编辑推荐
全面论述人工智能在自动驾驶中的应用。
内容简介
本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程，充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验，以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境，深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用，为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。
本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线，内容分为看车(了解自动驾驶)、造车(设计智能小车)、开车(收集训练数据)、写车(编写自动驾驶模型)、算车(训练和优化自动驾驶模型)、玩车(部署并验证自动驾驶模型)6章。初学者可以通过边学习理论知识边动手实践的方式，系统学习人工智能的算法理论和应用实例。
本书没有堆砌艰深晦涩的公式推导，力求将枯燥难解的算法原理及模型进行直观的讲解，希望读者在学习的过程中，了解现实中自动驾驶技术的发展并获得运用人工智能解决自动驾驶难题的乐趣。
作者简介
编者胡波，复旦大学教授、博士生导师。担任工业与信息化部IMT-2030（6G）推进组专家组成员、教育厅电子信息类专业教学指导委员会委员、华为无线通信接入技术国家重点实验室学术委员会委员、上海市电子学会副理事长等学术职务。
先后主持教育厅新工科研究与实践项目、产教协同育人项目及上海市教改项目多项。主要从事智能信息处理与传输、未来无线通信技术、智能传感网的参数估计与跟踪、智能图像与视频处理、基于视频的目标检测与跟踪、智能信息处理系统（图像、视频）设计与实现等方面研究。
章节目录
版权信息
内容简介
主编简介
序言
序言
前言
视频目录
第1章 看车：自动驾驶概述
1.0 本章导读
1.1 认识自动驾驶
1.1.1 什么是自动驾驶
1.1.2 自动驾驶的分级标准
1.1.3 当前业界自动驾驶技术的主要进展
1.2 自动驾驶的实现
1.2.1 自动驾驶的核心问题
1.2.2 自动驾驶的技术实现
1.2.3 自动驾驶的研发流程
1.3 自动驾驶中的人工智能
1.3.1 实现自动驾驶的智能系统
1.3.2 自动驾驶与人工智能
1.4 自动驾驶面临的挑战
1.4.1 技术层面上的挑战
1.4.2 非技术层面上的挑战
1.5 开放性思考
1.6 本章小结
第2章 造车：自动驾驶系统软硬件基础
2.0 本章导读
2.1 汽车底盘结构
2.1.1 动力传动装置
2.1.2 车辆悬架装置
2.1.3 转向控制装置
2.1.4 刹车制动装置
2.2 汽车电子电气架构
2.2.1 汽车线控底盘
2.2.2 控制器架构模式的发展
2.2.3 汽车开放系统架构
2.3 自动驾驶汽车系统
2.3.1 自动驾驶相关硬件
2.3.2 自动驾驶系统框架
2.3.3 自动驾驶系统研发
2.4 智能小车系统
2.4.1 智能小车整体架构
2.4.2 智能小车硬件系统
2.4.3 智能小车软件系统
2.4.4 智能小车自动驾驶
2.4.5 智能小车开发环境
2.5 开放性思考
2.6 本章小结
第3章 开车：自动驾驶数据收集与预处理
3.0 本章导读
3.1 机器学习与数据集
3.1.1 人工智能与机器学习
3.1.2 机器学习数据集
3.1.3 多种数据类型的数据标注
3.1.4 高维数据可视化技术
3.2 自动驾驶数据收集与处理
3.2.1 自动驾驶数据特征
3.2.2 自动驾驶传感器数据
3.2.3 数据融合与车辆定位
3.2.4 自动驾驶数据标注
3.2.5 自动驾驶公开数据集
3.3 智能小车数据收集与处理
3.3.1 操控智能小车行驶
3.3.2 智能小车行驶数据收集
3.3.3 智能小车数据标注
3.3.4 智能小车数据分析
3.3.5 智能小车数据清洗
3.3.6 智能小车数据可视化
3.3.7 智能小车数据处理工具
3.4 开放性思考
3.5 本章小结
第4章 写车：自动驾驶神经网络模型
4.0 本章导读
4.1 机器学习与神经网络
4.1.1 数据驱动的学习过程
4.1.2 人工神经网络
4.2 自动驾驶中的卷积神经网络
4.2.1 卷积的引入
4.2.2 卷积神经网络
4.2.3 经典的卷积神经网络结构
4.3 自动驾驶中其他模型结构
4.3.1 其他视觉感知任务
4.3.2 激光雷达等传感器数据的处理
4.3.3 多模态传感器数据的融合
4.3.4 自动驾驶模型案例研究
4.4 智能小车建模实战演练
4.4.1 基于人工神经网络识别标志
4.4.2 基于卷积的端到端自动驾驶网络
4.5 开放性思考
4.6 本章小结
第5章 算车：自动驾驶模型训练与调优
5.0 本章导读
5.1 模型与训练参数
5.1.1 模型训练数据
5.1.2 智能小车CNN模型
5.1.3 参数和超参数
5.1.4 损失函数
5.2 神经网络模型训练
5.2.1 梯度下降迭代
5.2.2 反向传播梯度计算
5.2.3 训练参数调整实例分析
5.3 模型超参数优化
5.3.1 常见超参数优化方法
5.3.2 超参数优化工具
5.4 训练效率与推理效果
5.4.1 离线计算与在线计算
5.4.2 模型迁移
5.4.3 硬件加速器
5.5 开放性思考
5.6 本章小结
第6章 玩车：智能小车模型部署与系统调试
6.0 本章导读
6.1 智能小车主要工作流程
6.2 智能小车系统部署实现
6.2.1 自动驾驶模式的部署实现
6.2.2 手动驾驶模式的部署实现
6.2.3 模型训练模式的部署实现
6.3 智能小车代码更改与性能调优
6.3.1 模块级别的代码更改与性能调优
6.3.2 系统级别的代码更改与性能调优
6.4 智能小车系统问题调试与升级优化
6.4.1 智能小车系统问题调试
6.4.2 智能小车系统升级优化
6.5 开放性思考
6.6 本章小结
自动驾驶：人工智能理论与实践是2023年由清华大学出版社出版,作者胡波 主编。
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