内 容 简 介
本书是智能网联汽车技术创新与应用系列教材之一，书中循序渐进地讲解了自动驾驶传感器常用算法与应用的核心知识。全书共7章，涵盖了自动驾驶和智能传感器概述、激光雷达传感器感知算法、基于高清摄像头传感器的视觉处理算法、基于红外传感器的应用算法、基于超声波传感器的应用算法、盲点检测算法、OctoMap环境感知算法。本书深入浅出地介绍了复杂的案，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史资料。

前 言
随着人工智能和自动化技术的迅猛发展，智能驾驶技术作为其中的重要组成部分，正逐渐引领着汽车产业的变革，不仅是对传统驾驶模式的革新，更是对整个交通运输行业的革命性挑战和改变。智能驾驶技术可以大大降低交通事故的发生率，提高行车安全性；可以实现自动巡航、自动泊车等功能，为驾驶员提供更加便利的驾驶体验，减少驾驶压力，提高驾驶舒适度；可以通过优化驾驶路径和速度控制等方式，实现汽车能源的高效利用，降低能源浪费；有助于优化车辆的运行效率，减少尾气排放。随着《智能汽车创新发展战略》和《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》等指导性规划文件的出台，我国已经在国家战略层面明确了智能网联汽车产业发展的战略地位。但目前国内系统介绍智能网联汽车技术尤其是相关算法的图书较少。本书全面涵盖了智能驾驶领域中常用的传感器类型及其相关算法，包括激光雷达、高清摄像头、红外传感器、超声波传感器等，以及与之配套的感知、定位、路径规划等多个方面的算法。本书主要内容如下：
第 1 章介绍了自动驾驶的基本概念、发展历程及应用领域，同时，还介绍了常用的传感器技术及控制与执行系统的基本原理。
第2章介绍了激光雷达传感器的原理及其感知算法，包括点云处理、目标检测与分割、地面提取、SLAM 定位等方面的算法。
第 3 章介绍了高清摄像头传感器的特点及其视觉处理算法，包括目标检测和识别、车道检测、目标跟踪、光流估计等方面的算法。
第 4 章介绍了红外传感器的分类及其在自动驾驶中的应用，包括障碍物检测与跟踪、基于红外图像的处理算法等内容。
第 5 章介绍了超声波传感器的工作原理及其在自动驾驶中的应用，包括简易车距控制系统、测距应用、停车辅助系统等内容。
第 6 章介绍了多传感器融合技术在盲点检测中的应用，包括基于深度学习的疲劳驾驶和盲点检测系统等内容。
第 7 章详细介绍了 OctoMap 的原理及其在自动驾驶中的应用，包括基于 OctoMap 的避障和路径规划系统等内容。
本书主要特色如下：
（1）内容全面：涵盖了环境感知技术相关的多种常用算法，可帮助读者全面掌握这些算法的原理与实战技巧。
（2）实战导向：书中提供了丰富的实战项目或应用案例，通过实际案例帮助读者理解算法的应用场景，提高解决实际问题的能力。
（3）编程实现：书中不仅介绍了算法原理，还提供了具体的编程实现方法，使读者能够通过实践加深对算法的理解。
（4）多语言支持：涵盖了 C++ 和 Python 等多种编程语言，使读者可以根据自己的喜好和需求选择合适的语言进行实现和应用。
本书实例的代码文件等资源，可通过中国铁道出版社教育资源数字化平台 https://www.tdpress.com/51eds 下载。
本书适合作为高等院校计算机科学与技术、智能车辆工程及其相关专业的教材，也可作为软件工程师与算法工程师、自动驾驶系统工程师、游戏开发者、物流行业从业者、机器人研究者与开发者的参考书。
由于编写时间有限，本书不足和疏漏之处在所难免，恳请广大读者指正。
编著者
2025 年 11 月

目录
第 1 章 自动驾驶和智能传感器概述 ............................................1 
1.1 自动驾驶介绍 ....................................1
1.1.1 自动驾驶分级 .............................1
1.1.2 自动驾驶的发展历程 .................2
1.1.3 自动驾驶的应用领域 .................3
1.1.4 自动驾驶技术介绍 .....................4
1.2 传感器技术介绍 ................................4
1.2.1 常用的传感器 .............................4
1.2.2 感知与感知算法 .........................5
1.2.3 控制与执行系统 .........................6
1.3 自动驾驶的挑战与机会 ....................6
1.3.1 技术挑战 .....................................7
1.3.2 法规与政策挑战 .........................8
1.3.3 社会接受度与文化变革挑战 .....9
1.3.4 创新发展 ...................................10
小结 ...........................................................10
习题 ...........................................................11
第 2 章 激光雷达传感器感知算法 ... 12 
2.1 传感器技术与感知 ..........................12
2.1.1 传感器的类型 ...........................12
2.1.2 环境感知算法 ...........................13
2.1.3 常用的激光雷达传感器感知 算法 ...........................................14
2.2 点云处理相关算法介绍及其 应用实战 ..........................................14
2.2.1 滤波算法 ...................................14
2.2.2 降采样算法 ...............................16
2.2.3 去噪算法 ...................................18
2.2.4 法向量估计算法 .......................20
2.3 目标检测与分割相关算法介绍 及其应用实战 ..................................22
2.3.1 PointNet 算法............................22
2.3.2 Voxel-based 算法 ......................25
2.4 地面提取算法介绍及其应用 实战 ..................................................27
2.4.1 基于高程阈值的方法 ...............27
2.4.2 基于斜率的方法 .......................29
2.4.3 基于聚类的方法 .......................31
2.4.4 基于机器学习的方法 ...............33
2.5 目标检测与跟踪相关算法介绍 及其应用实战 ..................................35
2.5.1 聚类算法 ...................................35
2.5.2 分割算法 ...................................37
2.5.3 滤波器算法 ...............................39
2.6 环境建模与地图构建算法介绍 及其应用实战 ..................................41
2.7 SLAM 相关算法介绍及其应用 实战 ..................................................44
2.7.1 Laser SLAM 算法 .....................44
2.7.2 Deep SLAM 算法 .....................53
2.8 运动估计介绍及其相关算法应用 实战 ..................................................56
2.8.1 运动估计介绍 ...........................56
2.8.2 扩展卡尔曼滤波算法 ...............57
2.8.3 无迹卡尔曼滤波算法 ...............59
2.8.4 粒子滤波 ...................................61
2.8.5 视觉里程计算法 .......................64
2.8.6 深度学习方法 ...........................68
2.8.7 激光雷达 SLAM 算法 ..............70
2.8.8 惯性导航算法 ...........................72
小结 ...........................................................75
习题 ...........................................................76
第 3 章 基于高清摄像头传感器的视觉处理算法 ........................ 77 
3.1 高清摄像头传感器介绍 ..................77
3.1.1 高清摄像头传感器的特征 .......78
3.1.2 高清摄像头传感器算法 介绍 ...........................................78
3.2 目标检测和识别相关算法介绍 及其应用实战 ..................................79
3.2.1 常用的目标检测和识别算法 ...79
3.2.2 基于机器学习算法的目标 检测 ...........................................79
3.3 车道检测相关算法介绍及其应用 实战 ..................................................82
3.3.1 霍夫变换算法 ...........................82
3.3.2 颜色阈值算法 ...........................84
3.3.3 滑动窗口法 ...............................85
3.4 目标跟踪相关算法介绍及其应用 实战 ..................................................88
3.4.1 目标跟踪的应用领域 ...............88
3.4.2 卡尔曼滤波器算法 ...................89
3.4.3 粒子滤波器算法 .......................91
3.4.4 多假设跟踪算法 .......................93
3.4.5 MOSSE 滤波器算法 ................95
3.5 光流估计相关算法介绍及其应用 实战 ..................................................96
3.5.1 光流估计的原理和方法 ...........96
3.5.2 Lucas-Kanade 算法 ...................97
3.5.3 Horn-Schunck 算法 ..................99
3.5.4 Block Matching 算法 ..............101
3.6 综合实战——基于 OpenCV 的 行人检测系统 ................................103
3.6.1 项目介绍 .................................103
3.6.2 具体实现 .................................103
小结 .........................................................112
习题 .........................................................113
第 4 章 基于红外传感器的应用算法 ....................................... 114 
4.1 红外传感器介绍 ............................114
4.1.1 红外传感器的分类 .................114
4.1.2 红外传感器在自动驾驶中的 作用 .........................................115
4.2 障碍物检测与跟踪相关算法介绍 及其应用实战 ................................115
4.2.1 障碍物检测 .............................115
4.2.2 红外摄像机程序 .....................118
4.2.3 温度检测 .................................133
4.2.4 车速检测 .................................135
4.3 基于红外图像的处理算法介绍 及其应用实战 ................................151
4.3.1 热点检测 .................................151
4.3.2 温度分布分析 .........................153
4.3.3 障碍物识别 .............................155
小结 .........................................................158
习题 .........................................................158
第 5 章 基于超声波传感器的应用算法 .......................................159 
5.1 超声波传感器介绍 ........................159
5.1.1 超声波传感器的工作原理 .....159
5.1.2 超声波传感器在自动驾驶 中的作用 .................................160
5.2 超声波传感器应用实战 ................160
5.2.1 简易车距控制系统 .................160
5.2.2 测距应用 .................................163
5.2.3 实时雷达监测系统 .................174
5.2.4 自主导航系统 .........................178
5.2.5 超声波测距系统 .....................181
5.2.6 使用超声波传感器消除 盲区 .........................................184
5.2.7 停车辅助系统 .........................189
5.3 综合实战——基于超声波 传感器的停车辅助系统 ................192
5.3.1 项目介绍 .................................192
5.3.2 具体实现 .................................192
小结 .........................................................205
习题 .........................................................205
第 6 章 多传感器的融合：盲点监测算法 ..............................206 
6.1 盲点监测算法介绍 ........................206
6.1.1 盲点监测的应用领域 .............206
6.1.2 Harris 角点检测算法 ..............207
6.1.3 Shi-Tomasi 角点检测算法 .....209
6.1.4 Farneback 光流算法 ...............210
6.2 综合实战——基于深度学习的 疲劳驾驶和盲点检测系统 ............211
6.2.1 技术栈介绍 .............................212
6.2.2 功能模块 .................................212
6.2.3 疲劳驾驶检测模块 .................213
6.2.4 盲点检测模块 .........................223
6.2.5 运行检测功能 .........................231
6.3 综合实战——实时车道检测和 盲点监测系统 ................................237
6.3.1 背景介绍 .................................237
6.3.2 需求分析 .................................237
6.3.3 功能介绍 .................................238
6.3.4 车道检测 .................................239
6.3.5 实时车道检测和盲点监测 .....242
小结 .........................................................251
习题 .........................................................251
第 7 章 OctoMap 环境感知算法 ...252
7.1 OctoMap 介绍 ................................252
7.1.1 八叉树和 OctoMap .................252
7.1.2 OctoMap 在自动驾驶中的 作用 .........................................253
7.1.3 基于 OctoMap 的自动驾驶 算法 .........................................253
7.1.4 基于 OctoMap 可视化的路径 规划 .........................................255
7.2 综合实战——基于 OctoMap 的 避障和路径规划系统 ....................262
7.2.1 项目介绍 .................................262
7.2.2 生成贝塞尔曲线 .....................263
7.2.3 地图数据 .................................264
7.2.4 基于 A* 算法的路径规划 ......269
7.2.5 获取姿态信息 .........................273
7.2.6 障碍物查询 .............................274
7.2.7 位置控制 .................................275
7.2.8 基于 Kinodynamic A* 算法的 路径规划 .................................278
7.2.9 添加高斯噪声 .........................294
7.2.10 基于高斯噪声的路径规划 ....295
7.2.11 基于 OctoMap 和 EDT3D 的 路径规划器 ...........................301
7.2.12 可视化 ...................................307
小结 .........................................................308
习题 .........................................................308
参考文献 ...........................................308

王长青，计算机硕士，图像硕士，拥有优秀的编程能力，精通CCPython，拥有丰富的Linux开发经验。熟悉相机、激光雷达、雷达等常用的传感器，擅长 多传感器融合开发，包括前融合、后融合、时序融合等，对BEV感知、Occupancy Network有较为深入理解。现就职于美团，从事无人机配送服务的开发工作，和团队一起努力搭建城市无人低空配送网络的建设工作。

书中采用全实例教学的形式，讲解智能传感器的各种常用算法的应用。
内容全面，技术实用，系统介绍了经典和当前热门的算法。