无人驾驶:人工智能如何颠覆汽车(双色版)

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编辑推荐

适读人群 :从事无人驾驶/自动驾驶/智能汽车的工程技术人员、学生、教师和研究人员,对无人驾驶感兴趣的非专业人员

本书由百度硅谷一线工程师和IEEE计算机协会主席联袂编著,作者团队在各自的领域造诣深厚,有着丰富的无人驾驶汽车技术研究开发经验,很适合作为无人驾驶/自动驾驶/智能车辆总体认识和技术入门图书来阅读。本书由吉林大学马芳武教授无人驾驶团队翻译。

内容简介

  《无人驾驶:人工智能如何颠覆汽车(双色版)》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。《无人驾驶:人工智能如何颠覆汽车(双色版)》由9章组成,第1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。

  《无人驾驶:人工智能如何颠覆汽车(双色版)》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。

作者简介

刘少山博士是PerceptIn的主席和创始人之一,他的研究重点是计算机架构、大数据平台、深度学习基础框架和机器人技术,他曾担任百度硅谷无人驾驶系统团队负责人。

李力耘博士现于百度硅谷研究中心担任软件架构师。作为百度无人驾驶团队的早期成员之一,他一直在主导和推进其无人驾驶技术的开发,包括百度无人驾驶车辆的智能行为决策、运动规划和车辆控制等。

唐洁博士现担任华南理工大学计算机科学与工程学院副教授。

吴双博士现为Yitu公司科学家,曾担任百度硅谷人工智能实验室高级研究员,在百度USDC担任高级架构师。

琼卢克﹒高迪奥特(JeanLuc Gaudiot)博士目前担任加州大学欧文分校电子工程和计算机科学系教授,他曾担任IEEE内部多种职位,并于2017年当选为IEEE计算机协会主席。

章节目录

第1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

7.2.2ACTOR?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

9.4.1为什么使用S

无人驾驶:人工智能如何颠覆汽车(双色版)是2019年由机械工业出版社出版,作者刘少山。

得书感谢您对《无人驾驶:人工智能如何颠覆汽车(双色版)》关注和支持,如本书内容有不良信息或侵权等情形的,请联系本网站。

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