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| 內容簡介： |
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《视觉感知智能车设计与实践教程》依据中国工程教育专业认证和新工科建设原则编写，内容深度契合实践教学需求，旨在培养能够适应和引领新技术、新业态、新模式的复合型拔尖创新人才。 《视觉感知智能车设计与实践教程》共6章，涵盖嵌入式系统、图像处理、深度学习、运动控制等内容，是一本以实践为导向、以真实案例为背景的实践教材。《视觉感知智能车设计与实践教程》以视觉感知为重点，讲解智能车设计、配置、调试全过程，结合丰富的产教融合实践案例，帮助读者理解和掌握智能车实际应用的各个环节。通过阅读《视觉感知智能车设计与实践教程》，读者将能全面提升在人工智能、自动驾驶等领域的技术水平和实践能力。
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目录第1章 结论 11.1 人工智能概述 11.1.1 人工智能起源与发展 11.1.2 人工智能基本概念与特征 21.1.3 人工智能的应用 31.1.4 人工智能的类型 31.2 智能汽车概述 41.2.1 汽车发展简史 41.2.2 智能汽车简介 51.2.3 车联网、智能交通系统与智能网联汽车 71.3 大学生智能汽车竞赛 81.3.1 大学生智能汽车竞赛简介 81.3.2 完全模型组比赛规则 9本章小结 11拓展阅读 12思考题 12第2章 视觉感知智能车嵌入式系统设计 132.1 视觉感知智能车嵌入式系统架构 132.1.1 嵌入式系统概述 132.1.2 EdgeBoard FZ3B 142.1.3 GD32 MCU 152.1.4 视觉感知智能车嵌入式系统架构设计 162.2 基于GD32 MCU的硬件开发基础 182.2.1 通用I/O端口 192.2.2 外部中断 212.2.3 定时器 232.2.4 通用同步异步收发传输器 282.2.5 集成电路总线 322.3 基于GD32F303的控制电路设计 372.3.1 电路设计 392.3.2 电源管理系统 412.4 视觉感知智能车控制功能实现 462.4.1 姿态控制 462.4.2 速度控制 462.4.3 人机交互 482.4.4 嵌入式系统通信 502.4.5 电量计驱动控制 52本章小结 52拓展阅读 52思考题 53第3章 视觉感知智能车图像处理技术 543.1 图像表示 543.1.1 图像表示方法 543.1.2 图像灰度化 583.1.3 图像二值化 593.2 相机标定 613.2.1 相机标定概念及作用 613.2.2 四大坐标系 623.2.3 坐标变换 633.2.4 张正友标定法 663.3 图像校正 683.3.1 图像畸变 683.3.2 透视变换 703.4 车辆行驶路径提取 713.4.1 边缘特征及检测与轮廓提取 713.4.2 滤波过滤无关元素 743.4.3 漫水填充算法 76本章小结 81拓展阅读 81思考题 82第4章 视觉感知智能车赛道标志检测技术 834.1 百度飞桨介绍 834.1.1 百度飞桨全景 834.1.2 AI Studio平台 854.2 深度学习概述 904.2.1 深度神经网络 904.2.2 卷积计算与卷积神经网络 924.2.3 **深度神经网络 974.2.4 深度学习的建模方法 984.3 基于深度学习的赛道标志检测 1004.3.1 图像采集 1004.3.2 数据标注与划分 1014.3.3 模型搭建 1034.3.4 模型训练与预测 1054.3.5 性能调优 1074.3.6 模型部署 109本章小结 112拓展阅读 112思考题 113第5章 视觉感知智能车行驶控制技术 1145.1 视觉感知智能车路径规划 1145.1.1 贝塞尔*线 1145.1.2 车库车道线绘制 1175.1.3 十字路口车道线绘制 1185.1.4 环岛车道线绘制 1195.2 赛道标志区域行驶策略 1205.2.1 粮仓区行驶策略 1205.2.2 车辆维护区行驶策略 1245.2.3 农田区行驶策略 1245.2.4 坡道区行驶策略 1265.3 视觉感知智能车运动控制 1285.3.1 姿态控制 1285.3.2 动态速度控制 1295.3.3 弯道速度控制 130本章小结 131拓展阅读 132思考题 132第6章 视觉感知智能车整机调试实践案例 1336.1 视觉感知智能车整机装调与配置实验 1336.2 相机标定实验 1476.3 赛道图像预处理实验 1546.4 基于百度飞桨的赛道标志检测模型训练与部署实验 1586.5 赛道标志检测实验 1676.5.1 农田检测 1676.5.2 粮仓与车辆维护区检测 1716.5.3 坡道与减速区检测 1786.6 视觉感知智能车行驶控制实验 185本章小结 197拓展阅读 197思考题参考答案 199参考文献 200
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第1章绪论 本章介绍视觉感知智能车设计与开发的相关背景，*先介绍人工智能的起源与发展、基本概念与特征、应用与类型；然后介绍智能汽车的特点和组成，阐述车联网、智能交通系统与智能网联汽车的概念和关系；*后对全国大学生智能汽车竞赛进行介绍，包括竞赛目标和比赛规则等，为后续的理论学习、实验操作和参与智能汽车相关竞赛奠定基础。 1.1人工智能概述 1.1.1人工智能起源与发展 人工智能（artificial intelligence，AI）*初是在1956年的达特茅斯会议上被提出来的。1956年，一群科学家聚集在美国的达特茅斯学院，试图利用暑假期间进行封闭式的讨论和研究，而这次会议的正式名称就是“达特茅斯夏季人工智能研究计划”。 自1956年以来的半个多世纪里，人类对于人工智能的探索过程经历了三起三落，发展的道路*折起伏，主要可划分为下面六个阶段。 **阶段：起步发展期（1956年至20世纪60年代初期）。 继人工智能的概念提出后，研究者们怀着对智能机器的憧憬，开始进行早期的探索与实验，研究如何使机器能够进行逻辑推理和问题求解，取得了如机器定理证明、跳棋程序等研究成果，这一阶段是人工智能发展的第一个高潮。 第二阶段：反思发展期（20世纪60年代初期至70年代初期）。 在这个阶段，人工智能研究集中在如何将人类知识转化为机器可以理解和使用的形式，但接二连三的失败和预期落空，如机器翻译闹出笑话、无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数等，使人工智能的发展逐渐走入低谷。 第三阶段：应用发展期（20世纪70年代初期至80年代中期）。 研究者发现专家系统能够模拟人类专家的知识和经验来解决特定领域的问题，随着专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，人工智能逐步从理论研究走向了实际应用，人工智能的发展进入第二个高潮。 第四阶段：低迷发展期（20世纪80年代中期至90年代中期）。 在这一阶段，专家系统发展逐渐乏力，其缺乏常识性知识、应用领域狭窄等问题逐渐暴露，神经网络研究出现阻碍，人工智能受到质疑，再次进入低谷。 第五阶段：稳步发展期（20世纪90年代中期至2010年）。 随着互联网技术的飞速发展，人工智能的创新研究进入一个新的髙潮，1997年IBM的“深蓝”计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫成为该时期的标志性事件之一。第六阶段：蓬勃发展期（2011年至今）。 人工智能技术进入蓬勃发展时期，主要得益于大数据、云计算、物联网等技术的迅猛 发展。深度学习通过模拟人类大脑的神经网络结构，使得机器能够进行更加准确、髙效的图像、语音和自然语言处理，跨越了科学理论与实际应用之间的鸿沟。目前，知识问答、语音识别、图像分类、无人驾驶等人工智能技术迎来了爆发式发展时期。 1.1.2人工智能基本概念与特征 我国发布的《人工智能标准化白皮书（2018版）》中提到了“人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能”。也就是说，人工智能是指使计算机系统具备模仿、学习和推理等类似人类智能的能力，是机器对人类听、说、看、思考等行为的学习和模拟。 人工智能通过模拟和仿效人类的思维和决策过程，使计算机能够感知、理解、学习、推理和处理信息，以实现特定任务的目标。人工智能的核心思想是使计算机系统能够模仿人类智能的各个方面，包括知识处理、问题解决、感知和理解、学习和决策等。其中，知识处理涉及将大量的信息和知识存储在计算机中，以便计算机能够获取、理解和应用这些知识；问题解决关注的是通过推理和搜索等技术，使计算机能够解决各种复杂的问题；感知和理解着重于使计算机能够获取与解释来自外部世界的信息，如图像、语音和文本；学习是使计算机能够通过分析和处理数据，自动获取新的知识与技能；决策则是帮助计算机系统做出合理、智能的决策，以达到特定的目的。 根据《人工智能标准化白皮书（2018版）》，人工智能主要包含以下几个基本特征。 1.由人类设计，为人类服务，基础为数据，本质为计算 从根本上讲，人工智能系统必须以人类为中心，因为人类是设计和创造人工智能系统的主体。人工智能系统遵循人类设定的程序和算法，并通过人类发明的硬件设备来运行和工作。人工智能系统的本质是计算，通过收集、处理、分析和挖掘数据，生成有价值的信息，为人类提供一种扩展人类能力的服务。 2.能感知环境，能产生反应，能与人交互，能与人互补 人工智能系统通过传感器等设备，能够感知外界环境，包括人类。它可以像人类一样，通过听觉、视觉、嗔觉、触觉等方式接收来自环境的各种信息。通过按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈（如触屏技术）、虚拟现实（如VR技术）等方式，人类和机器之间可以进行交流与互动。这使得机器设备可以越来越“理解”人类，实现与人类的共同协作和优势互补。 人工智能系统能够帮助人类完成那些人类不擅长或不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合去做那些需要洞察力、想象力、创造性等的工作，以及偏向主观的、融入情绪或感情的工作。这样一来，人工智能不仅解放了一部分劳动力，降低了人类工作的危险程度，扩宽了工作领域，还能够提髙工作效率，激励人类去发掘更广阔的发展空间。 3.有适应特性，有学习能力，能演化迭代，可实现人机替换 在*理想的情况下，人工智能系统应该具备一定的适应性和学习能力。这意味着人工智能系统应该能够自主调节参数或更新优化模型，以适应环境、数据或任务的变化。此外，通过学习更加精确、广泛和大量的数据，智能系统应该具有更髙的适应性、灵活性和扩展性，以应对不断变化的现实环境。通过这种方式，机器可以替代人类完成各种任务，从而使人工智能系统在各行各业得到广泛的应用。 1.1.3人工智能的应用 人工智能在许多领域都有广泛的应用，如机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、智能**系统等，它在改善生活、提高工作效率、解决重大问题等方面展现出了巨大的潜力。在图像识别方面，如人脸识别、物体识别和场景识别利用计算机视觉技术和深度学习算法，可以自动识别和分析图像中的人脸、物体或场景，广泛应用于安全监控、智能摄像头和自动驾驶等领域。在自然语言处理方面，如文本分类、情感分析和问答系统利用自然语言处理和机器学习技术，能够自动处理和理解文本信息，完成文本分类、情感分析和问答等任务。在医疗诊断领域，如医学图像分析和疾病诊断利用计算机视觉与机器学习技术，能够辅助医生进行医疗图像的识别和分析，提供自动化的疾病诊断和治疗建议。在智能制造领域，如智能机器人和自动化生产利用机器学习、传感器和控制系统技术，可以实现自动化生产、质量控制和物流管理，提高制造效率和品质。在智能交通领域，如交通管理系统和自动驾驶利用传感器、计算机视觉和机器学习技术，可以实现交通流量优化、交通信号控制和自动驾驶等功能，提高交通效率和安全性。 人工智能是极具挑战性的领域。人工智能的应用还在不断拓展和创新，涉及各个行业和领域，为我们的生活、工作和社会带来许多便利和改变。目前，信息技术、互联网等领域发展和突破的关键环节几乎都与人工智能相关，如搜索引擎、智能物流仓储、机器人和自动驾驶汽车等。 1.1.4人工智能的类型 人的能力有强弱之分，人工智能也理应如此。在符合前面所述三个基本特征的前提下，根据技术应用的高低，可以将人工智能分为三种类型：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。 1.弱人工智能 弱人工智能是指那些无法进行高级推理和问题解决的智能机器。这些机器只在特定领域展现出优秀的人工智能能力，但它们并不真正具备智能或自主意识。弱人工智能是人工智能发展的基石，目前所有人工智能领域的进展都是在弱人工智能的基础上构建起来的，当前全球的人工智能水平也大部分处于这一阶段。即使是超越人类围棋水平的AlphaGo（阿尔法围棋），也只能应用在单一领域，在其他领域还是表现不佳，所以只是弱人工智能。 2.强人工智能 强人工智能拥有和人类一样的智能水平，这样的人工智能机器人可以代替人类完成生活中的大部分工作。这也是部分人工智能企业目前想要实现的目标。如果人类实现了强人工智能，机器人广泛地替代人类工作，那么人工智能进入人类的生活就可以成为现实。 3.超人工智能 牛津大学哲学家、知名人工智能思想家尼克？博斯特罗姆（Nick Bostrom）对超级智能的定义为“在几乎所有领域都比*聪明的人类大脑聪明很多的智能，包括科学创新、通识和社交技能”。人工智能如果发展到超人工智能阶段，那时的人工智能系统或者机器人就可以像人类一样，通过数据收集、神经网络学习，每天完成自身多次的更新、迭代、进步，每天像人类一样成长，因为机器的学习和计算是无休止的，它们的学习速度和效率要高于人类，而到了那时，人工智能的水平就会完全超越人类。 1.2智能汽车概述 1.2.1汽车发展简史 在早些时候，人类还没有“交通工具”这一代名词，那时，人们主要靠步行来相互走访联系，距离较远的两地就无法很好地沟通。直到大约6000年前，随着生产力水平的提高，人们发明了马车等畜力交通工具，交通相对轻松省力，大大促进了彼此间的交流。 18世纪末自行车的发明和使用，解决了牲畜疲倦和车轮颠簸的问题，逐渐取代了牲畜拉车式的交通工具。1869年，法国人米肖父子制造出以蒸汽机为动力的两轮车，即为后来的摩托车，使交通更为便捷。汽车的发明和使用提升了人们的出行效率，极大地改变了人类的生活方式，所以汽车被称为20世纪*伟大的发明之一。 汽车经历了漫长的发展过程，凝聚了许多代人类的智慧和创新，才成为今天在社会经济生活的多个领域广泛应用的交通工具。1769年，英国人詹姆斯？瓦特发明了装有冷凝器的蒸汽机。同年，法国人尼克拉斯？约瑟夫？库纽制造了世界上**辆蒸汽驱动的三轮汽车，这辆汽车前进时靠前轮控制方向，每前进12～15min需停车加热15min，运行速度3.5～3.9km/h，然而这辆车在一次错误操作中撞上一堵墙损坏了。尽管如此，但蒸汽驱动的三轮汽车是古代交通运输与近代交通运输的分水岭，具有划时代的意义。1866年，德国工程师尼古拉斯？奥托成功制造出具有空前意义的立式四冲程内燃机，内燃机的出现是世界汽车发展史上*璀璨的一束光，为未来汽车的进一步发展奠定了坚实基础。1885年，汽车发明有了重大的突破，由德国人卡尔？本茨所制的**辆汽车诞生，并于1886年11月获得专利，至此世界上**台享有专利的现代汽车出现，开启了汽车历史上的新篇章。1897年，**台柴油机一狄塞尔柴油机，由德国人鲁道夫？狄塞尔试制成功，柴油机经历了大约20年从幻想变为现实，其发明也是汽车制造史上不可磨灭的一笔。 汽车的种类和技术随着时代的变迁而不断发展。从诞生开始，汽车经历了蒸汽动力时代、内燃机时代、柴油机时代、电力时代，再到如今的大量普及，其发展向着更加电子化、智能化迈进，已然成为了人们日常生活中不可分割的一部分。然而，随着社会经济的发展，汽车数量的不断增加，行驶速度越来越快，城市交通问题，如交通拥堵、交通事故、交通污染等日益严重，给人们的安全出行和社会的可持续发展带来一定的影响。随着人工智能、大数据等科学技术的飞速发展与产业应用，为缓解交通压力、减少城市交通事故，业界提出了利用自主导航技术行驶的智能汽车理念，自动驾驶进入人们的视野。 1.2.2智能汽车简介 智能汽车是一种融合环境感知、规划决策和多级辅助驾驶等功能的高新科技综合体，具备识别道路障碍、自动报警、保持安全距离、车速控制和巡航等功能，是智能交通系统中的重要组成部分。智能汽车系统基于计算机视觉等技术，可以识别车辆所处的环境和状态，并根据传感器获取的信息进行分析和判断，
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