第一本无人驾驶技术书

第一本无人驾驶技术书
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作者:
出版社: 电子工业出版社
2017-05
版次: 1
ISBN: 9787121313554
定价: 59.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
分类: 工程技术
  •   无人驾驶是一个复杂的系统,涉及的技术点种类多且跨度大,入门者常常不知从何入手。本书首先宏观地呈现了无人驾驶的整体技术架构,概述了无人驾驶中涉及的各个技术点。在读者对无人驾驶技术有了宏观认识后,本书深入浅出地讲解了无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法,深度学习在无人驾驶中的应用,无人驾驶系统软件和硬件平台,无人驾驶安全及无人驾驶云平台等多个主要技术点。本书的作者都是无人驾驶行业的从业者与研究人员,有着多年无人驾驶及人工智能技术的实战经验。 
      本书从实用的角度出发,以期帮助对无人驾驶技术感兴趣的从业者与相关人士实现对无人驾驶行业的快速入门,以及对无人驾驶技术的深度理解与应用实践。 
     
      刘少山,PerceptIn联合创始人。加州大学欧文分校计算机博士。现在PerceptIn主要专注于机器人的核心SLAM与深度学习技术,以及其在智能硬件上的实现。在创立PerceptIn之前,在百度美国研发中心主要专注于百度无人车系统架构与产品化、深度学习,以及异构计算平台的架构与开发。 
     
      唐洁,华南理工大学计算机科学与工程学院副教授。唐洁博士现主要从事面向无人驾驶和机器人的大数据计算与存储平台、面向人工智能的计算体系架构、面向机器视觉的嵌入式系统研究。 
     
      吴双,依图科技研究科学家,依图硅谷研究院负责人。原百度研究院硅谷人工智能实验室资深研究科学家,原百度美国研发中心高级架构师。美国南加州大学物理博士,加州大学洛杉矶分校博士后,研究方向包括计算机和生物视觉,互联网广告算法和语音识别,曾在NIPS等国际会议中发表文章。 
     
      李力耘,百度美国研发中心无人驾驶高级架构师。本科毕业于清华大学电子工程系,后获得美国纽约大学计算机专业博士学位。加入百度后从事移动推荐、转换广告、图片变形、无人车决策规划等多个项目。目前在百度无人车部门负责无人车行为预测方向的系统架构及算法优化。拥有多项国际专利,其中已递交三十余项无人车决策预测相关专利申请。 
    1    无人车:正在开始的未来 1 
    1.1  正在走来的无人驾驶 2 
    1.2  自动驾驶的分级 4 
    1.3  无人驾驶系统简介 7 
    1.4  序幕刚启 18 
    1.5  参考资料 18 
    2    光学雷达在无人驾驶技术中的应用 21 
    2.1  无人驾驶技术简介 21 
    2.2  光学雷达基础知识 22 
    2.3  LiDAR在无人驾驶技术中的应用领域 24 
    2.4  LiDAR技术面临的挑战 26 
    2.5  展望未来 28 
    2.6  参考资料 28 
    3    GPS及惯性传感器在无人驾驶中的应用 30 
    3.1  无人驾驶定位技术 30 
    3.2  GPS简介 31 
    3.3  惯性传感器简介 34 
    3.4  GPS和惯性传感器的融合 36 
    3.5  结论 37 
    3.6  参考资料 38 
    4    基于计算机视觉的无人驾驶感知系统 39 
    4.1  无人驾驶的感知 39 
    4.3  计算机视觉能帮助无人车辆解决的问题 42 
    4.4  Optical Flow和立体视觉 43 
    4.5  物体的识别与追踪 45 
    4.6  视觉里程计算法 47 
    4.7  结论 48 
    4.8  参考资料 49 
    5    卷积神经网络在无人驾驶中的应用 50 
    5.1  CNN简介 50 
    5.2  无人驾驶双目3D感知 51 
    5.3  无人驾驶物体检测 54 
    5.4  结论 59 
    5.5  参考资料 59 
    6    增强学习在无人驾驶中的应用 61 
    6.1  增强学习的简介 61 
    6.2  增强学习算法 63 
    6.3  使用增强学习帮助决策 68 
    6.4  无人驾驶的决策介绍 70 
    6.5  参考资料 74 
    7    无人驾驶的规划与控制 75 
    7.1  规划与控制简介 75 
    7.2  路由寻径 77 
    7.3  行为决策 84 
    7.4  动作规划 93 
    7.5  反馈控制 102 
    7.6  无人车规划控制结语 105 
    7.7  参考资料 106 
    8    基于ROS的无人驾驶系统 108 
    8.1  无人驾驶:多种技术的集成 108 
    8.2  机器人操作系统(ROS)简介 110 
    8.3  系统可靠性 115 
    8.4  系统通信性能提升 116 
    8.5  系统资源管理与安全性 117 
    8.6  结论 118 
    8.7  参考资料 118 
    9    无人驾驶的硬件平台 120 
    9.1  无人驾驶:复杂系统 120 
    9.2  传感器平台 121 
    9.3  计算平台 140 
    9.4  控制平台 150 
    9.5  结论 157 
    9.6  参考资料 158 
    10    无人驾驶系统安全 160 
    10.1  针对无人驾驶的安全威胁 160 
    10.2  无人驾驶传感器的安全 161 
    10.3  无人驾驶操作系统的安全 162 
    10.4  无人驾驶控制系统的安全 163 
    10.5  车联网通信系统的安全性 165 
    10.6  安全模型校验方法 168 
    10.7  参考资料 169 
    11    基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台 171 
    11.1  无人驾驶模拟技术 171 
    11.2  基于ROS的无人驾驶模拟器 173 
    11.3  基于Spark的分布式的模拟平台 175 
    11.4  结论 178 
    11.5  参考资料 178 
    12    无人驾驶中的高精地图 180 
    12.1  电子地图分类 180 
    12.2  高精地图的特点 183 
    12.3  高精地图的生产 185 
    12.4  无人驾驶场景中的应用 188 
    12.5  高精地图的现状与结论 190 
    12.6  参考资料 191 
    13    无人驾驶的未来 192 
    13.1  无人驾驶的商业前景 192 
    13.2  无人驾驶汽车面临的障碍 194 
    13.3  无人驾驶产业 198 
    13.4  全球化下的无人驾驶 203 
    13.5  无人驾驶发展对策 205 
    13.6  可预见的未来 207 
    13.7  参考资料 208 
     
  • 内容简介:
      无人驾驶是一个复杂的系统,涉及的技术点种类多且跨度大,入门者常常不知从何入手。本书首先宏观地呈现了无人驾驶的整体技术架构,概述了无人驾驶中涉及的各个技术点。在读者对无人驾驶技术有了宏观认识后,本书深入浅出地讲解了无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法,深度学习在无人驾驶中的应用,无人驾驶系统软件和硬件平台,无人驾驶安全及无人驾驶云平台等多个主要技术点。本书的作者都是无人驾驶行业的从业者与研究人员,有着多年无人驾驶及人工智能技术的实战经验。 
      本书从实用的角度出发,以期帮助对无人驾驶技术感兴趣的从业者与相关人士实现对无人驾驶行业的快速入门,以及对无人驾驶技术的深度理解与应用实践。 
     
  • 作者简介:
      刘少山,PerceptIn联合创始人。加州大学欧文分校计算机博士。现在PerceptIn主要专注于机器人的核心SLAM与深度学习技术,以及其在智能硬件上的实现。在创立PerceptIn之前,在百度美国研发中心主要专注于百度无人车系统架构与产品化、深度学习,以及异构计算平台的架构与开发。 
     
      唐洁,华南理工大学计算机科学与工程学院副教授。唐洁博士现主要从事面向无人驾驶和机器人的大数据计算与存储平台、面向人工智能的计算体系架构、面向机器视觉的嵌入式系统研究。 
     
      吴双,依图科技研究科学家,依图硅谷研究院负责人。原百度研究院硅谷人工智能实验室资深研究科学家,原百度美国研发中心高级架构师。美国南加州大学物理博士,加州大学洛杉矶分校博士后,研究方向包括计算机和生物视觉,互联网广告算法和语音识别,曾在NIPS等国际会议中发表文章。 
     
      李力耘,百度美国研发中心无人驾驶高级架构师。本科毕业于清华大学电子工程系,后获得美国纽约大学计算机专业博士学位。加入百度后从事移动推荐、转换广告、图片变形、无人车决策规划等多个项目。目前在百度无人车部门负责无人车行为预测方向的系统架构及算法优化。拥有多项国际专利,其中已递交三十余项无人车决策预测相关专利申请。 
  • 目录:
    1    无人车:正在开始的未来 1 
    1.1  正在走来的无人驾驶 2 
    1.2  自动驾驶的分级 4 
    1.3  无人驾驶系统简介 7 
    1.4  序幕刚启 18 
    1.5  参考资料 18 
    2    光学雷达在无人驾驶技术中的应用 21 
    2.1  无人驾驶技术简介 21 
    2.2  光学雷达基础知识 22 
    2.3  LiDAR在无人驾驶技术中的应用领域 24 
    2.4  LiDAR技术面临的挑战 26 
    2.5  展望未来 28 
    2.6  参考资料 28 
    3    GPS及惯性传感器在无人驾驶中的应用 30 
    3.1  无人驾驶定位技术 30 
    3.2  GPS简介 31 
    3.3  惯性传感器简介 34 
    3.4  GPS和惯性传感器的融合 36 
    3.5  结论 37 
    3.6  参考资料 38 
    4    基于计算机视觉的无人驾驶感知系统 39 
    4.1  无人驾驶的感知 39 
    4.3  计算机视觉能帮助无人车辆解决的问题 42 
    4.4  Optical Flow和立体视觉 43 
    4.5  物体的识别与追踪 45 
    4.6  视觉里程计算法 47 
    4.7  结论 48 
    4.8  参考资料 49 
    5    卷积神经网络在无人驾驶中的应用 50 
    5.1  CNN简介 50 
    5.2  无人驾驶双目3D感知 51 
    5.3  无人驾驶物体检测 54 
    5.4  结论 59 
    5.5  参考资料 59 
    6    增强学习在无人驾驶中的应用 61 
    6.1  增强学习的简介 61 
    6.2  增强学习算法 63 
    6.3  使用增强学习帮助决策 68 
    6.4  无人驾驶的决策介绍 70 
    6.5  参考资料 74 
    7    无人驾驶的规划与控制 75 
    7.1  规划与控制简介 75 
    7.2  路由寻径 77 
    7.3  行为决策 84 
    7.4  动作规划 93 
    7.5  反馈控制 102 
    7.6  无人车规划控制结语 105 
    7.7  参考资料 106 
    8    基于ROS的无人驾驶系统 108 
    8.1  无人驾驶:多种技术的集成 108 
    8.2  机器人操作系统(ROS)简介 110 
    8.3  系统可靠性 115 
    8.4  系统通信性能提升 116 
    8.5  系统资源管理与安全性 117 
    8.6  结论 118 
    8.7  参考资料 118 
    9    无人驾驶的硬件平台 120 
    9.1  无人驾驶:复杂系统 120 
    9.2  传感器平台 121 
    9.3  计算平台 140 
    9.4  控制平台 150 
    9.5  结论 157 
    9.6  参考资料 158 
    10    无人驾驶系统安全 160 
    10.1  针对无人驾驶的安全威胁 160 
    10.2  无人驾驶传感器的安全 161 
    10.3  无人驾驶操作系统的安全 162 
    10.4  无人驾驶控制系统的安全 163 
    10.5  车联网通信系统的安全性 165 
    10.6  安全模型校验方法 168 
    10.7  参考资料 169 
    11    基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台 171 
    11.1  无人驾驶模拟技术 171 
    11.2  基于ROS的无人驾驶模拟器 173 
    11.3  基于Spark的分布式的模拟平台 175 
    11.4  结论 178 
    11.5  参考资料 178 
    12    无人驾驶中的高精地图 180 
    12.1  电子地图分类 180 
    12.2  高精地图的特点 183 
    12.3  高精地图的生产 185 
    12.4  无人驾驶场景中的应用 188 
    12.5  高精地图的现状与结论 190 
    12.6  参考资料 191 
    13    无人驾驶的未来 192 
    13.1  无人驾驶的商业前景 192 
    13.2  无人驾驶汽车面临的障碍 194 
    13.3  无人驾驶产业 198 
    13.4  全球化下的无人驾驶 203 
    13.5  无人驾驶发展对策 205 
    13.6  可预见的未来 207 
    13.7  参考资料 208 
     
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