本無人駕駛技術書 劉少山等 9787121313554 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉少山等 著

圖書標籤:

• 無人駕駛
• 自動駕駛
• 智能汽車
• 汽車工程
• 人工智能
• 機器學習
• 傳感器
• 控製係統
• 路徑規劃
• 計算機視覺

店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121313554

商品編碼：16511455441

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-05-01

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基本信息

書名:本無人駕駛技術書

定價：59.00元

售價：33.63元,便宜25.37元,摺扣57

作者:劉少山等

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2017-05-01

ISBN：9787121313554

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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全麵梳理無人駕駛技術必讀之作！適閤對無人駕駛技術感興趣的在校學生、工業從業者，以及相關人士閱讀。無人駕駛技術概覽無人駕駛定位導航、感知、決策與控製等算法深度學習、強化學習、計算機視覺在無人駕駛中的應用無人駕駛安全等多個主要技術點

內容提要

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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。

目錄

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作者介紹

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NIPS

文摘

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序言

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機器學習入門與實踐：從理論到應用 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的機器學習入門指南，涵蓋瞭從基礎理論到實際應用的全過程。我們不僅僅關注算法本身，更注重理解這些算法背後的數學原理、邏輯推理以及它們在解決實際問題時的優勢與局限。本書適閤對數據科學、人工智能、模式識彆等領域感興趣的初學者，以及希望係統梳理機器學習知識體係的開發者和研究人員。 第一部分：機器學習基礎理論 在這一部分，我們將帶領讀者踏入機器學習的奇妙世界。首先，我們會從宏觀角度介紹機器學習的定義、發展曆程、主要分支（監督學習、無監督學習、強化學習）以及它在各個行業中的廣泛應用，例如圖像識彆、自然語言處理、推薦係統、金融風控等，讓讀者對這個充滿活力的領域有一個初步的認知。 接著，我們將深入探討機器學習的核心概念。數據是機器學習的基石，因此我們會詳細講解數據的預處理，包括數據收集、數據清洗（缺失值處理、異常值檢測與處理）、數據特徵工程（特徵選擇、特徵提取、特徵縮放）等，這些步驟對於構建高效的模型至關重要。我們還會介紹不同類型的數據（數值型、類彆型）及其處理方式。 隨後，我們將聚焦於監督學習，這是機器學習中最常見也是最重要的一個分支。我們會從最基本的模型開始，例如綫性迴歸，詳細講解其原理、損失函數（如均方誤差）、優化方法（如梯度下降）及其在預測數值型變量時的應用。在此基礎上，我們會介紹邏輯迴歸，它將綫性模型擴展到分類問題，詳細講解其Sigmoid函數、交叉熵損失函數以及如何用於二分類和多分類任務。 為瞭處理更復雜的數據模式，我們會引入非綫性模型。決策樹作為一種直觀且易於理解的模型，我們將深入講解其構建過程，如ID3、C4.5、CART算法，以及如何處理過擬閤問題，如剪枝。接著，我們將介紹集成學習的核心思想，如Bagging（以隨機森林為例）和Boosting（以AdaBoost、Gradient Boosting為例）。隨機森林通過構建多個決策樹並結閤其預測結果來提高模型的魯棒性和準確性；而Boosting則通過串聯多個弱學習器，逐步糾正前一個模型的錯誤，最終形成一個強大的預測模型。 支持嚮量機（SVM）是另一個強大的監督學習算法，我們將詳細講解其核函數（綫性核、多項式核、高斯核）的概念，以及如何通過核技巧將數據映射到高維空間以解決非綫性可分問題，並闡述最大間隔分類器的原理。 對於無監督學習，我們首先會介紹聚類分析，旨在發現數據中的隱藏結構。我們將詳細講解K-Means算法，包括其迭代過程、質心更新以及如何選擇閤適的K值。接著，我們會介紹層次聚類，它能夠構建數據之間的層級關係。此外，我們還會討論距離度量（歐氏距離、曼哈頓距離）在聚類中的重要性。 降維技術也是無監督學習的重要組成部分，它能夠減少數據的維度，提高模型的效率並緩解“維度災難”。我們將詳細講解主成分分析（PCA），解釋其核心思想是通過綫性變換找到數據方差最大的方嚮，並詳細闡述其數學推導過程。同時，我們也會介紹非負矩陣分解（NMF）等其他降維方法。 第二部分：深度學習入門 隨著計算能力的提升和海量數據的可用性，深度學習已成為人工智能領域最熱門的技術之一。本部分將引導讀者走進深度學習的世界。我們將從人工神經網絡（ANN）的基本結構開始，講解神經元、激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）、層（輸入層、隱藏層、輸齣層）以及前嚮傳播與反嚮傳播算法。反嚮傳播是訓練深度神經網絡的核心，我們將詳細闡述其數學原理和計算過程。 接著，我們將重點介紹捲積神經網絡（CNN），它是處理圖像數據最成功的模型之一。我們將詳細講解捲積層、池化層（最大池化、平均池化）、全連接層以及它們在圖像識彆、目標檢測等任務中的作用。我們會通過經典CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG）來展示CNN的演進曆程和關鍵設計思想。 循環神經網絡（RNN）是處理序列數據（如文本、時間序列）的強大工具。我們將講解RNN的基本結構，包括其循環連接和隱藏狀態，以及如何處理序列中的長期依賴問題（如梯度消失和梯度爆炸）。在此基礎上，我們會深入介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），闡述它們如何通過門控機製有效緩解RNN的局限性。 為瞭進一步提升模型性能並加速訓練，我們還會介紹一些重要的深度學習概念和技術，例如： 優化器： 除瞭基礎的梯度下降，我們還會介紹更先進的優化算法，如SGD with Momentum, Adam, RMSprop等，並分析它們的優缺點。 正則化技術： 如何防止模型過擬閤，例如L1/L2正則化、Dropout、Batch Normalization等。 損失函數： 針對不同任務的損失函數，如分類任務中的交叉熵損失，迴歸任務中的均方誤差等。 模型評估： 如何科學地評估模型的性能，包括準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等。 第三部分：機器學習實踐與應用 理論的學習離不開實踐的檢驗。本部分將帶領讀者將所學知識應用於實際問題。我們會介紹常用的機器學習庫和框架，如Python的Scikit-learn，以及深度學習框架如TensorFlow和PyTorch。我們將通過大量的代碼示例，演示如何使用這些工具加載數據、構建模型、訓練模型、進行預測和評估。 我們會挑選一些典型的機器學習應用場景進行詳細講解： 文本分類與情感分析： 利用TF-IDF、Word2Vec、GloVe等詞嚮量技術，結閤樸素貝葉斯、SVM、RNN、CNN等模型，實現對文本內容的分類和情感傾嚮的判斷。 圖像識彆與目標檢測： 使用CNN模型，如ResNet、YOLO等，解決圖像分類、物體識彆等問題。 推薦係統： 介紹協同過濾、基於內容的推薦、混閤推薦等算法，以及如何構建個性化推薦係統。 時間序列分析： 利用ARIMA、LSTMs等模型，對股票價格、銷售額等時間序列數據進行預測。 異常檢測： 介紹Isolation Forest、One-Class SVM等算法，用於識彆數據中的異常模式。 在實踐過程中，我們會強調模型的可解釋性，並介紹一些增強模型可解釋性的方法，如SHAP、LIME等。同時，我們還會討論模型部署、持續學習和模型監控等實際工程問題。 本書特色： 理論與實踐並重： 既深入講解算法背後的數學原理，又提供豐富的代碼示例，幫助讀者動手實踐。 循序漸進： 從基礎概念到復雜模型，層層遞進，易於讀者理解和掌握。 覆蓋麵廣： 涵蓋瞭機器學習和深度學習的經典算法和前沿技術。 應用驅動： 通過實際案例展示機器學習在各領域的應用價值。 工具鏈完整： 介紹常用的機器學習和深度學習開發工具，為讀者搭建實踐平颱。 通過閱讀本書，讀者將能夠建立起紮實的機器學習理論基礎，掌握多種常用算法的原理與實現，並具備將機器學習技術應用於解決實際問題的能力，為進一步深入研究或從事相關工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很簡潔，書名“本無人駕駛技術書”在視覺上有一種沉甸甸的專業感，尤其加上瞭“劉少山等”的署名，讓人感覺作者團隊有著深厚的積纍。我之前一直對無人駕駛技術非常好奇，從科幻電影中的場景到如今街頭偶爾能看到的測試車輛，這種技術的發展速度確實令人驚嘆。我關注這個領域很久瞭，也閱讀瞭一些相關的科普文章和新聞報道，但總覺得不夠深入，缺乏一個係統性的瞭解。所以，當我看到這本書的齣版信息時，內心是充滿期待的。我希望這本書能夠像一本堅實的教科書，將那些抽象的概念、復雜的算法、以及背後的工程原理，用一種清晰易懂的方式呈現齣來。我尤其關注的是，作者們是否能夠將理論與實際應用結閤得很好，例如，在介紹傳感器技術時，是否能講解不同類型傳感器的優缺點、在實際場景中的應用局限性，以及未來的發展趨勢。同樣，在算法層麵，我期待能夠看到關於路徑規劃、決策控製、以及感知融閤等核心技術的詳細闡述，並且最好能輔以一些實際的案例分析，這樣纔能更好地理解這些技術是如何在復雜的現實環境中工作的。總而言之，我購買這本書的初衷，是希望它能成為我進入無人駕駛技術領域的敲門磚，幫助我建立起紮實的理論基礎，並對這個前沿領域有一個全麵的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本《本無人駕駛技術書》給我一種非常務實的感覺，書名中的“技術書”三個字就足以說明它的定位。在現在這樣一個信息爆炸的時代，我們很容易接觸到各種關於無人駕駛的“概念性”介紹，它們往往描繪齣一幅美好的未來圖景，但對於普通讀者來說，卻很難真正理解這項技術是如何實現的。我之所以對這本書産生興趣，就是因為它似乎承諾提供的是更深層次的、更偏嚮工程和技術實現的內容。我個人在技術領域有著一些基礎，對底層的邏輯和實現方式比較關注。所以，我希望能在這本書中找到關於無人駕駛係統各個組成部分之間如何協同工作的詳細說明，例如，從傳感器數據的采集、預處理，到環境感知的理解，再到決策規劃的生成，最後到控製指令的執行，整個鏈路的構建和優化。我特彆想瞭解在各種復雜的路況和天氣條件下，無人駕駛係統是如何保持安全和可靠性的，這背後涉及到哪些關鍵的技術難點和解決方案。這本書的作者信息“劉少山等”，也讓我覺得這應該是來自於一個有經驗的團隊，他們可能將自己在實際研發中的一些心得和體會也融入到瞭書中，這一點尤其令我期待。

評分☆☆☆☆☆

我選擇這本書，很大程度上是被其“無人駕駛技術”這個標題所吸引。在當前這個科技日新月異的時代，無人駕駛技術無疑是最具顛覆性和未來感的技術之一。想象一下，未來的道路上，車輛能夠自主感知環境、規劃路徑、做齣決策，這將極大地改變我們的齣行方式，甚至整個社會結構。這本書的名字，雖然直白，卻透露齣一種紮實和聚焦的特點，沒有過多花哨的修飾，似乎在暗示其內容會深入到技術的本質。我一直以來對科技發展都保持著濃厚的興趣，尤其是那些能夠深刻影響人類生活的新興技術。從各種新聞報道中，我瞭解到無人駕駛技術的發展離不開計算機視覺、人工智能、傳感器融閤、高精度地圖等多個學科的協同。因此，我希望這本書能夠在我對這些零散知識點的認知基礎上，提供一個係統性的框架，幫助我理清這些技術之間的內在聯係。例如，我特彆好奇的是，作者們是如何描述車輛如何“看到”世界的？是僅僅依靠攝像頭，還是還有激光雷達、毫米波雷達等多種傳感器協同工作？它們各自在數據獲取和信息處理上扮演著怎樣的角色？我期待這本書能在這個方麵有詳盡的解釋，並且不僅僅是羅列技術名詞，而是能夠深入剖析其工作原理和技術挑戰。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名“本無人駕駛技術書”時，我立刻産生瞭一種想要深入瞭解的衝動。在當今社會，無人駕駛技術無疑是最具革命性的技術之一，它預示著未來交通齣行方式的巨大變革。我長期以來一直關注著人工智能和機器人領域的發展，而無人駕駛技術正是這些領域交叉融閤的典型代錶。我希望通過閱讀這本書，能夠係統地掌握無人駕駛技術的核心原理和關鍵技術。我特彆希望書中能夠詳細闡述無人駕駛係統是如何感知周圍環境的，比如，不同類型傳感器的作用，它們是如何協同工作的，以及在復雜天氣和光照條件下如何保證感知信息的準確性。此外，我也非常好奇書中會如何講解無人駕駛車輛的決策與規劃部分，例如，在麵對突發情況時，係統是如何做齣反應的，以及如何保證行駛的平穩性和安全性。作者“劉少山等”的署名，讓我覺得這本書的作者團隊應該具有深厚的學術背景和豐富的實踐經驗，他們有能力將復雜的無人駕駛技術以一種清晰易懂的方式呈現齣來，並且能夠觸及到技術前沿的一些挑戰和解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我選擇這本書，很大程度上是因為它以一種非常直接的方式點明瞭其內容主題——無人駕駛技術。在接觸這個領域時，我經常會感到一種知識的碎片化，新聞報道、科普視頻，甚至一些博客文章，都提供瞭不同角度的觀察，但卻很難形成一個完整的認知圖譜。我更傾嚮於通過一本有條理、有深度的書籍來係統地學習。這本書的名字“本無人駕駛技術書”，雖然樸實，卻給我一種“乾貨滿滿”的預感，似乎它不是那種賣弄概念的書，而是真正要講解技術實現的書。我特彆關注的是，這本書是否能夠解釋無人駕駛係統是如何解決“認知道路”這個核心問題的。比如，如何通過攝像頭、激光雷達等傳感器識彆齣車道綫、行人、車輛、交通標誌等，以及這些信息是如何被整閤起來，形成對周圍環境的精確理解。同時，我也希望它能深入講解“怎麼開”的問題，即在理解瞭環境之後，如何做齣安全、高效的駕駛決策，包括路徑規劃、速度控製、避障等等。作者“劉少山等”的署名，也讓我覺得這是一個有研究背景和實踐經驗的團隊，他們應該能夠提供一些深入的見解。