車輛組閤定位與導航係統：理論、方法及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

王慶，張小國 著

圖書標籤:

• 車輛導航
• 組閤定位
• 導航係統
• 車輛工程
• 智能交通
• 定位技術
• 算法設計
• 應用研究
• 自動駕駛
• 誤差分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030476999

版次：1

商品編碼：11901416

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：253

字數：333000

正文語種：中文

內容簡介

　　《車輛組閤定位與導航係統：理論、方法及應用》針對城市環境下衛星定位信號受到遮擋而不能準確定位的實際問題，係統闡述瞭麵嚮車輛定位的數字地圖模型及其空間數據庫生成的理論，建立瞭地圖匹配、多傳感器信息融閤、參數校正的方法，分析瞭數字地圖的構建模型、數據質量對車輛定位效果的影響規律，以香港消防處第三代車輛調派係統為典型應用案例，詳細介紹瞭GPS/DR/MM車輛組閤定位係統在香港特彆行政區的實際應用情況。
　　《車輛組閤定位與導航係統：理論、方法及應用》適閤從事車輛定位與導航、智能交通係統、地理信息係統研究開發的科研和工程技術人員以及高等學校相關專業的高年級本科生和研究生閱讀參考。

作者簡介

　　王慶，教授，博士生導師，東南大學空間信息與導航定位研究中心主任、睏土資源部土地實地調查監測技術重點實驗室主任，科技部村鎮建設領域“十三五”戰略規劃專傢組成員、中國智能交通協會專傢組成員、中組部“萬人計劃”第一批科技創新領軍人纔。先後承擔國傢科技支撐計劃重點項目、公益性行業基金項目、國傢自然科學基金項目10餘項，獲省部級科技進步奬6項，在國內外核心刊物上發錶論文近百篇，齣版學術專著3部。
　　
　　張小國，博士，副教授，碩士生導師，研究方嚮為空間信息處理與導航定位技術。2002年至2003年間就職於新加坡南洋理工學院Maritime Research Center，從事GIS相關理論和應用研究。2003年至2010年就職於摩托羅拉全球軟件集團南京軟件中心，曆任高級軟件工程師、資深軟件工程師等職。2010年進入東南大學工作。目前主持“十二五”國傢科技支撐課題1項，公益性行業基金課題1項，獲省部級科學技術奬二等奬1項，在國內外核心刊物上發錶論文30餘篇，獲美國發明專利授權1項、中國發明專利授權2項。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 研究背景和意義
1．2 車輛導航和定位的發展簡史
1．3 現代車輛導航定位技術現狀和發展方嚮
1．3．1 現代車輛導航定位係統組成及功能
1．3．2 現代車輛導航定位係統麵臨的現實技術問題
1．3．3 現代車輛導航定位技術的發展方嚮
1．3．4 現代車輛導航定位係統的研究意義
參考文獻

第2章 車輛導航及其相關技術的基本理論
2．1 GNSS定位基本原理
2．2 航位推算的基本原理
2．3 GIS簡介
2．3．1 GIS的定義及組成
2．3．2 GIS的曆史發展過程
2．3．3 GIS的現狀和發展方嚮
2．4 空間坐標及變換技術
2．4．1 坐標的定義
2．4．2 GPS坐標係與GIS坐標係的變換關係
2．4．3 地球投影變換
2．4 ，4大地直角坐標和大地坐標的變換
2．4．5 不同坐標係的相互轉換
2．5 地圖匹配原理
2．6 Kalman濾波
2．6．1 最小方差估計
2．6．2 Kalman濾波
2．6．3 Kalman濾波方程
2．6．4 離散Kalman濾波的計算流程
2．7 當前車輛導航技術的比較
參考文獻

第3章 麵嚮車輛導航的GIS模型與係統
3．1 麵嚮車輛導航的GIS-VNGIS簡介
3．1．1 將GIS引入車載導航係統中的意義
3．1．2 VNGIS的研究現狀和發展方嚮
3．1．3 VNGIS的數據需求
3．2 基於OR模型的VNGIS係統設計和構造
3．2．1 空間數據庫管理技術的麵嚮對象管理
3．2．2 VNGIS中空間數據庫模型
3．2．3 空間地物的對象關係映射
3．2．4 基於OR模型的VNGIS的係統框架
3．3 定位信息輕量級報文分類器
3．3．1 軟件架構設計
3．3．2 單報文基本匹配器設計
3．3．3 多報文有限狀態分類器設計
參考文獻

第4章 麵嚮車輛導航的空間數據庫生成方法
4．1 麵嚮車載導航的數字地圖概述
4．1．1 數字地圖與車輛導航係統
4．1．2 數字地圖概念模型
4．1．3 數字地圖的標準化
4．1．4 數字地圖生成一般流程
4．1．5 數字地圖生成中的核心技術問題
4．2 基於道路節點連接的道路網模型及其自動生成算法
4．2．1 基於節點連接網絡模型
4．2．2 道路網絡的數據庫自動生成算法
4．2．3 預處理求交算法討論
4．2．4 算法復雜度分析
4．3 基於道路外輪廓的路心綫自動生成算法
4．3．1 路心綫自動生成的意義
4．3．2 輪廓插值和路心綫生成算法
4．3．3 道路網絡跟蹤算法
4．3．4 道路網絡的路口形式分析
4．3．5 基於DP算法的路心綫精簡
……
第5章 地圖匹配的基本理論與方法
第6章 麵嚮地圖匹配算法的數字地圖誤差分析及對策
第7章 GPS/DR/MM組閤定位理論與方法
第8章 GPS/DR/MM車載組閤導航係統在香港的應用
索引

前言/序言

《車輪上的智慧：城市交通動態演化與智能調度研究》 內容簡介： 本書聚焦於當代城市交通係統所麵臨的挑戰，深入剖析城市交通網絡的動態演化規律，並在此基礎上探索前沿的智能調度策略。本書並非一本關於具體硬件設備或導航技術的操作手冊，而是側重於理解和改造交通係統的“大腦”和“神經”。 第一部分：城市交通的脈動——動態演化機理 在這一部分，我們將視角從單一車輛的行駛軌跡，提升到整個城市交通網絡的宏觀運行層麵。我們不再討論如何精確地將車輛定位到某個路口，而是研究為什麼這個路口在高峰期會擁堵，又為何在夜間會暢通無阻。 交通流的復雜性與湧現行為： 書中將詳細闡述交通流並非簡單的個體行為疊加，而是存在復雜的相互作用，從而湧現齣諸如交通擁堵波、車隊形成等宏觀現象。我們將運用統計物理學、復雜網絡理論等前沿工具，構建模型來刻畫這些湧現行為的內在機製。例如，我們不會計算某輛車在幾秒內到達目的地，而是分析在不同交通密度下，信息（如擁堵信息）如何在車流中傳播，以及這種傳播如何影響整體車流的速度和密度。 個體行為與集體決策的博弈： 探討個體駕駛員在有限信息和自身利益驅動下的決策，如何與整體交通係統的優化目標産生衝突或協同。我們將分析不同駕駛行為（如保守駕駛、激進駕駛）對局部和全局交通狀態的影響，並研究如何通過引導或激勵機製，促使個體行為趨嚮於服務整體交通效率。這涉及到對駕駛員心理模型和行為模式的洞察，而非簡單的路徑計算。 環境因素與交通係統的相互作用： 深入研究天氣、節假日、大型活動、道路施工等外部環境因素，如何動態地改變交通網絡的拓撲結構和運行狀態。我們將分析這些因素的“擾動”如何傳播，以及交通係統如何對這些擾動進行響應和適應。例如，我們將研究一場突如其來的暴雨如何在一小時內改變城市主要乾道的擁堵等級，並預測其對周邊次乾道的影響。 第二部分：運籌帷幄——智能調度策略的創新 在理解瞭交通係統的動態特性之後，本書將重點介紹如何通過創新的智能調度策略，來提升交通係統的運行效率、減少擁堵、降低排放，並最終改善城市居民的齣行體驗。這裏提到的“調度”並非指具體車輛的導航指令，而是指對整個交通資源的宏觀調控。 基於預測的交通信號優化： 傳統的交通信號燈往往采用固定配時或簡單的感應控製。本書將介紹如何利用曆史數據、實時交通流信息以及天氣、活動等外部因素，構建高精度的交通流量預測模型。基於這些預測，我們將設計能夠動態調整信號配時策略，實現區域乃至全市範圍內的“綠色波”優化，最大化車輛的通行效率，減少不必要的等待。例如，我們將研究如何在某個區域發生大規模交通流量預測性增長時，提前調整相鄰路口的信號時長，以疏導車流。 協同式公共交通調度： 探討如何通過智能調度係統，實現公交、地鐵、齣租車等多種公共交通方式之間的協同。我們將研究如何根據實時的客流需求和交通狀況，動態調整發車頻率、優化綫路設計，甚至實現不同交通工具之間的無縫換乘。目標是構建一個高效、便捷、一體化的公共交通網絡。我們將探討如何根據某一時間段內特定區域的客流激增，臨時增加公交班次，並與附近的地鐵站聯動，確保乘客能快速抵達。 區域交通管理與動態限流： 針對特定區域或特定時段的交通擁堵，本書將研究基於區域的交通管理策略。這包括但不限於動態車道管理、潮汐車道設置、以及在極端擁堵情況下采取的區域性通行限製或引導措施。我們將討論如何通過信息發布和智能誘導，引導車輛選擇替代路綫或齣行方式，從而緩解核心區域的交通壓力。例如，在預測到某大型演唱會結束後可能齣現的交通癱瘓時，提前在周邊區域啓動動態限流措施，引導車輛分流。 齣行需求管理與行為引導： 探索如何通過信息服務、定價機製、以及激勵措施，來影響和管理居民的齣行需求。例如，通過提供實時的擁堵信息、公共交通的便捷性信息，鼓勵居民選擇綠色齣行方式；或者通過差異化的停車費用、擁堵收費等經濟手段，引導居民在非高峰時段齣行。這是一種從源頭上解決交通問題的思路，而非僅僅被動地管理已經齣現的交通流。 本書的特點： 本書的理論基礎紮實，融閤瞭交通工程、運籌學、計算機科學、統計學、經濟學以及社會學等多學科的先進思想。本書旨在提供一套理解和改造城市交通係統的理論框架和方法論，為交通規劃者、管理者和研究人員提供有價值的參考。本書的論述層次分明，邏輯嚴謹，語言精煉，力求在保持學術深度的同時，便於讀者理解和應用。本書中所探討的理論和方法，將有助於構建更加智能、高效、可持續的未來城市交通體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和前沿性令我印象深刻。我是一名研究自動駕駛的工程師，一直關注著最新的定位技術發展。書中關於高精度定位的最新研究成果，如基於深度學習的定位方法，以及RTK-GNSS（實時動態差分全球定位係統）和視覺/激光雷達融閤的最新進展，都讓我受益匪淺。作者對這些前沿技術的原理、優缺點以及在實際應用中的挑戰都進行瞭詳細的分析。我尤其關注瞭書中關於“定位與建圖的解耦與耦閤”的討論，這對於理解不同定位策略的優劣勢非常關鍵。書中對一些新型傳感器，如固態激光雷達、MEMS IMU等的介紹，也讓我對未來的硬件發展趨勢有瞭更深的認識。我從書中學習到瞭如何將不同的定位技術進行有機結閤，以應對各種復雜的駕駛場景。例如，在GNSS信號受乾擾的區域，如何利用視覺裏程計和IMU的融閤信息來維持高精度的定位；在高速行駛時，如何利用高精度地圖和激光雷達掃描來快速準確地進行定位。這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭從基礎理論到最前沿的研究成果，為我提供瞭寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對車輛導航係統充滿好奇的愛好者，這本書簡直是一次知識的盛宴。我一直對車輛是如何知道自己在哪裏，以及如何規劃路徑感到著迷。這本書詳細解釋瞭定位和導航的方方麵麵。我最喜歡的部分是關於傳感器融閤的講解。作者通過生動的例子，說明瞭為什麼需要融閤不同的傳感器，例如GPS、IMU、輪速計、激光雷達和攝像頭。它就像是在告訴你，一個人不可能隻依靠一隻眼睛來判斷距離和速度，需要結閤聽覺、觸覺等多種感官纔能更準確地認識世界。書中對卡爾曼濾波等核心算法的講解，雖然有一定的數學深度，但作者用通俗易懂的方式將其解釋清楚，讓我這個非專業人士也能大緻理解其中的原理。而且，書中還介紹瞭許多實際應用中的案例，比如在城市復雜環境中，如何剋服GPS信號盲區，以及在隧道中如何依靠IMU來維持定位。這些內容讓我對車輛導航係統的實際運行有瞭更直觀的認識，也讓我對未來的自動駕駛充滿瞭期待。這本書讓我覺得自己不再是旁觀者，而是能夠理解其中奧秘的“內部人士”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常獨特，不像一般的教科書那樣枯燥乏味，而是充滿瞭作者對該領域的深刻見解和熱情。我之前對多傳感器融閤的概念有些模糊，讀瞭這本書之後，我纔真正理解瞭不同傳感器之間的優勢互補。例如，IMU能夠提供高頻率的姿態和角速度信息，但存在纍積誤差；GNSS能夠提供全局位置信息，但在城市峽榖和室內會失效；激光雷達和相機則能提供豐富的環境信息，但受天氣和光照影響較大。書中詳細闡述瞭如何將這些不同特性的傳感器數據進行有效的融閤，以達到比單一傳感器更優越的定位性能。作者對各種融閤算法的講解也十分到位，從經典的卡爾曼濾波到更先進的因子圖優化，都進行瞭清晰的闡述。我尤其喜歡書中關於“係統標定”的部分，這是一個在實際工程中非常關鍵但常常被忽視的環節。作者詳細介紹瞭內外參標定、時間同步標定等技術，並提供瞭相應的實踐建議。這讓我認識到，一個高性能的定位係統，離不開精密的硬件設計和準確的參數標定。這本書不僅教授瞭理論，更傳遞瞭一種嚴謹的工程思維。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我感到驚嘆。我一直對車輛定位在動態環境下的挑戰感到好奇，比如在隧道、高樓林立的城市峽榖，或者是在天氣惡劣的情況下。書中詳細探討瞭這些挑戰，並提供瞭相應的解決方案。我特彆關注瞭書中關於SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術的部分，它如何在未知環境中同時進行自身定位和環境地圖構建，這對於機器人和無人駕駛車輛的自主導航至關重要。作者對不同SLAM算法的優缺點進行瞭詳細的對比分析，包括基於特徵的SLAM、直接法SLAM以及一些深度學習方法在SLAM中的應用。書中的數學推導也非常嚴謹，但同時又輔以直觀的解釋，讓即使是不熟悉高等數學的讀者也能逐步理解。例如，在解釋位姿圖優化（Pose Graph Optimization）時，作者用非常形象的比喻說明瞭如何通過全局約束來修正局部纍積誤差，這比單純的數學公式更有助於理解。另外，關於傳感器融閤的魯棒性問題，書中也進行瞭深入的探討，例如如何處理傳感器失效、數據異常以及環境變化帶來的影響。我學到瞭許多在實際工程中非常實用的技巧，比如如何選擇閤適的傳感器組閤、如何進行數據預處理和濾波、以及如何評估定位係統的性能。這本書不僅僅是理論知識的傳遞，更是作者在這一領域豐富實踐經驗的結晶，讀起來受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對機器人技術充滿興趣的學生，這本書為我打開瞭探索車輛定位世界的新視角。一直以來，我對機器人如何在復雜未知環境中導航感到著迷。書中關於SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的章節，簡直是為我量身定做的。作者詳細講解瞭各種SLAM算法的原理，包括基於特徵的SLAM（如ORB-SLAM）和直接法SLAM（如LSD-SLAM）。我特彆喜歡書中關於後端優化的討論，例如位姿圖優化（Pose Graph Optimization）是如何通過全局約束來減少纍積誤差的，這對於構建高精度地圖至關重要。書中的數學推導雖然嚴謹，但作者總是能用形象的比喻來解釋復雜的概念，讓我這個初學者也能逐漸領悟。例如，在講解重定位（Relocalization）時，作者生動地比喻它就像是在未知環境中，找到之前走過的路並確認自己的位置。此外，書中關於點雲配準（Point Cloud Registration）的章節，對於理解激光雷達SLAM的地圖構建過程非常有幫助。我從中學到瞭如何使用ICP（Iterative Closest Point）算法來對齊點雲，以及如何處理不同傳感器數據之間的時空同步問題。這本書為我未來的研究和實踐打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

從讀者的角度來看，這本書在實際應用方麵的案例分析和技術細節講解是它最大的亮點之一。我一直在關注自動駕駛技術的發展，而車輛定位是其核心技術之一。書中關於利用高精度地圖（HD Map）進行定位的章節，詳細介紹瞭地圖的構建方法、特徵提取，以及如何將傳感器感知到的環境信息與地圖進行匹配，實現厘米級的定位精度。我尤其對視覺SLAM在城市環境中的應用感到興奮，書中探討瞭如何利用立體視覺、單目視覺以及多攝像頭係統來估計車輛的運動，並且詳細介紹瞭如何解決光照變化、遮擋等問題。另外，書中關於GNSS（全球導航衛星係統）與其他傳感器融閤的策略也給瞭我很大的啓發。例如，在GPS信號弱的區域，如何有效地利用IMU、輪速計甚至視覺裏程計來彌補GPS的不足，保持定位的連續性和精度。書中還提到瞭許多工程上的考量，比如如何選擇閤適的硬件平颱、如何進行實時性優化、以及如何評估係統的可靠性。我從中學到瞭許多在實際研發過程中可能遇到的問題以及相應的解決方法，這使得我對如何將理論知識轉化為實際産品有瞭更清晰的認識。這本書為我提供瞭一個從理論到實踐的完整框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論基礎講解得非常紮實，完全滿足瞭我對車輛定位技術底層原理的求知欲。我一直對慣性導航係統（INS）的工作原理感到好奇，這本書詳細介紹瞭IMU的組成、測量誤差以及如何通過積分來估計姿態和位置。特彆是關於陀螺儀和加速度計的誤差模型，以及如何對其進行補償，這部分內容對我理解INS的精度限製非常有幫助。書中還深入講解瞭大地測量學的基礎知識，如橢球模型、大地坐標係與地理坐標係之間的轉換，這些對於實現高精度定位是必不可少的。我最喜歡的是書中關於傳感器誤差建模和狀態估計的部分。作者用清晰的邏輯和豐富的數學公式，一步步推導齣瞭卡爾曼濾波器的核心方程，並解釋瞭它如何在不斷更新的測量數據中，對車輛的真實狀態進行最優估計。對於非綫性係統的處理，書中也詳細介紹瞭擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）的原理和應用。此外，書中還提到瞭貝葉斯濾波、粒子濾波等更高級的濾波方法，雖然我還沒有完全消化，但已經讓我對定位技術有瞭更宏觀的認識。這本書的價值在於它能夠幫助讀者建立起對車輛定位技術堅實的理論基礎，無論是想深入研究還是進行工程實踐，都能從中受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一本寶藏！我一直對車輛定位與導航技術很感興趣，尤其是在復雜的城市環境中，GPS信號往往不穩定，這時候多傳感器融閤的優勢就顯現齣來瞭。作者在書中深入淺齣地介紹瞭多種定位技術，比如慣性測量單元（IMU）在慣性導航中的作用，激光雷達（LiDAR）在環境感知和點雲匹配中的應用，以及視覺傳感器（相機）在視覺裏程計和特徵匹配方麵的強大能力。更讓我印象深刻的是，書中詳細闡述瞭卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其各種變種（如擴展卡爾曼濾波 EKF、無跡卡爾曼濾波 UKF）在融閤這些異構傳感器數據時的原理和實現細節。它不僅僅是理論的堆砌，更是通過大量的圖示和僞代碼，讓復雜的算法變得易於理解。我尤其喜歡書中關於高精度地圖的應用部分，它如何結閤實時傳感器數據，實現厘米級的定位精度，這對於自動駕駛的實現至關重要。書中的案例分析也很豐富，從傳統的車載導航係統到最新的無人機和AGV（自動導引車）的應用，都提供瞭非常有價值的參考。讀完這本書，我對車輛定位的理解有瞭質的飛躍，仿佛打開瞭一扇新的大門，看到瞭科技在齣行領域無限的可能性。我強烈推薦給所有對車輛導航、自動駕駛、機器人技術感興趣的研究者、工程師和學生，這本書絕對是你們案頭必備的參考書。它涵蓋瞭從基礎理論到前沿技術的全方位內容，絕對物超所值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都非常令人贊嘆，它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師在娓娓道來。我一直對車輛定位技術在城市復雜環境下的魯棒性問題感到好奇。書中詳細探討瞭多種乾擾因素，例如多徑效應、信號遮擋、動態障礙物以及環境紋理的缺失，並提供瞭相應的解決方案。我特彆欣賞書中對傳感器融閤策略的深入剖析。它不僅僅是簡單的將不同傳感器的數據加權平均，而是根據不同傳感器的特性，采用更加精細的融閤方法，例如基於置信度的融閤、基於模型預測的融閤等。書中還提到瞭許多先進的定位技術，例如基於視覺裏程計和IMU的緊耦閤融閤，以及利用高精度地圖和激光雷達掃描進行定位的輔助方法。我從書中學習到瞭如何根據實際應用場景，選擇最閤適的傳感器組閤和融閤策略，從而構建齣高性能、高魯棒性的車輛定位係統。此外，書中關於定位係統的性能評估和驗證方法也給瞭我很大的啓發，讓我能夠更客觀地評估係統的優劣，並找齣改進的方嚮。這本書為我提供瞭一個非常全麵的視角，來理解和解決車輛定位中的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容結構安排得非常閤理，邏輯清晰，循序漸進。我之前接觸過一些關於車輛定位的零散知識，但總是覺得缺乏係統性。這本書從最基礎的傳感器原理講起，逐步深入到復雜的算法和係統集成。我特彆喜歡書中關於“坐標係轉換”的章節，這對於理解不同傳感器之間如何進行數據關聯至關重要。作者用清晰的圖示和詳細的公式，解釋瞭地固坐標係、導航坐標係、車體坐標係之間的轉換關係，以及如何在這些坐標係之間進行數據融閤。書中還詳細介紹瞭多種常用的定位算法，包括基於GNSS的定位、基於IMU的慣性導航、基於激光雷達的點雲匹配、以及基於視覺的裏程計和SLAM。對於每種算法，作者都對其工作原理、優缺點以及適用場景進行瞭詳細的闡述。我印象深刻的是書中關於“定位誤差分析”的部分，它讓讀者認識到，任何定位係統都存在誤差，關鍵在於如何有效地估計和補償這些誤差，並盡可能地減小其對係統性能的影響。這本書為我提供瞭一個全麵而係統的車輛定位知識體係。

評分☆☆☆☆☆

最近需要，買來看看，還不錯

評分☆☆☆☆☆

好的很

評分☆☆☆☆☆

好的很

評分☆☆☆☆☆

講解太泛

評分☆☆☆☆☆

書不值，內容一般

評分☆☆☆☆☆

最近需要，買來看看，還不錯

評分☆☆☆☆☆

書不值，內容一般

評分☆☆☆☆☆

講解太泛

評分☆☆☆☆☆

書不值，內容一般