本書全面分析了智能汽車傳感器的原理、設計與應用。全書共7 章，內容包括智能汽車傳感器技術、汽車攝像頭技術、激光雷達技術、毫米波雷達技術、超聲波傳感器技術、汽車傳感器標定技術、汽車傳感器融合技術等。
本書結合作者多年的工作經驗編寫，力求將汽車傳感器基礎理論與案例實踐融合在一起進行詳細的講解，旨在幫助讀者理解智能汽車常用傳感器工作原理，并了解相關技術與市場應用。本書可供自動駕駛從業人員、汽車工程師與管理人員、智能汽車傳感器架構師、軟件與硬件開發工程師、高校相關專業師生、產品市場規劃師等人群參考使用。

（1）面向科技前沿：書中涉及的超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達、多傳感器融合等的感知技術和設計案例，皆為目前的研究熱點。 （2）系統全面、循序漸進：本書將汽車傳感器的基本原理、關鍵技術、設計方案、應用實例有機地結合，對智能汽車傳感器系統進行了全方位的講解。 （3）學以致用、突出實戰：作者具有多年的實踐經驗，書中包括智能汽車傳感器產品實際開發過程中遇到各種技術難點，市場場景以及應用產業鏈，介紹了如何設計優化傳感器架構與應用。

智能汽車的自主駕駛技術依賴先進的計算機、傳感器和通信技術。這些技術的發展將推動整個智能制造產業的升級，帶動相關產業的發展。智能汽車的應用還將推動城市智能交通系統的建設，推動城市智能化進程。智能汽車可減少交通事故，提高道路交通安全性。智能汽車將通過實時監測和分析交通狀況，自主控制車速和安全距離，避免人為因素對交通安全的影響。
智能汽車傳感器是智能車輛的眼睛。隨著汽車智能化技術的突破，汽車電子領域開始注重傳感器的智能化發展。汽車正在向“一臺安全、聯網的自動駕駛機器人”快速演進，通過環境感知、規劃決策，最終實現安全通行。目前應用于汽車環境感知的主流傳感器產品包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器等四類。
本書詳細解析智能汽車傳感器的基本原理、技術、應用與開發，主要內容如下：
第一，從汽車傳感器入手，概述了傳統汽車傳感器與智能汽車傳感器技術。
第二，從智能汽車傳感器入手，重點解析了車載攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器的基本原理、技術參數、產業鏈價值。
第三，詳細介紹了傳感器標定、傳感器融合的原理及應用開發。
本書注重實踐，與當前高級駕駛輔助系統（ADAS）、智能座艙、車聯網、智能交通、地圖定位等熱點相結合。
本書寫作過程中，筆者得到了家人的全力支持，在此，對他們表示深深的感謝。
由于筆者水平和時間所限，書中難免存在不足之處，還望廣大讀者不吝賜教。

著者

第1章 智能汽車傳感器概述
1.1 汽車智能化 001
1.1.1 什么是智能化？ 001
1.1.2 汽車智能化的重要載體——ADAS 002
1.2 汽車傳感器基礎知識 005
1.2.1 常見的汽車傳感器有哪些？ 006
1.2.2 傳感器在汽車安全系統上的應用 010
1.2.3 傳統燃油汽車常用傳感器解析 011
1.2.4 看圖了解汽車傳感器的安裝位置 016
1.3 自動駕駛相關傳感器對比 023
1.3.1 不同傳感器市場規模比較 023
1.3.2 不同傳感器性能比較 023
1.4 智能汽車傳感器發展現狀與趨勢 025
1.4.1 智能汽車傳感器發展現狀 025
1.4.2 智能汽車傳感器發展趨勢 030

第2章 車載攝像頭 035
2.1 車載攝像頭概述 035
2.2 產業應用：特斯拉FSD全視覺智能駕駛 036
2.2.1 什么是FSD ？ 036
2.2.2 FSD 發展歷史 036
2.2.3 FSD 為什么要采用端到端技術？ 037
2.2.4 FSD 核心架構 038
2.2.5 端到端的核心算法 041
2.3 車載攝像頭ISP 技術 049
2.3.1 什么是ISP ？ 049
2.3.2 自動駕駛系統中ISP的特殊性 050
2.3.3 ISP 圖像質量調試 053
2.4 車載攝像頭發展趨勢 057
2.4.1 市場方面 057
2.4.2 產業鏈方面 071

第3章 激光雷達
3.1 激光雷達概述 077
3.1.1 激光雷達的作用與發展歷程 077
3.1.2 激光雷達技術分類 080
3.1.3 激光雷達系統的組成與參數 081
3.2 激光雷達的不同技術路線對比 083
3.2.1 單線與多線 083
3.2.2 ToF 與FMCW 084
3.2.3 EEL 與VCSEL 085
3.2.4 905nm 波長與1550nm 波長 087
3.3 激光雷達應用 087
3.3.1 激光雷達應用圖示 087
3.3.2 激光雷達為自動駕駛困境提供解決方案 089
3.4 激光雷達標定 092
3.4.1 單線激光雷達標定 092
3.4.2 多線激光雷達標定 093
3.4.3 常用的一些標定方法 096
3.4.4 外部搜索 099
3.4.5 激光雷達與攝像頭的時空標定 100
3.5 激光雷達產業鏈 107

第4章 4D毫米波雷達
4.1 4D 毫米波雷達概述 109
4.2 4D 毫米波雷達的信號處理流程 110
4.3 提高分辨率的方法 113
4.4 外部校準 113
4.5 基于學習的雷達點云生成 113
4.6 感知應用 116
4.7 定位和地圖應用 119
4.8 未來發展趨勢 121

第5章 超聲波傳感器
5.1 超聲波傳感器概述 122
5.1.1 超聲波傳感器基礎知識 122
5.1.2 超聲波系統理論 126
5.1.3 超聲波傳感過程的影響因素 131
5.1.4 超聲波傳感器的發展趨勢 133
5.2 超聲波傳感器應用場景 134
5.2.1 超聲波傳感器在汽車上的應用圖示 134
5.2.2 超聲波傳感器在ADAS 中的具體應用 136

第6章 智能汽車傳感器標定技術
6.1 機器視覺：攝像頭標定技術 139
6.1.1 成像幾何模型 139
6.1.2 典型標定方法 141
6.1.3 自動駕駛中的攝像頭標定 141
6.2 用OpenCV（C++）實現攝像頭/ 圖像的畸變校正 147
6.3 攝像頭內外參標定實例 150
6.4 攝像頭和激光雷達聯合標定實例 153
6.4.1 所需軟件與開發步驟 153
6.4.2 聯合校準 154

第7章 智能汽車傳感器融合技術
7.1 視覺方案與多傳感器融合方案 160
7.1.1 視覺方案與多傳感器融合方案概述 160
7.1.2 傳感器融合（軟件） 162
7.2 多傳感器后融合技術 163
7.2.1 自動駕駛模塊化的傳感器后融合方法 163
7.2.2 FOP-MOC 模型 165
7.3 多傳感器前融合技術 166
7.3.1 MV3D 166
7.3.2 AVOD 167
7.3.3 F-PointNet 169
7.4 多傳感器硬件系統的設計思路 170
7.5 多傳感器系統的同步 170
7.6 多傳感器融合算法 174
7.7 基于卡爾曼濾波/擴展卡爾曼濾波的感知融合 177
7.8 傳感器融合后的應用示例 178

附錄 智能駕駛功能中英文對照

參考文獻