智能车辆作为智能交通系统的关键技术之一，是许多高新技术综合集成的载体。本书以车辆自动导航为核心，共分8章，第1-3章的内容为智能车辆概论、智能交通系统总论、智能车辆的研究现状，系统地阐述了智能交通系统中智能车辆的基本方法、理论和技术，第4-6章的内容为智能的图像处理算法、实时图像处理的硬件支持体系及相关的车辆综合电子控制技术，**介绍了基于机器视觉的车辆自动导航技术，即支持实时图像处理的图像检查与分析的并行处理器体系结构，同时进行了图像检查与分析的并行处理器和多媒体增强指令集技术之间的对比，建立了图像检查与分析的并行处理器核心平台，进而在此平台上构建了对车道、车辆、障碍物的检测算法体系结构，通过车辆电子控制，实现了基于视觉的车辆自主**驾驶，第7、8章介绍了智能车辆的构造和设计，进行了智能车辆性能的实地测试与行驶**性分析。
本书适合���交通运输工程、车辆工程、信息工程等学科研究人员、工程师、教师阅读，也可以作为该领域及相关领域的高年级本科生、研究生、博士生的教学参考书。

第1章 绪论
第2章 智能交通系统总论
2.1 智能交通系统的发展
2.2 智能交能系统的需求
2.3 智能交通系统的组成
2.4 感知环境
2.5 机器视觉
第3章 智能车辆的研究现状
3.1 智能车辆在道路上行驶的关键技术
3.2 典型的智能车辆研发
第4章 图像处理的算法
4.1 车道检测：基于模型的方法
4.2 障碍物检测：基于模型的方法
4.3 车道和障碍物检测的合作模式匹配方法
第5章 实明图像处理的硬件支持
5.1 图像检查与分析的并行处理器（PAPRICA）体系结构
5.2 PAPRICA体系结构的重要性分析
5.3 PAPRICA-3体系结构
5.4 多媒体增强指令集或矩阵增强指令集（MMX）技术
5.5 PAPRICA-3与MMX处理器对比
第6章 电子控制技术
6.1 车辆电子和控制
6.2 碰撞避免系统
6.3 巡航控制系统
6.4 导航和线路诱导系统
6.5 通讯系统
6.6 驾驶员视觉增强系统
第7章 智能车辆的构造与设计
7.1 数据采集系统
7.2 处理系统
7.3 输出系统
7.4 控制系统
7.5 功能
7.6 其他车辆紧争设备
第8章 智能车辆行驶**性分析
8.1 智能车辆的上路试验
8.2 智能车辆的行驶性能分析
8.3 智能驾驶过程数据的统计分析
8.4 讨论
附录
附录A DBS滤波器的数学形态实观
附录B PAPRICA-3应用软件的编程环境
附录C PAPRICA-3全局通信
参考文献