无人驾驶 人工智能如何颠覆汽车 双色版
出版时间:
2019-01
版次:
1
ISBN:
9787111611172
定价:
79.00
装帧:
平装
开本:
其他
页数:
180页
字数:
173千字
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《无人驾驶:人工智能如何颠覆汽车》是为从事无人驾驶车辆(智能网联汽车)开发相关工作人员的入门技术书。作者分享了他们打造无人驾驶车辆系统的实践经验。本书由9章组成,章概述了无人驾驶系统;第2章着重介绍无人驾驶车辆定位技术;第3章讨论了传统的环境感知技术;第4章讨论基于深度学习的环境感知技术;第5章介绍了行为预测和路径规划技术;第6章着重介绍运动决策、规划与控制子系统的反馈控制;第7章介绍基于增强学习的规划和控制技术;第8章深入研究无人驾驶客户端系统的设计细节;第9章详细介绍了无人驾驶云平台。本书对在校学生、研究人员和相关从业人员都大有益处。无论你是本科生还是研究生,只要对无人驾驶感兴趣,都可以在这里找到无人驾驶技术的全面介绍。 章无人驾驶系统简介
1.1无人驾驶技术概述/002
1.2无人驾驶算法/002
1.2.1传感/003
1.2.2感知/004
1.2.3目标识别与跟踪/006
1.2.4决策/006
1.3无人驾驶客户端系统/008
1.3.1机器人操作系统/008
1.3.2硬件平台/011
1.4无人驾驶云平台/011
1.4.1仿真模拟/011
1.4.2高精度地图生成/012
1.4.3深度学习模型训练/013
1.5一切刚刚开始/014
第2章无人驾驶车辆的定位系统
2.1采用全球导航卫星系统定位/015
2.1.1GNSS概述/015
2.1.2GNSS误差分析/017
2.1.3星基增强系统/018
2.1.4载波相位差分技术和差分GNSS/019
2.1.5精确点定位/020
2.1.6全球定位系统和惯性导航系统的融合/022
2.2采用激光雷达和高精度地图定位/023
2.2.1激光雷达概述/023
2.2.2高精度地图概述/026
2.2.3激光雷达和高精度地图定位/030
2.3视觉里程计/034
2.3.1立体视觉里程计/035
2.3.2单目视觉里程计/036
2.3.3视觉惯性里程计/036
2.4航位推算和轮式里程计/038
2.4.1轮式编码器/038
2.4.2轮式里程计误差/039
2.4.3减少轮式里程计误差/040
2.5多传感器融合/042
2.5.1卡内基梅隆大学无人驾驶城市挑战赛车Boss/042
2.5.2斯坦福大学无人驾驶城市挑战赛车Junior/044
2.5.3梅赛德斯奔驰无人驾驶车Bertha/045
参考文献/047
第3章无人驾驶的感知系统
3.1概述/051
3.2数据集/052
3.3目标识别/054
3.4语义分割/056
3.5立体视觉、光流和场景流/058
3.5.1立体视觉与深度信息/058
3.5.2光流/059
3.5.3场景流/059
3.6目标跟踪/061
3.7总结/063
参考文献/064
第4章深度学习在无人驾驶感知系统中的应用
4.1卷积神经网络/068
4.2目标检测/069
4.3语义分割/072
4.4立体视觉和光流/075
4.4.1立体视觉/075
4.4.2光流/076
4.5总结/079
参考文献/080
第5章预测与路径规划
5.1规划与控制模块概览/082
5.1.1架构:广义上的规划与控制/082
5.1.2各个模块的范围:以模块的方式解决问题/084
5.2交通预测/087
5.2.1将行为预测作为分类问题/088
5.2.2车辆轨迹生成/093
5.3车道级的路径规划/094
5.3.1为路径规划创建权重有向图/096
5.3.2典型的路径规划算法/098
5.3.3规划图损失:强弱路径规划/102
5.4总结/103
参考文献/103
第6章决策、规划和控制
6.1行为决策/105
6.1.1马尔可夫决策过程方法/107
6.1.2基于场景的分治法/109
6.2运动规划/116
6.2.1车辆模型、道路模型、SL坐标系/118
6.2.2划分为路径规划和速度规划的运动规划/119
6.2.3划分为纵向规划和横向规划的运动规划/126
6.3反馈控制/130
6.3.1自行车模型/130
6.3.2PID控制/132
6.4总结/133
参考文献/134
第7章基于增强学习的规划和控制
7.1概述/136
7.2增强学习/138
7.2.1Q-学习/140
7.2.2ZCTOR-CRITIC方法/144
7.3无人驾驶中基于学习的规划和控制/146
7.3.1行为决策中的增强学习/147
7.3.2基于增强学习的规划和控制/147
7.4总结/150
参考文献/150
第8章无人驾驶客户端系统
8.1无人驾驶系统:一个复杂的系统/152
8.2无人驾驶的操作系统/154
8.2.1ROS综述/154
8.2.2系统可靠性/156
8.2.3性能优化/157
8.2.4资源管理与安全性/157
8.3计算平台/158
8.3.1计算平台的实现/158
8.3.2现有的计算解决方案/159
8.3.3计算机体系结构设计的探索/160
参考文献/164
第9章无人驾驶云平台
9.1概述/165
9.2基础架构/166
9.2.1分布式计算框架/167
9.2.2分布式存储/167
9.2.3异构计算/168
9.3仿真模拟/170
9.3.1BinPipeRDD/171
9.3.2连接ROS与Spark引擎/172
9.3.3性能表现/173
9.4模型训练/173
……
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内容简介:
《无人驾驶:人工智能如何颠覆汽车》是为从事无人驾驶车辆(智能网联汽车)开发相关工作人员的入门技术书。作者分享了他们打造无人驾驶车辆系统的实践经验。本书由9章组成,章概述了无人驾驶系统;第2章着重介绍无人驾驶车辆定位技术;第3章讨论了传统的环境感知技术;第4章讨论基于深度学习的环境感知技术;第5章介绍了行为预测和路径规划技术;第6章着重介绍运动决策、规划与控制子系统的反馈控制;第7章介绍基于增强学习的规划和控制技术;第8章深入研究无人驾驶客户端系统的设计细节;第9章详细介绍了无人驾驶云平台。本书对在校学生、研究人员和相关从业人员都大有益处。无论你是本科生还是研究生,只要对无人驾驶感兴趣,都可以在这里找到无人驾驶技术的全面介绍。
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作者简介:
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目录:
章无人驾驶系统简介
1.1无人驾驶技术概述/002
1.2无人驾驶算法/002
1.2.1传感/003
1.2.2感知/004
1.2.3目标识别与跟踪/006
1.2.4决策/006
1.3无人驾驶客户端系统/008
1.3.1机器人操作系统/008
1.3.2硬件平台/011
1.4无人驾驶云平台/011
1.4.1仿真模拟/011
1.4.2高精度地图生成/012
1.4.3深度学习模型训练/013
1.5一切刚刚开始/014
第2章无人驾驶车辆的定位系统
2.1采用全球导航卫星系统定位/015
2.1.1GNSS概述/015
2.1.2GNSS误差分析/017
2.1.3星基增强系统/018
2.1.4载波相位差分技术和差分GNSS/019
2.1.5精确点定位/020
2.1.6全球定位系统和惯性导航系统的融合/022
2.2采用激光雷达和高精度地图定位/023
2.2.1激光雷达概述/023
2.2.2高精度地图概述/026
2.2.3激光雷达和高精度地图定位/030
2.3视觉里程计/034
2.3.1立体视觉里程计/035
2.3.2单目视觉里程计/036
2.3.3视觉惯性里程计/036
2.4航位推算和轮式里程计/038
2.4.1轮式编码器/038
2.4.2轮式里程计误差/039
2.4.3减少轮式里程计误差/040
2.5多传感器融合/042
2.5.1卡内基梅隆大学无人驾驶城市挑战赛车Boss/042
2.5.2斯坦福大学无人驾驶城市挑战赛车Junior/044
2.5.3梅赛德斯奔驰无人驾驶车Bertha/045
参考文献/047
第3章无人驾驶的感知系统
3.1概述/051
3.2数据集/052
3.3目标识别/054
3.4语义分割/056
3.5立体视觉、光流和场景流/058
3.5.1立体视觉与深度信息/058
3.5.2光流/059
3.5.3场景流/059
3.6目标跟踪/061
3.7总结/063
参考文献/064
第4章深度学习在无人驾驶感知系统中的应用
4.1卷积神经网络/068
4.2目标检测/069
4.3语义分割/072
4.4立体视觉和光流/075
4.4.1立体视觉/075
4.4.2光流/076
4.5总结/079
参考文献/080
第5章预测与路径规划
5.1规划与控制模块概览/082
5.1.1架构:广义上的规划与控制/082
5.1.2各个模块的范围:以模块的方式解决问题/084
5.2交通预测/087
5.2.1将行为预测作为分类问题/088
5.2.2车辆轨迹生成/093
5.3车道级的路径规划/094
5.3.1为路径规划创建权重有向图/096
5.3.2典型的路径规划算法/098
5.3.3规划图损失:强弱路径规划/102
5.4总结/103
参考文献/103
第6章决策、规划和控制
6.1行为决策/105
6.1.1马尔可夫决策过程方法/107
6.1.2基于场景的分治法/109
6.2运动规划/116
6.2.1车辆模型、道路模型、SL坐标系/118
6.2.2划分为路径规划和速度规划的运动规划/119
6.2.3划分为纵向规划和横向规划的运动规划/126
6.3反馈控制/130
6.3.1自行车模型/130
6.3.2PID控制/132
6.4总结/133
参考文献/134
第7章基于增强学习的规划和控制
7.1概述/136
7.2增强学习/138
7.2.1Q-学习/140
7.2.2ZCTOR-CRITIC方法/144
7.3无人驾驶中基于学习的规划和控制/146
7.3.1行为决策中的增强学习/147
7.3.2基于增强学习的规划和控制/147
7.4总结/150
参考文献/150
第8章无人驾驶客户端系统
8.1无人驾驶系统:一个复杂的系统/152
8.2无人驾驶的操作系统/154
8.2.1ROS综述/154
8.2.2系统可靠性/156
8.2.3性能优化/157
8.2.4资源管理与安全性/157
8.3计算平台/158
8.3.1计算平台的实现/158
8.3.2现有的计算解决方案/159
8.3.3计算机体系结构设计的探索/160
参考文献/164
第9章无人驾驶云平台
9.1概述/165
9.2基础架构/166
9.2.1分布式计算框架/167
9.2.2分布式存储/167
9.2.3异构计算/168
9.3仿真模拟/170
9.3.1BinPipeRDD/171
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9.3.3性能表现/173
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