本丛书分《汽车构造与原理（上册发动机）》《汽车构造与原理（下册底盘车身）》 《汽车电器与电子控制技术》《新能源汽车技术》《智能网联汽车技术》5册，以及相应的实训（网络出版物）。本丛书以乘用车为主，将汽车的构造与原理有机融合，系统地介绍了现代汽车的结构、工作原理、日常使用维护、常见故障与部分主要检查调整以及拆装等内容，突出了现代汽车电子控制技术及新一代高压共轨电控柴油机、直喷汽油机、可变气缸控制、车辆动态集成控制、车载网络、智能起动系统、新能源汽车和智能网联汽车等新结构、新技术的介绍。
本书

本书主要内容包括绪论、智能网联汽车信息安全威胁分析、智能网联汽车信息安全理论背景、智能网联汽车信息安全风险评估技术、漏洞探测与渗透测试技术、车载CAN总线网络入侵检测技术、基于OTA空中下载升级修复的安全防护技术、网络攻击下车辆驾驶行为分析、智能网联汽车队列威胁信息传播机理、智能网联汽车信息安全控制技术共9章。

本书分为8个模块, 主要内容有: 车载网络技术认识、CAN总线系统技术分析、子总线系统技术分析、光学总线系统技术分析、FlexRay与车载以太网、网关与诊断总线、汽车车载网络系统检修、车联网认识。随着计算机技术、通信技术和集成电路技术的飞速发展, 以数字现场总线为代表的车载局域网技术的应用, 使得传统的现场控制技术及现场控制设备发生了巨大的变化。

本书是智能网联汽车关键技术与应用丛书之一, 作为高端学术著作, 将充分反映智能网联汽车领域的前沿技术和最新成果。另外, 本丛书编审成员均来自国内知名科研单位和高等院校的专家学者和一线科研人员, 均具有较强的学术造诣和丰富的科研经验, 并掌握大量的最新技术资料, 将确保本丛书的高学术价值。本书主要内容包括汽车总线技术、车载以太网技术、车联网络技术、面向车路协同的融合通信网络技术和智能网联汽车网络仿真与试验验证系统。

本书主要介绍深度强化学习方法与智能驾驶决策控制结合的相关研究工作, 共8章。第一部分介绍智能驾驶常用仿真器及深度强化学习算法, 包括第1-2章; 第二部分主要介绍基于强化学习的自动驾驶辅助系统控制算法, 涉及自适应巡航、车队自适应巡航和车道保持控制, 包括第3-5章; 第三部分介绍基于深度强化学习的智能驾驶决策控制算法, 涉及变道超车、路口通行和多场景通行, 包括第6-8章。

本书共分九章, 内容包括: 绪论、导航卫星定位技术、惯性导航定位技术、激光雷达定位技术、机器视觉定位技术、无线定位技术、高精度地图与地图匹配技术、组合定位技术及基于车路协同的高精度定位技术。

本书根据自动驾驶技术发展现状?总结了自动驾驶技术的产生与发展历程、基本技术组成、发展趋势及应用前景?同时从车辆融合感知及信息交互、车辆智能控制、端-边-云架构云智能管理等多个方面较系统地阐述了核心技术的相关解决方案、技术路线和测试结果, 以及当前城市道路、矿区作业、港口运输等场景中的高级别自动驾驶技术解决方案及应用案例, 并根据当前现状对自动驾驶技术的商业化未来发展趋势进行了总结。

本书是智能网联汽车关键技术与应用丛书之一。本书将在分析和总结国内外智能网联汽车环境感知技术研究现状的基础上, 针对机器视觉、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、车联网通信和多传感器融合等主要车载环境感知技术方案进行系统的梳理, 还将介绍环境感知内容, 涉及车道线、交通标志、道路障碍物、驾驶员等目标的检测与识别, 以及驾驶场景语义分割等多个重要方面的技术。

智能道路车辆检查智能车辆的特定方面，例如使能技术，人为因素以及对社会和经济影响的分析。 对于那些在智能汽车领域寻求更深入知识的人来说，这本书是宝贵的资源，它为读者提供了有关当前和未来技术，当前项目和发展以及智能汽车未来的想法。 智能道路车辆正在成为全球研究的一个充满挑战的领域。 除了车辆的最终应用和系统之外，还应该引入许多启用技术。 通信和自动化是未来汽车的两个关键领域。 本书得益于Felipe Jimenez领导的智能汽车主题网络的合作。

本书全面系统地介绍了汽车设计理论与方法。内容主要包括汽车总体设计和离合器、机械式变速器、万向传动轴、驱动桥、悬架、转向系统及制动系统等各总成设计应满足的设计要求、结构方案分析、主要参数选择及零部件载荷的确定、强度计算方法、主要结构元件分析、最新设计方法及其在汽车设计中的应用等, 每章还给出了设计实例。