本无人驾驶技术书 刘少山等 9787121313554 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘少山等 著

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店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121313554

商品编码：16511455441

包装：平装-胶订

出版时间：2017-05-01

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基本信息

书名:本无人驾驶技术书

定价：59.00元

售价：33.63元,便宜25.37元,折扣57

作者:刘少山等

出版社：电子工业出版社

出版日期：2017-05-01

ISBN：9787121313554

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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全面梳理无人驾驶技术必读之作！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。无人驾驶技术概览无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法深度学习、强化学习、计算机视觉在无人驾驶中的应用无人驾驶安全等多个主要技术点

内容提要

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无人驾驶是一个复杂的系统，涉及的技术点种类多且跨度大，入门者常常不知从何入手。本书首先宏观地呈现了无人驾驶的整体技术架构，概述了无人驾驶中涉及的各个技术点。在读者对无人驾驶技术有了宏观认识后，本书深入浅出地讲解了无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法，深度学习在无人驾驶中的应用，无人驾驶系统软件和硬件平台，无人驾驶安全及无人驾驶云平台等多个主要技术点。本书的作者都是无人驾驶行业的从业者与研究人员，有着多年无人驾驶及人工智能技术的实战经验。

本书从实用的角度出发，以期帮助对无人驾驶技术感兴趣的从业者与相关人士实现对无人驾驶行业的快速入门，以及对无人驾驶技术的深度理解与应用实践。

目录

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作者介绍

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NIPS

文摘

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序言

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机器学习入门与实践：从理论到应用 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的机器学习入门指南，涵盖了从基础理论到实际应用的全过程。我们不仅仅关注算法本身，更注重理解这些算法背后的数学原理、逻辑推理以及它们在解决实际问题时的优势与局限。本书适合对数据科学、人工智能、模式识别等领域感兴趣的初学者，以及希望系统梳理机器学习知识体系的开发者和研究人员。 第一部分：机器学习基础理论 在这一部分，我们将带领读者踏入机器学习的奇妙世界。首先，我们会从宏观角度介绍机器学习的定义、发展历程、主要分支（监督学习、无监督学习、强化学习）以及它在各个行业中的广泛应用，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统、金融风控等，让读者对这个充满活力的领域有一个初步的认知。 接着，我们将深入探讨机器学习的核心概念。数据是机器学习的基石，因此我们会详细讲解数据的预处理，包括数据收集、数据清洗（缺失值处理、异常值检测与处理）、数据特征工程（特征选择、特征提取、特征缩放）等，这些步骤对于构建高效的模型至关重要。我们还会介绍不同类型的数据（数值型、类别型）及其处理方式。 随后，我们将聚焦于监督学习，这是机器学习中最常见也是最重要的一个分支。我们会从最基本的模型开始，例如线性回归，详细讲解其原理、损失函数（如均方误差）、优化方法（如梯度下降）及其在预测数值型变量时的应用。在此基础上，我们会介绍逻辑回归，它将线性模型扩展到分类问题，详细讲解其Sigmoid函数、交叉熵损失函数以及如何用于二分类和多分类任务。 为了处理更复杂的数据模式，我们会引入非线性模型。决策树作为一种直观且易于理解的模型，我们将深入讲解其构建过程，如ID3、C4.5、CART算法，以及如何处理过拟合问题，如剪枝。接着，我们将介绍集成学习的核心思想，如Bagging（以随机森林为例）和Boosting（以AdaBoost、Gradient Boosting为例）。随机森林通过构建多个决策树并结合其预测结果来提高模型的鲁棒性和准确性；而Boosting则通过串联多个弱学习器，逐步纠正前一个模型的错误，最终形成一个强大的预测模型。 支持向量机（SVM）是另一个强大的监督学习算法，我们将详细讲解其核函数（线性核、多项式核、高斯核）的概念，以及如何通过核技巧将数据映射到高维空间以解决非线性可分问题，并阐述最大间隔分类器的原理。 对于无监督学习，我们首先会介绍聚类分析，旨在发现数据中的隐藏结构。我们将详细讲解K-Means算法，包括其迭代过程、质心更新以及如何选择合适的K值。接着，我们会介绍层次聚类，它能够构建数据之间的层级关系。此外，我们还会讨论距离度量（欧氏距离、曼哈顿距离）在聚类中的重要性。 降维技术也是无监督学习的重要组成部分，它能够减少数据的维度，提高模型的效率并缓解“维度灾难”。我们将详细讲解主成分分析（PCA），解释其核心思想是通过线性变换找到数据方差最大的方向，并详细阐述其数学推导过程。同时，我们也会介绍非负矩阵分解（NMF）等其他降维方法。 第二部分：深度学习入门 随着计算能力的提升和海量数据的可用性，深度学习已成为人工智能领域最热门的技术之一。本部分将引导读者走进深度学习的世界。我们将从人工神经网络（ANN）的基本结构开始，讲解神经元、激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）、层（输入层、隐藏层、输出层）以及前向传播与反向传播算法。反向传播是训练深度神经网络的核心，我们将详细阐述其数学原理和计算过程。 接着，我们将重点介绍卷积神经网络（CNN），它是处理图像数据最成功的模型之一。我们将详细讲解卷积层、池化层（最大池化、平均池化）、全连接层以及它们在图像识别、目标检测等任务中的作用。我们会通过经典CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG）来展示CNN的演进历程和关键设计思想。 循环神经网络（RNN）是处理序列数据（如文本、时间序列）的强大工具。我们将讲解RNN的基本结构，包括其循环连接和隐藏状态，以及如何处理序列中的长期依赖问题（如梯度消失和梯度爆炸）。在此基础上，我们会深入介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），阐述它们如何通过门控机制有效缓解RNN的局限性。 为了进一步提升模型性能并加速训练，我们还会介绍一些重要的深度学习概念和技术，例如： 优化器： 除了基础的梯度下降，我们还会介绍更先进的优化算法，如SGD with Momentum, Adam, RMSprop等，并分析它们的优缺点。 正则化技术： 如何防止模型过拟合，例如L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等。 损失函数： 针对不同任务的损失函数，如分类任务中的交叉熵损失，回归任务中的均方误差等。 模型评估： 如何科学地评估模型的性能，包括准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等。 第三部分：机器学习实践与应用 理论的学习离不开实践的检验。本部分将带领读者将所学知识应用于实际问题。我们会介绍常用的机器学习库和框架，如Python的Scikit-learn，以及深度学习框架如TensorFlow和PyTorch。我们将通过大量的代码示例，演示如何使用这些工具加载数据、构建模型、训练模型、进行预测和评估。 我们会挑选一些典型的机器学习应用场景进行详细讲解： 文本分类与情感分析： 利用TF-IDF、Word2Vec、GloVe等词向量技术，结合朴素贝叶斯、SVM、RNN、CNN等模型，实现对文本内容的分类和情感倾向的判断。 图像识别与目标检测： 使用CNN模型，如ResNet、YOLO等，解决图像分类、物体识别等问题。 推荐系统： 介绍协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等算法，以及如何构建个性化推荐系统。 时间序列分析： 利用ARIMA、LSTMs等模型，对股票价格、销售额等时间序列数据进行预测。 异常检测： 介绍Isolation Forest、One-Class SVM等算法，用于识别数据中的异常模式。 在实践过程中，我们会强调模型的可解释性，并介绍一些增强模型可解释性的方法，如SHAP、LIME等。同时，我们还会讨论模型部署、持续学习和模型监控等实际工程问题。 本书特色： 理论与实践并重： 既深入讲解算法背后的数学原理，又提供丰富的代码示例，帮助读者动手实践。 循序渐进： 从基础概念到复杂模型，层层递进，易于读者理解和掌握。 覆盖面广： 涵盖了机器学习和深度学习的经典算法和前沿技术。 应用驱动： 通过实际案例展示机器学习在各领域的应用价值。 工具链完整： 介绍常用的机器学习和深度学习开发工具，为读者搭建实践平台。 通过阅读本书，读者将能够建立起扎实的机器学习理论基础，掌握多种常用算法的原理与实现，并具备将机器学习技术应用于解决实际问题的能力，为进一步深入研究或从事相关工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名“本无人驾驶技术书”时，我立刻产生了一种想要深入了解的冲动。在当今社会，无人驾驶技术无疑是最具革命性的技术之一，它预示着未来交通出行方式的巨大变革。我长期以来一直关注着人工智能和机器人领域的发展，而无人驾驶技术正是这些领域交叉融合的典型代表。我希望通过阅读这本书，能够系统地掌握无人驾驶技术的核心原理和关键技术。我特别希望书中能够详细阐述无人驾驶系统是如何感知周围环境的，比如，不同类型传感器的作用，它们是如何协同工作的，以及在复杂天气和光照条件下如何保证感知信息的准确性。此外，我也非常好奇书中会如何讲解无人驾驶车辆的决策与规划部分，例如，在面对突发情况时，系统是如何做出反应的，以及如何保证行驶的平稳性和安全性。作者“刘少山等”的署名，让我觉得这本书的作者团队应该具有深厚的学术背景和丰富的实践经验，他们有能力将复杂的无人驾驶技术以一种清晰易懂的方式呈现出来，并且能够触及到技术前沿的一些挑战和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我选择这本书，很大程度上是因为它以一种非常直接的方式点明了其内容主题——无人驾驶技术。在接触这个领域时，我经常会感到一种知识的碎片化，新闻报道、科普视频，甚至一些博客文章，都提供了不同角度的观察，但却很难形成一个完整的认知图谱。我更倾向于通过一本有条理、有深度的书籍来系统地学习。这本书的名字“本无人驾驶技术书”，虽然朴实，却给我一种“干货满满”的预感，似乎它不是那种卖弄概念的书，而是真正要讲解技术实现的书。我特别关注的是，这本书是否能够解释无人驾驶系统是如何解决“认知道路”这个核心问题的。比如，如何通过摄像头、激光雷达等传感器识别出车道线、行人、车辆、交通标志等，以及这些信息是如何被整合起来，形成对周围环境的精确理解。同时，我也希望它能深入讲解“怎么开”的问题，即在理解了环境之后，如何做出安全、高效的驾驶决策，包括路径规划、速度控制、避障等等。作者“刘少山等”的署名，也让我觉得这是一个有研究背景和实践经验的团队，他们应该能够提供一些深入的见解。

评分☆☆☆☆☆

这本《本无人驾驶技术书》给我一种非常务实的感觉，书名中的“技术书”三个字就足以说明它的定位。在现在这样一个信息爆炸的时代，我们很容易接触到各种关于无人驾驶的“概念性”介绍，它们往往描绘出一幅美好的未来图景，但对于普通读者来说，却很难真正理解这项技术是如何实现的。我之所以对这本书产生兴趣，就是因为它似乎承诺提供的是更深层次的、更偏向工程和技术实现的内容。我个人在技术领域有着一些基础，对底层的逻辑和实现方式比较关注。所以，我希望能在这本书中找到关于无人驾驶系统各个组成部分之间如何协同工作的详细说明，例如，从传感器数据的采集、预处理，到环境感知的理解，再到决策规划的生成，最后到控制指令的执行，整个链路的构建和优化。我特别想了解在各种复杂的路况和天气条件下，无人驾驶系统是如何保持安全和可靠性的，这背后涉及到哪些关键的技术难点和解决方案。这本书的作者信息“刘少山等”，也让我觉得这应该是来自于一个有经验的团队，他们可能将自己在实际研发中的一些心得和体会也融入到了书中，这一点尤其令我期待。

评分☆☆☆☆☆

我选择这本书，很大程度上是被其“无人驾驶技术”这个标题所吸引。在当前这个科技日新月异的时代，无人驾驶技术无疑是最具颠覆性和未来感的技术之一。想象一下，未来的道路上，车辆能够自主感知环境、规划路径、做出决策，这将极大地改变我们的出行方式，甚至整个社会结构。这本书的名字，虽然直白，却透露出一种扎实和聚焦的特点，没有过多花哨的修饰，似乎在暗示其内容会深入到技术的本质。我一直以来对科技发展都保持着浓厚的兴趣，尤其是那些能够深刻影响人类生活的新兴技术。从各种新闻报道中，我了解到无人驾驶技术的发展离不开计算机视觉、人工智能、传感器融合、高精度地图等多个学科的协同。因此，我希望这本书能够在我对这些零散知识点的认知基础上，提供一个系统性的框架，帮助我理清这些技术之间的内在联系。例如，我特别好奇的是，作者们是如何描述车辆如何“看到”世界的？是仅仅依靠摄像头，还是还有激光雷达、毫米波雷达等多种传感器协同工作？它们各自在数据获取和信息处理上扮演着怎样的角色？我期待这本书能在这个方面有详尽的解释，并且不仅仅是罗列技术名词，而是能够深入剖析其工作原理和技术挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很简洁，书名“本无人驾驶技术书”在视觉上有一种沉甸甸的专业感，尤其加上了“刘少山等”的署名，让人感觉作者团队有着深厚的积累。我之前一直对无人驾驶技术非常好奇，从科幻电影中的场景到如今街头偶尔能看到的测试车辆，这种技术的发展速度确实令人惊叹。我关注这个领域很久了，也阅读了一些相关的科普文章和新闻报道，但总觉得不够深入，缺乏一个系统性的了解。所以，当我看到这本书的出版信息时，内心是充满期待的。我希望这本书能够像一本坚实的教科书，将那些抽象的概念、复杂的算法、以及背后的工程原理，用一种清晰易懂的方式呈现出来。我尤其关注的是，作者们是否能够将理论与实际应用结合得很好，例如，在介绍传感器技术时，是否能讲解不同类型传感器的优缺点、在实际场景中的应用局限性，以及未来的发展趋势。同样，在算法层面，我期待能够看到关于路径规划、决策控制、以及感知融合等核心技术的详细阐述，并且最好能辅以一些实际的案例分析，这样才能更好地理解这些技术是如何在复杂的现实环境中工作的。总而言之，我购买这本书的初衷，是希望它能成为我进入无人驾驶技术领域的敲门砖，帮助我建立起扎实的理论基础，并对这个前沿领域有一个全面的认识。