自动驾驶算法与芯片设计9787121436437
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作者任建峰 蒋立源 于成文
出版社电子工业出版社
ISBN9787121436437
出版时间2021-06
装帧平装
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定价108元
货号11640749
上书时间2024-12-22
商品详情
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作者简介
任建峰,博士，目前就职于谷歌公司，分别于2005年和2009年获得西北工业大学模式识别与智能系统博士学位和美国得州大学达拉斯分校电子工程博士学位，从事计算影像学、自动驾驶方面芯片算法研发工作，在高通、华为海思工作多年，发表论文40多篇，拥有30多项美国。
目录
第1章 自动驾驶芯片的挑战 1 1.1 自动驾驶科技界现状 1 1.2 自动驾驶设计的挑战 2 1.2.1 功能约束 3 1.2.2 可预测性约束 3 1.2.3 存储 4 1.2.4 热量约束 4 1.2.5 功率约束 5 1.3 自动驾驶系统算法设计 5 1.3.1 感知 6 1.3.2 决策 7 1.3.3 控制 8 1.3.4 安全验证与测试 9 1.4 自动驾驶系统计算平台 10 1.4.1 GPU 11 1.4.2 DSP 11 1.4.3 FPGA 11 1.4.4 ASIC 12 参考文献 12 第2章 3D物体检测 14 2.1 传感器 15 2.1.1 摄像机 15 2.1.2 激光雷达 15 2.2 数据集 16 2.3 3D物体检测方法 17 2.3.1 基于单目图像的检测方法 18 2.3.2 基于点云的检测方法 19 2.3.3 基于融合的检测方法 22 2.4 实战项目：3D物体检测 24 2.4.1 算法概述 25 2.4.2 点云预处理 26 2.4.3 网络结构 28 2.4.4 欧拉区域提议 28 2.4.5 锚盒设计 29 2.4.6 复角度回归 30 2.4.7 损失函数的构建 30 2.4.8 实验结果 31 2.4.9 训练细节 31 2.4.10 鸟瞰检测 32 2.4.11 3D对象检测 32 2.5 未来研究展望 33 参考文献 33 第3章 车道检测 37 3.1 传统图像处理 38 3.2 实例：基于霍夫变换的车道检测 39 3.2.1 霍夫变换 40 3.2.2 OpenCV车道检测 41 3.3 实例：RANSAC算法及直线拟合 42 3.3.1 算法思路 43 3.3.2 用Python实现直线拟合 43 3.4 基于深度学习 45 3.5 多传感器集成方案 47 3.6 车道检测系统评估标准 49 3.6.1 车道检测系统性能的影响因素 49 3.6.2 离线评估 50 3.6.3 在线评估 51 3.6.4 评估指标 52 3.7 实战项目：车道检测 53 3.7.1 概述 53 3.7.2 车道点实例网络 53 3.7.3 调整大小层 54 3.7.4 相同瓶颈层 55 3.7.5 下采样瓶颈层和上采样瓶颈层 56 3.7.6 损失函数 58 3.7.7 后处理方法 61 3.7.8 实验结果 62 3.7.9 测试部分 62 参考文献 63 第4章 运动规划和控制 68 4.1 概述 68 4.2 传统自动驾驶的规划和决策层 69 4.2.1 路径规划 70 4.2.2 实例：路径规划Dijkstra算法 71 4.2.3 实例：路径规划A*算法 75 4.2.4 行为决策 77 4.2.5 运动规划 77 4.2.6 实例：运动规划 78 4.2.7 车辆控制 84 4.2.8 实例：模型预测控制 84 4.2.9 实例：PID控制 89 4.3 集成感知和规划 90 实战项目：NVIDIA的端到端自动驾驶 92 4.4 交互行为感知和规划 94 4.4.1 合作与互动 95 4.4.2 博弈论方法 95 4.4.3 概率方法 96 4.4.4 部分可观察的马尔可夫决策过程 96 4.4.5 基于学习的方法 97 参考文献 98 第5章 定位与建图 102 5.1 SLAM问题 103 5.1.1 基于滤波器的SLAM方法 104 5.1.2 基于优化的SLAM方法 108 5.2 自主驾驶的局限性 109 5.2.1 问题的提出 109 5.2.2 避免或减少漂移的影响 109 5.2.3 自动驾驶SLAM的评估标准 110 5.3 自动驾驶中的SLAM 111 5.3.1 重新定位和回环检测 111 5.3.2 先前构建的地图中的定位 113 5.3.3 建立和使用未来地图 115 5.3.4 利用当前地图资源 116 5.4 自动驾驶中的地图表示 117 5.4.1 公制地图模型 117 5.4.2 语义地图模型 120 参考文献 122 第6章 自动驾驶仿真器 128 6.1 近期新的仿真器 129 6.1.1 AirSim 129 6.1.2 Apollo 129 6.1.3 CARLA 130 6.1.4 Udacity AV Simulator 131 6.1.5 Deep Traf?c 132 6.2 仿真器实战：CARLA 132 6.2.1 仿真引擎 132 6.2.2 使用CARLA评估自动驾驶方法 133 参考文献 135 第7章 自动驾驶芯片 136 7.1 Mobileye EyeQ 137 7.2 NVIDIA 138 7.2.1 NVIDIA DRIVE AGX开发者套件 138 7.2.2 NVIDIA DRIVE软件 138 7.3 TI Jacinto TDAx 141 7.4 实战项目：360°环景系统与自动停车系统 142 7.4.1 自动停车与停车辅助系统 143 7.4.2 使用Jacinto TDA4VM处理器系列应对环视和自动停车的挑战 144 7.4.3 Jacinto TDA4VM SoC 145 7.5 Qualcomm 147 7.6 NXP 148 7.7 Xilinx Zynq-7000 148 7.8 Synopsys 149 第8章 深度学习模型优化 151 8.1 模型压缩和加速 152 8.1.1 参数修剪和共享 153 8.1.2 低秩分解 155 8.1.3 转移/紧凑卷积滤波器 156 8.1.4 知识蒸馏 159 8.2 AI模型效率工具包 159 8.2.1 大规模节能AI 160 8.2.2 通过合作推进AI模型效率的研究 161 8.3 未来研究展望 161 参考文献 162 第9章 深度学习芯片设计 166 9.1 概述 167 9.2 在CPU和GPU平台上加速内核计算 167 9.3 中科院计算所的深度学习芯片系列 168 9.3.1 卷积神经网络简介 168 9.3.2 DaDianNao 170 9.3.3 ShiDianNao 171 9.3.4 寒武纪Cambricon-X 172 9.4 麻省理工学院的Eyeriss系列 172 9.4.1 卷积神经网络基本知识 172 9.4.2 Eyeriss 173 9.4.3 Eyeriss v2 174 9.5 谷歌的TPU芯片 177 9.5.1 TPU v1 177 9.5.2 TPU指令集 178 9.5.3 TPU的心脏：脉动阵列 179 9.5.4 TPU v2/v3 180 9.5.5 软件架构 180 9.6 近内存计算 181 9.6.1 DRAM 181 9.6.2 SRAM 182 9.6.3 非易失性电阻存储器 182 9.6.4 传感器 183 9.7 DNN硬件的指标 183 参考文献 184 第10章 自动驾驶SoC设计 186 10.1 自动驾驶SoC设计流程 186 10.2 TI的Jacinto SoC平台 187 10.3 Jacinto 7处理器的功能安全特性 190 10.3.1 功能安全 190 10.3.2 软件功能安全 191 10.3.3 安全应用部署 192 10.4 具有DNN和ISP的符合安全标准的多核SoC设计 194 10.4.1 ADAS图像识别SoC 194 10.4.2 DNN加速器 195 10.4.3 具有安全BIST控制器的ISP 196 10.5 实例：NVIDIA深度学习加速器 197 10.5.1 NVDLA介绍 198 10.5.2 FireSim 199 10.5.3 NVDLA集成 199 10.5.4 性能分析 200 参考文献 200 第11章 自动驾驶操作系统 202 11.1 概述 202 11.2 开源自动驾驶操作系统 204 11.2.1 Linux RTOS 204 11.2.2 ROS中间件 205 11.3 使用开源软件开发自动驾驶技术的公司 206 11.3.1 百度 206 11.3.2 宝马 207 11.3.3 Voyage 208 11.3.4 Tier IV 208 11.3.5 PolySync 209 11.3.6 Perrone Robotics 210 11.4 汽车硬实时操作系统和框架 211 11.4.1 BlackBerry QNX 211 11.4.2 EB robinos和EB corbos 212 11.4.3 Integrity RTOS 213 11.4.4 NVIDIA DriveWorks SDK 213 11.5 总结 214 第12章 自动驾驶软件架构 215 12.1 概述 215 12.2 基于ISO 26262的软件开发 216 12.2.1 ISO 26262简介 216 12.2.2 Synopsys软件产品组合 216 12.2.3 ASIL 218 12.2.4 软件架构设计 218 12.2.5 软件单元设计与实现 219 12.2.6 软件单元测试 219 12.3 基于SAE J3016的组件架构设计 220 12.3.1 功能组件 221 12.3.2 AUTOSAR 224 12.4 自动驾驶汽车的架构设计与实现 225 12.4.1 硬件框架 226 12.4.2 软件系统架构 227 12.4.3 数据传输模块 229 12.4.4 自动驾驶测试报告 229 参考文献 229 第13章 5G C-V2X简介 230 13.1 移动车联网 230 13.2 C-V2X如何改变驾驶 231 13.2.1 避免碰撞 231 13.2.2 车队行驶 232 13.2.3 协作驾驶 232 13.2.4 队列警告 232 13.2.5 保护弱势道路使用者 232 13.2.6 支持应急服务 233 13.2.7 危险提前警告 233 13.2.8 越来越多的自动驾驶 233 13.3 C-V2X的优势 233 13.4 C-V2X的工作原理 235 13.4.1 直接通信 235 13.4.2 网络通信 235 13.4.3 5G如何改变C-V2X 236 13.5 C-V2X部署计划 236 13.5.1 中国引领潮流 236 13.5.2 澳大利亚――改善道路安全 237 13.5.3 美国――增长势头 237 13.5.4 欧洲――广泛支持 238 13.6 总结 238
内容摘要
目前自动驾驶的一个发展趋势就是智能化。随着人工智能的飞速发展以及各种新型传感器的涌现，汽车智能化形成趋势，辅助驾驶功能的渗透率越来越高。这些功能的实现需要借助于摄像头、雷达、激光雷达等新增的传感器数据，其中视频处理需要大量并行计算。然而，传统CPU算力不足，而DSP擅长图像处理，对于深度学习却缺乏足够的性能。尽管GPU擅长训练，但它过于耗电，影响汽车的性能。因此，本书着眼于未来，认为定制化的ASIC必将成为主流。本书以自动驾驶的芯片设计为最终目标，来论述设计一个面向未来的自动驾驶SoC芯片的学术支撑和工程实践。本书共13章。其中第1章主要介绍自动驾驶目前遇到的挑战和研究方向。第2～6章重点讲述环境感知以及规划控制方面的算法设计；第7～10章重点讲述深度学习模型的优化和深度学习芯片的设计；第11章和第12章重点讲述具有安全功能的自动驾驶软件架构设计；第13章介绍5G车联网。
主编推荐
"系统：详细介绍自动驾驶算法、软件和芯片设计各个环节。 专业：凝聚作者10余年高通、华为、谷歌的理论和实战经验 商机：本书每个章节都能挖掘出潜在的自动驾驶产品和服务"
精彩内容
目前自动驾驶的一个发展趋势就是智能化。随着人工智能的飞速发展以及各种新型传感器的涌现，汽车智能化形成趋势，辅助驾驶功能的渗透率越来越高。这些功能的实现需要借助于摄像头、雷达、激光雷达等新增的传感器数据，其中视频处理需要大量并行计算。然而，传统CPU算力不足，而DSP擅长图像处理，对于深度学习却缺乏足够的性能。尽管GPU擅长训练，但它过于耗电，影响汽车的性能。因此，本书着眼于未来，认为定制化的ASIC必将成为主流。本书以自动驾驶的芯片设计为最终目标，来论述设计一个面向未来的自动驾驶SoC芯片的学术支撑和工程实践。本书共13章。其中第1章主要介绍自动驾驶目前遇到的挑战和研究方向。第2～6章重点讲述环境感知以及规划控制方面的算法设计；第7～10章重点讲述深度学习模型的优化和深度学习芯片的设计；第11章和第12章重点讲述具有安全功能的自动驾驶软件架构设计；第13章介绍5G车联网。
媒体评论
"我和本书作者任建峰博士是多年的同事和朋友。作者拥有扎实的理论基础，并在高通、华为和谷歌工作多年，积累了大量工程实践经验。本书涉及自动驾驶多个领域，涵盖基本理论和芯片设计知识，同时对自动驾驶的理论和实践提出了一些思路和方向，是目前自动驾驶领域难能可贵的一本教材，适合有兴趣的本科生、研究生及从业工程技术人员阅读。 毕宁，高通技术副总裁 自从我创业自动驾驶公司nullmax以来，自动驾驶算法方面的人才一直都很稀缺，我们一直在寻找很好的人才加入nullmax公司。但是，国内目前还没有一本能够系统介绍自动驾驶算法和芯片设计相关的图书，任建峰博士撰写的《自动驾驶算法和芯片设计》正好弥补这方面空白，这本书可以作为想进入自动驾驶领域的年轻人的一本参考书，相信读者可以通过阅读本书之后，对自动驾驶有个全面的认识。 徐雷，纽励科技CEO 我在大学讲授自动驾驶课程，发现缺少一本正规系统的教材，在和任博士的交流过程中，发现任博士撰写的《自动驾驶算法和芯片设计》，详细介绍了自动驾驶的视觉感知、运动规划等算法，另外，任博士具有多年芯片公司工作经验，本书也详细介绍了如何在芯片上实现自动驾驶的算法以及优化，作者也给出了自动驾驶芯片设计的思路和方向。总而言之，这是一本理论结合实际的自动驾驶教材，对于想从事自动驾驶的大学生和工程师，值得一读。 刘天明，佐治亚大学教授"
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