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正版新书]智能驾驶与人机交互杨聪,陈涛 编9787111780670
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前言
第1章 概述
案例导入:长安UNI-T汽车人机交互
1.1 汽车人机交互发展历程
1.1.1 技术推动下的人机交互
1.1.2 社会变迁下的人机交互
1.2 汽车人机交互安全性要求
1.2.1 驾驶员行为分析模型
1.2.2 驾驶员心理分析模型
1.3 汽车人机交互演变与趋势
练习题
第2章 面向智能驾驶的人机交互设计
案例导入:多模态疲劳驾驶检测与缓解
2.1 智能驾驶人机交互设计原则
2.1.1 智能驾驶人机交互场景
2.1.2 人机交互中的多模态传达
2.1.3 人机交互中的文化因素
2.1.4 人机交互中的感性需求
2.1.5 智能驾驶中的人机共情
2.2 智能驾驶人机交互技术类型
2.3 智能驾驶人机交互安全性标准
练习题
第3章 智能驾驶人机交互系统架构设计
案例导入:智能驾驶语音识别技术架构
3.1 智能驾驶人机交互系统架构设计
3.1.1 人机交互系统架构总览
3.1.2 人机交互车端系统架构设计
3.1.3 车-云结合的人机交互系统架构设计
3.2 智能驾驶人机交互系统功能开发
3.2.1 人机交互系统开发流程
3.2.2 人机交互系统开发工具
3.3 智能驾驶人机交互系统开发流程
3.3.1 面向量产的人机交互系统开发实践
3.3.2 开发团队高效协作方法
练习题
第4章 智能驾驶人机交互系统硬件基础
案例导入:基于地平线征程芯片的硬件接入设计
4.1 车规级芯片
4.1.1 芯片性能
4.1.2 图形处理器与片上系统
4.2 车载传声器
4.2.1 传声器类型及规格
4.2.2 传声器阵列参数及安装规则
4.3 车载摄像头
4.3.1 摄像头类型及规格
4.3.2 摄像头选型及安装规则
4.4 基于芯片的硬件设计
练习题
第5章 智能驾驶人机交互系统算法基础
案例导入:面向智能驾驶的VarGNet网络结构设计
5.1 人机交互系统中的深度学习基础
5.1.1 卷积神经网络
5.1.2 损失函数
5.1.3 模型训练及测试
5.1.4 模型压缩
5.2 人机交互系统中的机器视觉算法基础
5.2.1 分类
5.2.2 检测
5.2.3 分割
5.2.4 关键点
5.3 人机交互系统中的语音识别算法基础
5.3.1 声学模型
5.3.2 语言模型
5.3.3 解码器
5.4 人机交互系统中的大语言模型基础
5.4.1 从基础模型到大模型
5.4.2 典型大语言模型
5.4.3 多模态大模型
练习题
第6章 智能驾驶人机交互系统数据基础
案例导入:FatigueView疲劳驾驶数据采集与标注
6.1 人机交互数据采集
6.1.1 采集环境搭建
6.1.2 采集文档格式
6.1.3 采集数据管理
6.2 人机交互数据标注
6.2.1 数据标注方法
6.2.2 数据标注文档
6.2.3 标注体系建设
练习题
第7章 智能驾驶人机交互算法开发
案例导入:汽车驾驶中的安全带感知
7.1 视觉交互算法开发
7.1.1 视线
7.1.2 手势
7.1.3 行为
7.1.4 情绪
7.2 语音交互算法开发
7.2.1 语音前端
7.2.2 语音后端
7.3 多模交互算法开发
7.3.1 多模语音
7.3.2 多模态大模型
练习题
第8章 智能驾驶人机交互软件开发
案例导入:驾驶中打电话识别与主动降音
8.1 人机交互感知软件开发框架
8.1.1 通信及底层组件
8.1.2 模型集成框架
8.2 人机交互感知软件开发流程
8.2.1 开发环境搭建
8.2.2 开发流程概述
8.3 人机交互感知软件开发工具
8.3.1 AI计算单元
8.3.2 AI芯片工具链
8.3.3 地平线AI工具链举例
练习题
第9章 智能驾驶人机交互应用开发
案例导入:驾驶员抽烟识别及交互应用
9.1 智能驾驶人机交互应用类型
9.2 人机交互应用开发框架
9.2.1 通信
9.2.2 组件
9.2.3 工程模式
9.2.4 对外输出能力
9.3 人机交互应用开发规则
9.3.1 应用可视化配置
9.3.2 应用冲突处理
练习题
第10章 智能驾驶人机交互系统测试
案例导入:驾驶员抽烟感知及交互测试
10.1 人机交互系统测试流程
10.2 人机交互系统测试标准
10.2.1 智能驾驶车载视觉测试标准
10.2.2 智能驾驶车载语音测试标准
10.3 人机交互测试工具
10.3.1 图像测试工具
10.3.2 语音测试工具
练习题
第11章 智能驾驶人机交互系统迭代
案例导入:基于AirFlow的全自动模型迭代
11.1 人机交互系统迭代周期
11.2 人机交互系统长尾问题及升级机制
11.2.1 人机交互系统中的长尾问题
11.2.2 人机交互系统快速迭代与升级
11.3 人机交互系统迭代流程自动化
练习题
附录 术语与符号列表
参考文献
丰富实践经验:本书撰写源于地平线立项Halo 3.0项目,团队成员走访多地、与多类人群交流,获取一线反馈与诉求。同时邀请量产车型一线工程师、专家学者担任作者或审稿人,带来第一手资料,极具实践指导意义。
知识体系完整:内容覆盖汽车人机交互发展历程、概念、原理及趋势,介绍设计原则、技术类型与安全标准。采用自上而下、自内而外的方法,阐述人机交互系统架构、硬件、算法、数据基础,以及开发实践、测试方法和迭代升级方法,搭建全面知识体系。
贴合实际需求:针对大部分从业者刚入行、知识分散、缺少成体系培训的现状编写,解决实际工作中的疑惑,如“人机交互是什么,怎么实现的”“智能车为何需要AI芯片”等,让读者快速掌握相关背景知识与开发技术。
便于学习理解:每章以案例导入,正文后设置练习题并配备答案,方便读者联系客服下载。能帮助读者更好地理解章节内容,检验学习效果,实现知识融会贯通。
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