YL6265  9787121311048定價：75元 9787111504375定價：99元 9787121313554定價：59元

1本無人駕駛技術書

無人駕駛是一個復雜的係統，涉及的技術點種類多且跨度大，入門者常常不知從何入手。本書首先宏觀地呈現瞭無人駕駛的整體技術架構，概述瞭無人駕駛中涉及的各個技術點。在讀者對無人駕駛技術有瞭宏觀認識後，本書深入淺齣地講解瞭無人駕駛定位導航、感知、決策與控製等算法，深度學習在無人駕駛中的應用，無人駕駛係統軟件和硬件平颱，無人駕駛安全及無人駕駛雲平颱等多個主要技術點。本書的作者都是無人駕駛行業的從業者與研究人員，有著多年無人駕駛及人工智能技術的實戰經驗。

本書從實用的角度齣發，以期幫助對無人駕駛技術感興趣的從業者與相關人士實現對無人駕駛行業的快速入門，以及對無人駕駛技術的深度理解與應用實踐。

1 無人車：正在開始的未來1
1.1 正在走來的無人駕駛2
1.2 自動駕駛的分級4
1.3 無人駕駛係統簡介7
1.4 序幕剛啓18
1.5 參考資料18
2 光學雷達在無人駕駛技術中的應用21
2.1 無人駕駛技術簡介21
2.2 光學雷達基礎知識22
2.3 LiDAR在無人駕駛技術中的應用領域24
2.4 LiDAR技術麵臨的挑戰26
2.5 展望未來28
2.6 參考資料28
3 GPS及慣性傳感器在無人駕駛中的應用30
3.1 無人駕駛定位技術30
3.2 GPS簡介31
3.3 慣性傳感器簡介34
3.4 GPS和慣性傳感器的融閤36
3.5 結論37
3.6 參考資料38
4 基於計算機視覺的無人駕駛感知係統39
4.1 無人駕駛的感知39
4.2 KITTI數據集40
4.3 計算機視覺能幫助無人車解決的問題42
4.4 Optical Flow和立體視覺43
4.5 物體的識彆與追蹤45
4.6 視覺裏程計算法47
4.7 結論48
4.8 參考資料49
5 捲積神經網絡在無人駕駛中的應用50
5.1 CNN簡介50
5.2 無人駕駛雙目3D感知51
5.3 無人駕駛物體檢測54
5.4 結論59
5.5 參考資料59
6 增強學習在無人駕駛中的應用61
6.1 增強學習簡介61
6.2 增強學習算法63
6.3 使用增強學習幫助決策68
6.4 無人駕駛的決策介紹70
6.5 參考資料74

7 無人駕駛的規劃與控製75
7.1 規劃與控製簡介75
7.2 路由尋徑77
7.3 行為決策84
7.4 動作規劃93
7.5 反饋控製101
7.6 無人車規劃控製結語105
7.7 參考資料105
8 基於ROS的無人駕駛係統108
8.1 無人駕駛：多種技術的集成108
8.2 機器人操作係統（ROS）簡介110
8.3 係統可靠性115
8.4 係統通信性能提升116
8.5 係統資源管理與安全性117
8.6 結論118
8.7 參考資料118
9 無人駕駛的硬件平颱120
9.1 無人駕駛：復雜係統120
9.2 傳感器平颱121
9.3 計算平颱140
9.4 控製平颱150
9.5 結論157
9.6 參考資料158
10 無人駕駛係統安全160
10.1 針對無人駕駛的安全威脅160
10.2 無人駕駛傳感器的安全160
10.3 無人駕駛操作係統的安全162
10.4 無人駕駛控製係統的安全163
10.5 車聯網通信係統的安全性165
10.6 安全模型校驗方法168
10.7 參考資料169
11 基於Spark與ROS的分布式無人駕駛模擬平颱171
11.1 無人駕駛模擬技術171
11.2 基於ROS的無人駕駛模擬器173
11.3 基於Spark的分布式的模擬平颱175
11.4 結論178
11.5 參考資料178
12 無人駕駛中的高精度地圖180
12.1 電子地圖分類180
12.2 高精度地圖的特點183
12.3 高精度地圖的生産185
12.4 無人駕駛場景中的應用188
12.5 高精度地圖的現狀與結論190
12.6 參考資料191
13 無人駕駛的未來192
13.1 無人駕駛的商業前景192
13.2 無人車麵臨的障礙194
13.3 無人駕駛産業198
13.4 **化下的無人駕駛203
13.5 無人駕駛發展對策205
13.6 可預見的未來207
13.7 參考資料208

概率機器人