"本书系统阐述智能汽车的核心技术与应用，聚焦智能汽车结构、环境感知、决策控制、车联网、人机交互及测试评价等关键领域。通过理论解析与技术架构分析，结合典型案例与应用场景，展现智能汽车从基础原理到前沿技术的完整知识体系，揭示其在提升交通效率、安全性及用户体验方面的核心价值。 全书共10章，第1章概述智能汽车定义、发展历程及核心特征，第 2~5 章深入解析系统架构、环境感知技术、决策规划与控制算法、执行机构原理，第 6~8 章探讨辅助驾驶功能、车联网通信、人机交互设计，第 9章和第10 章聚焦测试评价体系与未来技术趋势。 本书兼具系统性与前瞻性，以技术框架为脉络，辅以丰富图表与案例，适合作为高等院校相关专业的教材，也适合智能汽车领域研究者、工程师阅读。 "

唐清荣,吉利学院计算机专业教师，长期投身计算机专业的教学与科研工作。深耕教育教学，秉持“以学生为中心”的理念，承担“智能汽车结构与原理”“操作系统”等课程教学，采用“虚实结合项目驱动”等教学法，推进混合式教学改革，开发特色教材、微课视频、专属题库等课程资源，指导学生参加竞赛与创新创业项目成果颇丰。在智能汽车、计算机教育等领域深入探索，发表多篇论文，主持多项科研课题。以专业能力助力学生成长，为计算机专业人才培养与学科发展积极贡献自己的力量。

前言 近年来，智能汽车领域的技术创新浪潮汹涌澎湃，成为全球瞩目的焦点，在传感器技术方面，激光雷达的性能不断提升，成本持续下降，固态激光雷达逐渐走向商业化应用，其高精度的三维环境感知能力，为智能汽车的自动驾驶功能提供了坚实保障。同时摄像头技术也取得显著进展，高分辨率、大广角摄像头及红外摄像头的广泛应用，使智能汽车能够在复杂光照条件下，精准识别道路标志、行人与车辆。 人工智能算法的优化同样是智能汽车发展的关键驱动力。深度学习算法在智能汽车的环境感知、决策规划与控制等环节发挥着核心作用。通过大量的数据训练，智能汽车能够不断地提升自身的“认知”能力，更加准确地预测交通状况，做出合理的驾驶决策。一些先进的智能汽车系统，能够基于深度学习算法，实现对不同驾驶场景的实时分析，并提前预判潜在风险，从而采取相应的规避措施。此外边缘计算技术的兴起，使智能汽车能够在本地快速处理大量数据，减少对云端的依赖，提高系统响应速度与数据安全性。 从市场角度来看，智能汽车的市场规模正呈现出爆发式增长。各大汽车制造商纷纷加大在智能汽车领域的研发投入，推出一系列具有竞争力的产品。传统汽车巨头积极转型，与科技企业深度合作，加速智能汽车的量产进程，而新兴的造车势力则凭借创新技术与商业模式，在智能汽车市场中崭露头角。据相关市场研究机构预测，未来几年全球智能汽车的销量将保持高速增长态势，市场渗透率将不断提高，同时智能汽车的应用场景也在不断拓展，除了个人出行领域，在物流配送、公共交通等领域，智能汽车也开始得到广泛应用。一些城市已经试点运行智能公交系统，通过车路协同技术，实现公交车辆的智能调度与高效运行，提...