第一本无人驾驶技术书
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广东广州
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作者刘少山 唐洁 吴双 李力耘 等
出版社电子工业出版社
ISBN9787121364938
出版时间2018-02
装帧平装
开本其他
定价89元
货号9603773
上书时间2024-01-09
商品详情
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作者简介
刘少山，PerceptIn创始人，CEO。美国加州大学欧文分校（UC-Irvine）计算机博士，研究方向包括智能感知计算、系统软件、体系结构与异构计算。在创立PerceptIn之前在百度美国研发中心、LinkedIn、Microsoft、Microsoft Research、INRIA、Intel及Broadcom工作过。在百度美国研发中心时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。目前主要专注于机器人的核心SLAM与深度学习技术及其在智能硬件上的实现。
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 无人驾驶的分级4
1.3 无人驾驶系统简介7
1.4 序幕刚启17
1.5 参考资料18
2 激光雷达在无人驾驶中的应用20
2.1 无人驾驶技术简介20
2.2 激光雷达基础知识21
2.3 应用领域?23
2.4 激光雷达技术面临的挑战?25
2.5 展望未来27
2.6 参考资料27
3 图像级高清激光雷达29
3.1 无人驾驶应用的各类激光雷达的点云特性29
3.2 高清激光雷达在构建可靠感知系统时的优势33
3.3 高清激光雷达对定位和运动探测模块的价值35
3.4 高清激光雷达使得点云和图像数据的融合更37
3.5 激光雷达未来的发展趋势38
3.6 参考资料39
4 GPS及IMU在无人驾驶中的应用40
4.1 无人驾驶定位技术40
4.2 GPS简介41
4.3 IMU简介43
4.4 GPS和IMU的融合45
4.5 小结46
4.6 参考资料47
5 基于计算机视觉的无人驾驶感知系统48
5.1 无人驾驶的感知48
5.2 KITTI数据集49
5.3 计算机视觉能帮助无人车解决的问题51
5.4 光流和立体视觉52
5.5 物体的识别与追踪54
5.6 视觉里程计算法56
5.7 小结57
5.8 参考资料58
6 卷积神经网络在无人驾驶中的应用59
6.1 CNN简介59
6.2 无人驾驶双目3D感知60
6.3 无人驾驶物体检测64
6.4 小结67
6.5 参考资料68
7 强化学习在无人驾驶中的应用69
7.1 强化学习简介69
7.2 强化学习算法71
7.3 使用强化学习帮助决策75
7.4 无人驾驶的决策介绍78
7.5 参考资料81
8 无人驾驶的行为预测83
8.1 无人驾驶软件系统模块总体架构83
8.2 预测模块需要解决的问题85
8.3 小结95
8.4 参考资料95
9 无人驾驶的决策、规划和控制（1）98
9.1 决策、规划和控制模块概述98
9.2 路由寻径101
9.3 行为决策107
9.4 动作规划115
9.5 反馈控制124
9.6 小结128
9.7 参考资料128
10 无人驾驶的决策、规划和控制（2）130
10.1 其他动作规划算法130
10.2 栅格规划器132
10.3 自由空间TEB规划器138
10.4 小结143
10.5 参考资料144
11 基于ROS的无人驾驶系统145
11.1 无人驾驶：多种技术的集成145
11.2 ROS简介146
11.3 系统可靠性150
11.4 系统通信性能提升152
11.5 系统资源管理与安全性153
11.6 小结153
11.7 参考资料?154
12 无人驾驶的硬件平台155
12.1 无人驾驶：复杂系统155
12.2 传感器平台156
12.3 计算平台173
12.4 控制平台182
12.5 小结188
12.6 参考资料188
13 无人驾驶系统安全190
13.1 针对无人驾驶的安全威胁190
13.2 无人驾驶传感器的安全190
13.3 无人驾驶操作系统的安全192
13.4 无人驾驶控制系统的安全192
13.5 车联网通信系统的安全194
13.6 安全模型校验方法196
13.7 小结197
13.8 参考资料198
14 对抗样本攻击与防御在无人驾驶中的应用200
14.1 对抗样本攻击算法202
14.2 对抗样本防御算法212
14.3 实验平台安装及环境配置215
14.4 AdvBox攻击与防御实验222
14.5 防御建议228
14.6 小结228
14.7 参考资料229
15 ?无人驾驶数据服务通信协议231
15.1 数据服务通信协议发展历史231
15.2 DSRC 232
15.3 C-V2X 238
15.4 3GPP中V2X无线接入标准研究244
15.5 参考资料246
16 无人驾驶模拟器技术249
16.1 为什么需要模拟器249
16.2 模拟器的用途250
16.3 模拟器系统的需求251
16.4 模拟器系统的模块组成251
16.5 模拟器的使用场景及常见模拟器257
16.6 模拟器的研发阶段260
16.7 模拟器仿真的一致性问题261
16.8 小结263
16.9 参考资料264
17 基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台265
17.1 无人驾驶模拟技术265
17.2 基于ROS的无人驾驶模拟器267
17.3 基于Spark的分布式模拟平台269
17.4 小结272
17.5 参考资料272
18 无人驾驶中的高精地图274
18.1 传统电子导航地图274
18.2 服务于无人驾驶场景的高精地图?275
18.3 高精地图的组成和特点276
18.4 构建高精地图279
18.5 高精地图在无人驾驶中的应用286
18.6 高精地图的现状与结论288
18.7 参考资料289
19 高精地图的自动化生产290
19.1 高精地图生产的挑战290
19.2 无人车用高精地图291
19.3 高精地图生产的基本流程294
19.4 机器学习在高精地图生产中的应用297
19.5 基于三维点云的深度学习301
19.6 小结302
19.7 参考资料302
20 面向无人驾驶的边缘高精地图服务308
20.1 边缘计算与高精地图308
20.2 边缘场景下的高精地图服务310
20.3 边缘高精地图生产311
20.4 边缘高精地图内容分发312
20.5 参考框架313
20.6 相关工作314
20.7 小结316
20.8 参考资料317
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内容摘要
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深度剖析无人驾驶中的行为预测、感知、定位、决策、规划、控制技术等模块
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无人驾驶高精地图、通信协议、模拟器技术、ROS系统、硬件平台、安全等多个主要技术点
适合对无人驾驶技术感兴趣的在校学生、工业从业者，以及相关人士阅读。
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