有价值的参考。本书的论述层次分明，逻辑严谨，语言精炼，力求在保持学术深度的同时，便于读者理解和应用。本书中所探讨的理论和方法，将有助于构建更加智能、高效、可持续的未来城市交通体系。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机器人技术充满兴趣的学生，这本书为我打开了探索车辆定位世界的新视角。一直以来，我对机器人如何在复杂未知环境中导航感到着迷。书中关于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的章节，简直是为我量身定做的。作者详细讲解了各种SLAM算法的原理，包括基于特征的SLAM（如ORB-SLAM）和直接法SLAM（如LSD-SLAM）。我特别喜欢书中关于后端优化的讨论，例如位姿图优化（Pose Graph Optimization）是如何通过全局约束来减少累积误差的，这对于构建高精度地图至关重要。书中的数学推导虽然严谨，但作者总是能用形象的比喻来解释复杂的概念，让我这个初学者也能逐渐领悟。例如，在讲解重定位（Relocalization）时，作者生动地比喻它就像是在未知环境中，找到之前走过的路并确认自己的位置。此外，书中关于点云配准（Point Cloud Registration）的章节，对于理解激光雷达SLAM的地图构建过程非常有帮助。我从中学到了如何使用ICP（Iterative Closest Point）算法来对齐点云，以及如何处理不同传感器数据之间的时空同步问题。这本书为我未来的研究和实践打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容结构安排得非常合理，逻辑清晰，循序渐进。我之前接触过一些关于车辆定位的零散知识，但总是觉得缺乏系统性。这本书从最基础的传感器原理讲起，逐步深入到复杂的算法和系统集成。我特别喜欢书中关于“坐标系转换”的章节，这对于理解不同传感器之间如何进行数据关联至关重要。作者用清晰的图示和详细的公式，解释了地固坐标系、导航坐标系、车体坐标系之间的转换关系，以及如何在这些坐标系之间进行数据融合。书中还详细介绍了多种常用的定位算法，包括基于GNSS的定位、基于IMU的惯性导航、基于激光雷达的点云匹配、以及基于视觉的里程计和SLAM。对于每种算法，作者都对其工作原理、优缺点以及适用场景进行了详细的阐述。我印象深刻的是书中关于“定位误差分析”的部分，它让读者认识到，任何定位系统都存在误差，关键在于如何有效地估计和补偿这些误差，并尽可能地减小其对系统性能的影响。这本书为我提供了一个全面而系统的车辆定位知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都非常令人赞叹，它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在娓娓道来。我一直对车辆定位技术在城市复杂环境下的鲁棒性问题感到好奇。书中详细探讨了多种干扰因素，例如多径效应、信号遮挡、动态障碍物以及环境纹理的缺失，并提供了相应的解决方案。我特别欣赏书中对传感器融合策略的深入剖析。它不仅仅是简单的将不同传感器的数据加权平均，而是根据不同传感器的特性，采用更加精细的融合方法，例如基于置信度的融合、基于模型预测的融合等。书中还提到了许多先进的定位技术，例如基于视觉里程计和IMU的紧耦合融合，以及利用高精度地图和激光雷达扫描进行定位的辅助方法。我从书中学习到了如何根据实际应用场景，选择最合适的传感器组合和融合策略，从而构建出高性能、高鲁棒性的车辆定位系统。此外，书中关于定位系统的性能评估和验证方法也给了我很大的启发，让我能够更客观地评估系统的优劣，并找出改进的方向。这本书为我提供了一个非常全面的视角，来理解和解决车辆定位中的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让我感到惊叹。我一直对车辆定位在动态环境下的挑战感到好奇，比如在隧道、高楼林立的城市峡谷，或者是在天气恶劣的情况下。书中详细探讨了这些挑战，并提供了相应的解决方案。我特别关注了书中关于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的部分，它如何在未知环境中同时进行自身定位和环境地图构建，这对于机器人和无人驾驶车辆的自主导航至关重要。作者对不同SLAM算法的优缺点进行了详细的对比分析，包括基于特征的SLAM、直接法SLAM以及一些深度学习方法在SLAM中的应用。书中的数学推导也非常严谨，但同时又辅以直观的解释，让即使是不熟悉高等数学的读者也能逐步理解。例如，在解释位姿图优化（Pose Graph Optimization）时，作者用非常形象的比喻说明了如何通过全局约束来修正局部累积误差，这比单纯的数学公式更有助于理解。另外，关于传感器融合的鲁棒性问题，书中也进行了深入的探讨，例如如何处理传感器失效、数据异常以及环境变化带来的影响。我学到了许多在实际工程中非常实用的技巧，比如如何选择合适的传感器组合、如何进行数据预处理和滤波、以及如何评估定位系统的性能。这本书不仅仅是理论知识的传递，更是作者在这一领域丰富实践经验的结晶，读起来受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

从读者的角度来看，这本书在实际应用方面的案例分析和技术细节讲解是它最大的亮点之一。我一直在关注自动驾驶技术的发展，而车辆定位是其核心技术之一。书中关于利用高精度地图（HD Map）进行定位的章节，详细介绍了地图的构建方法、特征提取，以及如何将传感器感知到的环境信息与地图进行匹配，实现厘米级的定位精度。我尤其对视觉SLAM在城市环境中的应用感到兴奋，书中探讨了如何利用立体视觉、单目视觉以及多摄像头系统来估计车辆的运动，并且详细介绍了如何解决光照变化、遮挡等问题。另外，书中关于GNSS（全球导航卫星系统）与其他传感器融合的策略也给了我很大的启发。例如，在GPS信号弱的区域，如何有效地利用IMU、轮速计甚至视觉里程计来弥补GPS的不足，保持定位的连续性和精度。书中还提到了许多工程上的考量，比如如何选择合适的硬件平台、如何进行实时性优化、以及如何评估系统的可靠性。我从中学到了许多在实际研发过程中可能遇到的问题以及相应的解决方法，这使得我对如何将理论知识转化为实际产品有了更清晰的认识。这本书为我提供了一个从理论到实践的完整框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一本宝藏！我一直对车辆定位与导航技术很感兴趣，尤其是在复杂的城市环境中，GPS信号往往不稳定，这时候多传感器融合的优势就显现出来了。作者在书中深入浅出地介绍了多种定位技术，比如惯性测量单元（IMU）在惯性导航中的作用，激光雷达（LiDAR）在环境感知和点云匹配中的应用，以及视觉传感器（相机）在视觉里程计和特征匹配方面的强大能力。更让我印象深刻的是，书中详细阐述了卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其各种变种（如扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF）在融合这些异构传感器数据时的原理和实现细节。它不仅仅是理论的堆砌，更是通过大量的图示和伪代码，让复杂的算法变得易于理解。我尤其喜欢书中关于高精度地图的应用部分，它如何结合实时传感器数据，实现厘米级的定位精度，这对于自动驾驶的实现至关重要。书中的案例分析也很丰富，从传统的车载导航系统到最新的无人机和AGV（自动导引车）的应用，都提供了非常有价值的参考。读完这本书，我对车辆定位的理解有了质的飞跃，仿佛打开了一扇新的大门，看到了科技在出行领域无限的可能性。我强烈推荐给所有对车辆导航、自动驾驶、机器人技术感兴趣的研究者、工程师和学生，这本书绝对是你们案头必备的参考书。它涵盖了从基础理论到前沿技术的全方位内容，绝对物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论基础讲解得非常扎实，完全满足了我对车辆定位技术底层原理的求知欲。我一直对惯性导航系统（INS）的工作原理感到好奇，这本书详细介绍了IMU的组成、测量误差以及如何通过积分来估计姿态和位置。特别是关于陀螺仪和加速度计的误差模型，以及如何对其进行补偿，这部分内容对我理解INS的精度限制非常有帮助。书中还深入讲解了大地测量学的基础知识，如椭球模型、大地坐标系与地理坐标系之间的转换，这些对于实现高精度定位是必不可少的。我最喜欢的是书中关于传感器误差建模和状态估计的部分。作者用清晰的逻辑和丰富的数学公式，一步步推导出了卡尔曼滤波器的核心方程，并解释了它如何在不断更新的测量数据中，对车辆的真实状态进行最优估计。对于非线性系统的处理，书中也详细介绍了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的原理和应用。此外，书中还提到了贝叶斯滤波、粒子滤波等更高级的滤波方法，虽然我还没有完全消化，但已经让我对定位技术有了更宏观的认识。这本书的价值在于它能够帮助读者建立起对车辆定位技术坚实的理论基础，无论是想深入研究还是进行工程实践，都能从中受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和前沿性令我印象深刻。我是一名研究自动驾驶的工程师，一直关注着最新的定位技术发展。书中关于高精度定位的最新研究成果，如基于深度学习的定位方法，以及RTK-GNSS（实时动态差分全球定位系统）和视觉/激光雷达融合的最新进展，都让我受益匪浅。作者对这些前沿技术的原理、优缺点以及在实际应用中的挑战都进行了详细的分析。我尤其关注了书中关于“定位与建图的解耦与耦合”的讨论，这对于理解不同定位策略的优劣势非常关键。书中对一些新型传感器，如固态激光雷达、MEMS IMU等的介绍，也让我对未来的硬件发展趋势有了更深的认识。我从书中学习到了如何将不同的定位技术进行有机结合，以应对各种复杂的驾驶场景。例如，在GNSS信号受干扰的区域，如何利用视觉里程计和IMU的融合信息来维持高精度的定位；在高速行驶时，如何利用高精度地图和激光雷达扫描来快速准确地进行定位。这本书的内容非常丰富，涵盖了从基础理论到最前沿的研究成果，为我提供了宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常独特，不像一般的教科书那样枯燥乏味，而是充满了作者对该领域的深刻见解和热情。我之前对多传感器融合的概念有些模糊，读了这本书之后，我才真正理解了不同传感器之间的优势互补。例如，IMU能够提供高频率的姿态和角速度信息，但存在累积误差；GNSS能够提供全局位置信息，但在城市峡谷和室内会失效；激光雷达和相机则能提供丰富的环境信息，但受天气和光照影响较大。书中详细阐述了如何将这些不同特性的传感器数据进行有效的融合，以达到比单一传感器更优越的定位性能。作者对各种融合算法的讲解也十分到位，从经典的卡尔曼滤波到更先进的因子图优化，都进行了清晰的阐述。我尤其喜欢书中关于“系统标定”的部分，这是一个在实际工程中非常关键但常常被忽视的环节。作者详细介绍了内外参标定、时间同步标定等技术，并提供了相应的实践建议。这让我认识到，一个高性能的定位系统，离不开精密的硬件设计和准确的参数标定。这本书不仅教授了理论，更传递了一种严谨的工程思维。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对车辆导航系统充满好奇的爱好者，这本书简直是一次知识的盛宴。我一直对车辆是如何知道自己在哪里，以及如何规划路径感到着迷。这本书详细解释了定位和导航的方方面面。我最喜欢的部分是关于传感器融合的讲解。作者通过生动的例子，说明了为什么需要融合不同的传感器，例如GPS、IMU、轮速计、激光雷达和摄像头。它就像是在告诉你，一个人不可能只依靠一只眼睛来判断距离和速度，需要结合听觉、触觉等多种感官才能更准确地认识世界。书中对卡尔曼滤波等核心算法的讲解，虽然有一定的数学深度，但作者用通俗易懂的方式将其解释清楚，让我这个非专业人士也能大致理解其中的原理。而且，书中还介绍了许多实际应用中的案例，比如在城市复杂环境中，如何克服GPS信号盲区，以及在隧道中如何依靠IMU来维持定位。这些内容让我对车辆导航系统的实际运行有了更直观的认识，也让我对未来的自动驾驶充满了期待。这本书让我觉得自己不再是旁观者，而是能够理解其中奥秘的“内部人士”。

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到货神速，不错！

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讲解太泛

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好的很

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最近需要，买来看看，还不错

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可以可以

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书不值，内容一般

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