本书是《智能车辆理论与应用》一书的修订版（第2版），同时也是“智能车辆理论与应用”研究生慕课配套教材。全书共9章，包括：概述；智能车辆环境感知；深度学习及其在环境感知中的应用；智能车辆SLAM；智能车辆行为决策；智能车辆运动规划；智能车辆模型预测控制；智能网联；智能车辆测试方法与评价。
为了方便教学，书中增加了大量的实际操作案例，包括基于ROS框架的可通行区域检测、基于Python库scikit-learn的激光雷达点云负障碍检测、基于Adaboost与摄像机图像的车辆检测、采用ResNet模型使用Keras框架的场景识别、自制数据集并训练YOLO v5检测模型、ORB SLAM、ROS与V-REP联合仿真实现运动规划案例、综合测试案例等。
本书可作为高等院校机械工程、自动化、计算机等专业的研究生教材，也可供各类具有一定基础知识的智能车辆从业人员参考使用。

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