第一本無人駕駛技術書 第一本无人驾驶技术书

劉少山, 唐潔, 吳雙, 李力耘

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商品描述

無人駕駛是人工智能發展到2017年的綜合能力展現,是一個復雜的系統,涉及的技術點種類多且跨度大,入門者常常不知從何入手。本書首先宏觀地呈現了無人駕駛的整體技術架構,概述了無人駕駛中涉及的各個技術點。 在讀者對無人駕駛技術有了宏觀認識後,本書深入淺出地講解了無人駕駛定位導航、感知、決策與控制等算法、深度學習在無人駕駛中的應用、無人駕駛系統軟件和硬件平臺、無人駕駛安全以及無人駕駛雲平臺等多個主要技術點。 本書的作者都是無人駕駛行業的從業者與研究人員,有著多年無人駕駛及人工智能技術的實戰經驗。

作者簡介

2016年3月到現在:PerceptIn聯合創始人2,2014年6月到2016年3月:百度美國研究院高級架構師3,2013年10月到2014年6月:LinkedIn高級工程師4,2010年3月到2013年10月,Microsoft軟件工程師。

目錄大綱

1無人車:正在開始的未來1 
1.1正在走來的無人駕駛2 
1.2自動駕駛的分級4 
1.3無人駕駛系統簡介7 
1.4序幕剛啟18 
1.5參考資料18 

2光學雷達在無人駕駛技術中的應用21 
2.1無人駕駛技術簡介21 
2.2光學雷達基礎知識22 
2.3 LiDAR在無人駕駛技術中的應用領域24 
2.4 LiDAR技術面臨的挑戰26 
2.5展望未來28 
2.6參考資料28 

3 GPS及慣性傳感器在無人駕駛中的應用30 
3.1無人駕駛定位技術30 
3.2 GPS簡介31 
3.3慣性傳感器簡介34 
3.4 GPS和慣性傳感器的融合36 
3.5結論37 
3.6參考資料38 

4基於計算機視覺的無人駕駛感知系統39 
4.1無人駕駛的感知39 
4.2 KITTI數據集40 
4.3計算機視覺能幫助無人車解決的問題42 
4.4 Optical Flow和立體視覺43 
4.5物體的識別與追踪45 
4.6視覺里程計算法47 
4.7結論48 
4.8參考資料49 

5卷積神經網絡在無人駕駛中的應用50 
5.1 CNN簡介50 
5.2無人駕駛雙目3D感知51 
5.3無人駕駛物體 測54 
5.4結論59 
5.5參考資料59 

6增強學習在無人駕駛中的應用61 
6.1增強學習簡介61 
6.2增強學習算法63 
6.3使用增強學習幫助決策68 
6.4無人駕駛的決策介紹70 
6.5參考資料74 

7無人駕駛的規劃與控制75 
7.1規劃與控制簡介75 
7.2路由尋徑77 
7.3行為決策84 
7.4動作規劃93 
7.5反饋控制101 
7.6無人車規劃控制結語105 
7.7參考資料105 

8基於ROS的無人駕駛系統108 
8.1無人駕駛:多種技術的集成108 
8.2機器人操作系統(ROS)簡介110 
8.3系統可靠性115 
8.4系統通信性能提升116 
8.5系統資源管理與安全性117 
8.6結論118 
8.7參考資料118 

9無人駕駛的硬件平台120 
9.1無人駕駛:複雜系統120 
9.2傳感器平台121 
9.3計算平台140 
9.4控制平台150 
9.5結論157 
9.6參考資料158 

10無人駕駛系統安全160 
10.1針對無人駕駛的安全威脅160 
10.2無人駕駛傳感器的安全160 
10.3無人駕駛操作系統的安全162 
10.4無人 駕駛控制系統的安全163 
10.5車聯網通信系統的安全性165 
10.6安全模型校驗方法168 
10.7參考資料169 

11基於Spark與ROS的分佈式無人駕駛模擬平台171 
11.1無人駕駛模擬技術171 
11.2基於ROS的無人駕駛模擬器173 
11.3基於Spark的分佈式的模擬平台175 
11.4結論178 
11.5參考資料178 

12無人駕駛中的高精度地圖180 
12.1電子地圖分類180 
12.2高精度地圖的特點183 
12.3高精度地圖的生產185 
12.4無人駕駛場景中的應用188 
12.5高精度地圖的現狀與結論190 
12.6參考資料191 

13無人駕駛的未來192 
13.1無人駕駛的商業前景192 
13.2無人車面臨的障礙194 
13.3無人駕駛產業198 
13.4全球化下的無人駕駛203 
13.5無人駕駛發展對策205 
13.6可預見的未來207 
13.7參考資料208