【包邮】深入理解ICT与自动驾驶+自动驾驶改变未来+第一本无人驾驶技术书 汽车自动驾驶技术书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 机械工业

ISBN：YL19837

商品编码：28074709255

产品名称：深入理解ICT与自动驾驶是否是套装: 否书名: 深入理解ICT与自动驾驶定价: 88.00元出版社名称: 机械工业出版社出版时间: 2018年3月作者: 野辺 継男作者地区: 日本译者: 陈慧书名: 深入理解ICT与自动驾驶ISBN编号: 9787111594994

 

  商品基本信息

商品名称：      深入理解ICT与自动驾驶

作者：      野辺 継男

市场价：      88.00

ISBN号：      9787111594994

版次：      1-1

出版日期：       

页数：      117

字数：      118

出版社：      机械工业出版社

 

  目录

前言

第1 章 美国NHTSA 关于自动驾驶的提议／ ／ ００１

１ －１ 提议的定位／ ／ ００２

１ －２ ＮＨＴＳＡ 的自动化水平定义／ ／ ０１０

１ －３ ＮＨＴＳＡ 的自动化研究项目／ ／ ０１９

１ －４ 无人驾驶公开道路试验及牌照颁发的推荐原则／ ／ ０２４

１ －５ 人为因素研究的重要性（对ＮＨＴＳＡ 资料的补充） ／ ／ ０２９

第2 章 ICT 如何为自动驾驶的实现做出贡献／ ／ ０４１

２ －１ 人类视角所见“自动驾驶” 与“普通驾驶” 的本质区别／ ／ ０４２

２ －２ ＳＬＡＭ 的应用／ ／ ０６１

２ －３ 识别外部环境， 预测物体运动／ ／ ０７１

２ －４ 规划无碰撞路径／ ／ ０７３

Ⅵ

第3 章 自动驾驶所必需的图像技术及人工智能／ ／ ０７５

３ －１ 各类传感器的技术动向与未来预测／ ／ ０７６

３ －２ 图像识别技术／ ／ ０８４

３ －３ 什么是机器学习和深度学习／ ／ ０８６

３ －４ 自动驾驶的适用范围和必要的智能判断／ ／ ０９２

３ －５ 机器学习与自动驾驶／ ／ ０９４

第4 章 实现自动驾驶所面临的课题／ ／ １０１

４ －１ 网络安全的风险与对策／ ／ １０２

４ －２ 隐私保护问题与对策／ ／ １１３

４ －３ 全球化竞争中是否能取胜／ ／ １１７

 

 

 

   内容简介

    本书以2020年前后为目标，世界各国的汽车制造商正为实现互联汽车而展开研发竞争。由先进的信息通信、传感和人工智能技术实现的移动系统将极大地改变汽车的未来。本书介绍了美国NHTSA（国家公路交通安全管理局）有关自动驾驶的建议、ICT如何为自动驾驶的实现做贡献、实现汽车自动驾驶所必需的图像技术和人工智能的必要性，以及实现自动驾驶所面临的难题。本书适合从事ICT和汽车工业这两个行业的人员阅读。

定价：￥79.00

 

作者：柴占祥

 

I S B N ：978-7-111-58187-1条码书号：9787111581871上架日期：2017/10/13出版日期：2017/10/1版       次：1-1出 版 社：机械工业出版社

 

本书以通俗易懂的语言，对自动驾驶相关的技术、社会、经济、法规、道德伦理等方面的内容做了一个全景式的描述，对自动驾驶涉及到的众多技术、现状及趋势进行了阐述、其对环保、交通安全等带来的益处做了说明、对人们在观念、习惯上将面临什么样的改变，在全球、国家、社区、家庭等方面面临哪些新的挑战进行了讨论，同时本书也对自动驾驶汽车引起的新旧体系的碰撞、倒逼法规的改变，新情况导致的道德的纠结、变革的可能付出的代价也有所涉猎，本书也花费相当的篇幅记录了汽车企业的努力。本书后畅想了自动驾驶的崭新未来。本书适合于汽车行业从业人员、汽车发烧友、汽车用户及对汽车行业感兴趣的大中学校的学生等阅读。

序一 自动驾驶与“Ｊｏｙｆｕｌ Ｌｉｆｅｓｔｙｌｅ”， 你所抗拒不了的未来

 

序二 用有趣的方式打开自动驾驶的世界

 

前言

 

历史篇

 

第一章

 

百年汽车工业加速变革／ ／ ００２

 

一、从功能汽车到智能汽车／ ／ ００３

 

１． 从汽车诞生到汽车电子技术的大行其道／ ／ ００３

 

２． 智能汽车时代触手可及／ ／ ００６

 

二、全球化让汽车业风生水起／ ／ ００７

 

１． 汽车工业是最典型的全球化产业／ ／ ００７

 

２． 汽车圈的“纵横捭阖” ／ ／ ００８

 

三、自动驾驶： 巨头争锋新战场／ ／ ０１０

 

１． 产业竞争的新高地／ ／ ０１０

 

２． 未来已来， 激烈的竞争已展开／ ／ ０１１

 

３． 底特律和硅谷， 谁将胜出？ ／ ／ ０１３

 

４． “鸿沟” 等待跨越／ ／ ０１５

 

技术篇

 

第二章成就了自动驾驶的基础技术／ ／ ０１８

 

一、环境感知： 让自动驾驶汽车长出“耳目” ／ ／ ０１８

 

１． 雷达／ ／ ０１９

 

２． 摄像头／ ／ ０２１

 

３． 激光雷达／ ／ ０２３

 

４． 超声波传感器／ ／ ０２８

 

二、数字地图： 要与时俱进／ ／ ０２８

 

１． 地图内容与地图数据模型／ ／ ０２９

 

２． 地图生成与输出／ ／ ０３３

 

３． 数字地图子系统架构／ ／ ０３５

 

４． 无人驾驶中的数字地图／ ／ ０３６

 

５． 数字地图与传感器融合／ ／ ０３７

 

三、通信及车辆互联性： 贵在知己知彼／ ／ ０３９

 

１． 网联汽车／ ／ ０３９

 

２． Ｖ２Ｖ、Ｖ２Ｉ 和Ｖ２Ｘ ／ ／ ０３９

 

四、自动驾驶算法的“２Ｗ１Ｈ” ： 能思考， 会行动／ ／ ０４０

 

１． 架构／ ／ ０４０

 

２． 定位及测程法／ ／ ０４１

 

３． 感知／ ／ ０４４

 

４． 决策／ ／ ０４５

 

５． 执行／ ／ ０４６

 

五、你应该知道的自动驾驶的相关领域／ ／ ０４６

 

１． 人工智能／ ／ ０４６

 

２． 大数据和云计算／ ／ ０４８

 

３． 物联网／ ／ ０５０

 

第三章拾阶而上： 自动驾驶技术详解／ ／ ０５３

 

一、自动驾驶的“第一步” ／ ／ ０５３

 

１． 自动驾驶汽车研发起步／ ／ ０５３

 

２． ＤＡＲＰＡ 竞赛／ ／ ０５５

...

书名：    第一本无人驾驶技术书

图书定价：    59元

图书作者：    刘少山 唐洁 吴双 李力耘

出版社：    电子工业出版社

出版日期：    2017/5/1 0:00:00

ISBN号：    9787121313554

开本：    16开

页数：    220

版次：    1-1

作者简介

刘少山，PerceptIn联合创始人。加州大学欧文分校计算机博士。现在PerceptIn主要专注于机器人的核心SLAM与深度学习技术，以及其在智能硬件上的实现。在创立PerceptIn之前，在百度美国研发中心主要专注于百度无人车系统架构与产品化、深度学习，以及异构计算平台的架构与开发。

唐洁，华南理工大学计算机科学与工程学院副教授。唐洁博士现主要从事面向无人驾驶和机器人的大数据计算与存储平台、面向人工智能的计算体系架构、面向机器视觉的嵌入式系统研究。

吴双，依图科技研究科学家，依图硅谷研究院负责人。原百度研究院硅谷人工智能实验室资深研究科学家，原百度美国研发中心高级架构师。美国南加州大学物理博士，加州大学洛杉矶分校博士后，研究方向包括计算机和生物视觉，互联网广告算法和语音识别，曾在NIPS等国际会议中发表文章。

李力耘，百度美国研发中心无人驾驶高级架构师。本科毕业于清华大学电子工程系，后获得美国纽约大学计算机专业博士学位。加入百度后从事移动推荐、转换广告、图片变形、无人车决策规划等多个项目。目前在百度无人车部门负责无人车行为预测方向的系统架构及算法优化。拥有多项国际专利，其中已递交三十余项无人车决策预测相关专利申请。

内容简介

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。《第一本无人驾驶技术书》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，《第一本无人驾驶技术书》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。《第一本无人驾驶技术书》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。

《第一本无人驾驶技术书》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

1 无人车：正在开始的未来 1

1.1 正在走来的无人驾驶 2

1.2 自动驾驶的分级 4

1.3 无人驾驶系统简介 7

1.4 序幕刚启 18

1.5 参考资料 18

2 光学雷达在无人驾驶技术中的应用 21

2.1 无人驾驶技术简介 21

2.2 光学雷达基础知识 22

2.3 LiDAR在无人驾驶技术中的应用领域 24

2.4 LiDAR技术面临的挑战 26

2.5 展望未来 28

2.6 参考资料 28

3 GPS及惯性传感器在无人驾驶中的应用 30

3.1 无人驾驶定位技术 30

3.2 GPS简介 31

3.3 惯性传感器简介 34

3.4 GPS和惯性传感器的融合 36

3.5 结论 37

3.6 参考资料 38

4 基于计算机视觉的无人驾驶感知系统 39

4.1 无人驾驶的感知 39

4.3 计算机视觉能帮助无人车辆解决的问题 42

4.4 Optical Flow和立体视觉 43

4.5 物体的识别与追踪 45

4.6 视觉里程计算法 47

4.7 结论 48

4.8 参考资料 49

5 卷积神经网络在无人驾驶中的应用 50

5.1 CNN简介 50

5.2 无人驾驶双目3D感知 51

5.3 无人驾驶物体检测 54

5.4 结论 59

5.5 参考资料 59

6 增强学习在无人驾驶中的应用 61

6.1 增强学习的简介 61

6.2 增强学习算法 63

6.3 使用增强学习帮助决策 68

6.4 无人驾驶的决策介绍 70

6.5 参考资料 74

7 无人驾驶的规划与控制 75

7.1 规划与控制简介 75

7.2 路由寻径 77

7.3 行为决策 84

7.4 动作规划 93

7.5 反馈控制 102

7.6 无人车规划控制结语 105

7.7 参考资料 106

8 基于ROS的无人驾驶系统 108

8.1 无人驾驶：多种技术的集成 108

8.2 机器人操作系统（ROS）简介 110

8.3 系统可靠性 115

8.4 系统通信性能提升 116

8.5 系统资源管理与安全性 117

8.6 结论 118

8.7 参考资料 118

9 无人驾驶的硬件平台 120

9.1 无人驾驶：复杂系统 120

9.2 传感器平台 121

9.3 计算平台 140

9.4 控制平台 150

9.5 结论 157

9.6 参考资料 158

10 无人驾驶系统安全 160

10.1 针对无人驾驶的安全威胁 160

10.2 无人驾驶传感器的安全 161

10.3 无人驾驶操作系统的安全 162

10.4 无人驾驶控制系统的安全 163

10.5 车联网通信系统的安全性 165

10.6 安全模型校验方法 168

10.7 参考资料 169

11 基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台 171

11.1 无人驾驶模拟技术 171

11.2 基于ROS的无人驾驶模拟器 173

11.3 基于Spark的分布式的模拟平台 175

11.4 结论 178

11.5 参考资料 178

12 无人驾驶中的高精地图 180

12.1 电子地图分类 180

12.2 高精地图的特点 183

12.3 高精地图的生产 185

12.4 无人驾驶场景中的应用 188

12.5 高精地图的现状与结论 190

12.6 参考资料 191

13 无人驾驶的未来 192

13.1 无人驾驶的商业前景 192

《驶向未来：智能交通与自动驾驶深度解析》 内容概述： 本书旨在为读者提供一个关于智能交通系统（ITS）和自动驾驶技术全面而深入的视角。我们不仅将剖析支撑现代交通进化的ICT（信息通信技术）基础，更将重点聚焦于自动驾驶技术的核心原理、发展历程、关键挑战以及其对未来社会产生的深远影响。从传感器融合到决策规划，从高精地图到车联网，再到法规伦理的探讨，本书将带领读者穿越智能交通的脉络，领略自动驾驶的无限可能。 第一章：信息通信技术（ICT）——智能交通的基石 本章将首先阐述ICT在现代交通系统中所扮演的关键角色。我们将深入探讨以下几个方面： 通信网络： 5G及未来通信技术： 分析5G在低延迟、高带宽方面的优势，及其如何赋能实时数据传输，实现车辆间的协同通信（V2V）、车辆与基础设施的通信（V2I）、车辆与网络（V2N）以及车辆与行人（V2P）的互联互通。探讨6G等未来通信技术的发展趋势及其对自动驾驶的潜在影响。 车联网（V2X）： 详细介绍V2X的构成、通信协议（如DSRC、C-V2X）及其在提升交通安全、效率和流畅性方面的作用。通过具体场景，如交叉路口碰撞预警、车队行驶、交通信号优化等，展示V2X的实际应用价值。 网络安全： 强调ICT在交通系统中的安全性问题，包括数据泄露、系统被攻击等风险。探讨当前主流的网络安全防护技术和策略，以及在自动驾驶领域构建安全可靠通信环境的重要性。 数据处理与存储： 大数据技术： 讨论海量交通数据的采集、存储、处理和分析方法。如何从海量数据中提取有价值的信息，用于交通流量预测、事故分析、路径优化等。 云计算与边缘计算： 分析云计算在集中式数据处理和AI模型训练中的作用，以及边缘计算如何通过在设备端或近端进行数据处理，降低延迟，提升响应速度，尤其是在实时决策场景下的重要性。 数据融合： 探讨如何将来自不同传感器和数据源的信息进行有效融合，形成对周围环境更全面、更准确的认知，这是自动驾驶系统决策的基础。 人工智能（AI）与机器学习（ML）： AI在交通中的应用： 介绍AI技术，特别是深度学习，在交通领域的广泛应用，包括交通信号灯控制、拥堵预测、异常事件检测等。 机器学习模型： 详细讲解机器学习算法在自动驾驶中的核心作用，如图像识别（识别行人、车辆、交通标志）、传感器数据分析、行为预测等。 AI伦理与偏见： 讨论AI在交通应用中可能存在的伦理问题，如算法偏见、决策透明度等，并探讨如何构建公平、可信赖的AI系统。 第二章：自动驾驶技术——从概念到现实 本章将深入剖析自动驾驶技术的各个层面，从其基本概念到核心技术实现，再到不同级别的定义和发展。 自动驾驶的定义与分级： SAE自动驾驶分级标准（L0-L5）： 详细解读国际上普遍采用的SAE（国际汽车工程师协会）对自动驾驶的L0至L5六个级别的定义。解释每个级别所具备的功能、驾驶员的责任以及人类驾驶员和自动驾驶系统的切换模式。通过生动的案例，让读者清晰理解不同级别的差异。 技术演进路径： 追溯自动驾驶技术的发展历程，从早期的辅助驾驶系统，到如今的L2/L3级别应用，再到L4/L5级别的探索和商业化尝试。 核心技术解析： 感知系统： 传感器技术： 详细介绍支撑自动驾驶感知能力的关键传感器，包括： 摄像头（Camera）： 解释其原理、优势（如识别颜色、纹理、车牌）和局限性（如光照、天气影响）。 激光雷达（LiDAR）： 阐述其工作原理、三维点云数据生成，以及在目标检测、测距、环境建模方面的精确性。 毫米波雷达（Radar）： 讲解其原理、穿透性（雨、雾、雪）、检测速度和距离的能力，及其在目标跟踪中的优势。 超声波传感器（Ultrasonic Sensors）： 介绍其近距离探测能力，常用于泊车辅助。 惯性测量单元（IMU）与GPS： 解释它们如何提供车辆的姿态、速度、位置信息，是定位和导航的基础。 传感器融合： 强调将不同传感器的数据进行有效融合，克服单一传感器的不足，生成更鲁棒、更精确的环境模型。介绍常见的融合算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等。 定位与建图（Localization & Mapping）： 高精地图（HD Map）： 讲解高精地图的构成（车道线、交通标志、路沿、障碍物等），其精度远超传统导航地图，是实现高等级自动驾驶的关键。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 介绍SLAM技术，如何在未知环境中同时进行定位和地图构建，是低成本、无先验地图场景下的重要解决方案。 GNSS/IMU组合导航： 结合GPS/GNSS和IMU数据，以及视觉/激光雷达的里程计信息，实现高精度、高可靠性的车辆定位。 决策与规划（Decision & Planning）： 环境理解： 如何利用感知系统获取的环境信息，识别出静态和动态障碍物，理解交通规则，预测其他交通参与者的行为。 行为预测： 讲解预测行人、车辆等交通参与者未来轨迹和意图的技术，如基于模型的方法、基于学习的方法。 路径规划： 介绍全局路径规划（从起点到终点的最优路径）和局部路径规划（在动态环境中进行规避和变道）的算法，如A算法、D算法、RRT算法等。 运动控制： 如何将规划出的路径转化为车辆的转向、油门、刹车指令，实现平稳、精准的车辆运动。 控制系统（Control System）： 横向控制与纵向控制： 分别介绍车辆的转向控制（横向）和速度控制（纵向）的技术，如PID控制、模型预测控制（MPC）等。 车辆动力学模型： 解释如何利用车辆的动力学模型来优化控制策略，确保行驶的安全性和舒适性。 第三章：自动驾驶的变革与挑战 本章将探讨自动驾驶技术带来的深刻变革，以及在技术、法规、伦理和社会层面上所面临的挑战。 自动驾驶带来的变革： 交通安全： 预测自动驾驶如何通过消除人为失误，大幅降低交通事故的发生率，拯救生命。 交通效率： 分析自动驾驶如何通过优化车流、减少拥堵、实现更顺畅的通行，提升整体交通效率。 出行方式： 探讨自动驾驶将如何改变人们的出行习惯，实现更便捷、更舒适、更个性化的出行体验。 城市规划与空间利用： 预估自动驾驶对城市基础设施、停车需求、道路设计等方面的影响，可能带来的城市形态的重塑。 物流与货运： 展望自动驾驶在货运领域的应用，如无人配送、长途货运等，如何降低成本，提高效率。 残障人士与老年人出行： 强调自动驾驶为行动不便人群带来的独立出行能力，提升其生活质量。 面临的挑战： 技术瓶颈： 极端天气与复杂场景： 恶劣天气（大雨、大雪、浓雾）以及极端复杂交通场景（如无信号灯交叉口、施工区域）对现有感知和决策系统的考验。 长尾问题（Edge Cases）： 难以预见和处理的罕见交通状况，这些“长尾”事件对系统安全性的挑战。 高精度定位的可靠性： 在GPS信号弱或缺失的区域（如隧道、地下停车场）保持高精度定位的难度。 AI模型的泛化能力： 如何确保AI模型在未见过的数据或场景下仍能做出可靠的决策。 法规与标准： 法律责任的划分： 在发生事故时，如何界定自动驾驶系统、车辆制造商、运营商以及乘客的责任。 测试与认证： 建立统一、严格的自动驾驶车辆测试和认证标准，确保其安全性。 跨国法规协调： 不同国家和地区在自动驾驶法规上的差异，给技术推广带来障碍。 伦理道德困境： “电车难题”： 自动驾驶系统在不可避免的事故中，如何做出道德选择，例如牺牲少数人以保全多数人。 数据隐私与安全： 自动驾驶系统收集大量用户和环境数据，如何保障数据隐私和防止滥用。 社会接受度与心理因素： 公众信任： 如何建立公众对自动驾驶技术的信任，克服对未知技术的恐惧。 人机协作： 在混合交通环境中，人类驾驶员与自动驾驶车辆如何有效、安全地协作。 就业影响： 自动驾驶可能对出租车司机、卡车司机等职业带来的冲击，需要提前规划应对策略。 结论： 《驶向未来：智能交通与自动驾驶深度解析》将以严谨的学术态度和生动的案例分析，为您揭示ICT如何驱动智能交通的发展，并引领自动驾驶技术驶向未来。本书不仅是一次技术探险，更是一次对未来出行模式和社会形态的深刻思考。我们相信，通过对这些关键技术的深入理解和对挑战的积极应对，自动驾驶终将实现其改变人类生活、提升社会福祉的宏大愿景。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体评价是，它在描述自动驾驶技术的发展趋势和应用前景方面做得比较好，对于激发读者的兴趣和拓宽视野有一定的帮助。书中描绘的未来自动驾驶场景，例如智慧城市、智能交通系统等，确实令人神往。然而，在技术实现的细节上，这本书就显得力不从心了。比如，在介绍自动驾驶的“大脑”——决策控制系统时，它只是概括性地提到了强化学习、深度强化学习等AI技术，但对于如何将这些技术应用于实际的驾驶决策，例如如何定义奖励函数、如何进行策略学习、如何处理实时动态环境等，并没有详细的算法流程和案例分析。我希望能够看到更具体的算法模型，例如Deep Q-Network (DQN)或Proximal Policy Optimization (PPO)在自动驾驶中的具体应用，甚至是相关的仿真环境和实验结果。同样，在处理极端天气、复杂路况等挑战性场景时，书中给出的解决方案也相对笼统，缺乏针对性的技术指导。总的来说，这本书更像是一篇关于自动驾驶技术趋势的“白皮书”，对于希望掌握具体技术细节的读者，可能需要寻找其他更专业的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，给我的最大感受是“广而不深”。它像是在一张巨大的画布上描绘了自动驾驶技术的各个方面，从车辆本身到外部环境，从硬件到软件，都涵盖了，但每一个环节都只是蜻蜓点水。例如，它在谈到高精地图时，列举了不同类型的地图数据，如道路几何信息、交通标志信息、车道线信息等，但对于如何构建、更新以及如何利用这些高精地图进行高精度定位和路径规划，文中并没有提供详细的解决方案。我期待看到的是关于SLAM技术、Tf-idf算法在地图构建中的应用，或者是基于地图的车道线检测、交通标志识别的算法细节，但这些都付之阙如。同样，在对自动驾驶汽车的安全性进行讨论时，它只是笼统地提到了功能安全（ISO 26262）的概念，但对于如何设计满足高安全等级的系统，例如冗余设计、失效分析（FMEA）、安全机制的实现等方面，都显得不够深入。总而言之，它更适合作为一种“概念普及”的书籍，对于那些希望深入了解技术原理的读者来说，这本书提供的价值有限。

评分☆☆☆☆☆

刚收到这本《深入理解ICT与自动驾驶+自动驾驶改变未来+第一本无人驾驶技术书 汽车自动驾驶技术书籍》，迫不及待翻阅了一下，内容上让我有些小小的失望，主要感觉它更像是对ICT技术在自动驾驶领域的广泛性介绍，缺乏一些对核心技术原理的深入剖析。例如，在讲到传感器融合时，它只是泛泛地提到了激光雷达、摄像头、雷达等，以及它们各自的优势和劣势，但对于如何将这些不同类型传感器的数据进行有效融合，达到鲁棒性的感知效果，却鲜有详细的算法介绍或理论推导。我原本期待的是能够看到诸如卡尔曼滤波、粒子滤波等在多传感器融合中的具体应用，甚至是更先进的深度学习融合方法，但书中更多的是对概念的阐述，而非具体实现细节。同样，在谈到决策规划时，它也只是提及了如A算法、RRT等路径规划算法，但对于如何在复杂的交通场景下，结合车辆动力学约束、交通规则以及实时路况，生成最优的行驶轨迹，书中并没有给出深入的指导。读完之后，感觉像是上了一堂概览课，对自动驾驶的各个方面都有所了解，但要真正上手开发或进行深入研究，还需要大量的补充知识。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书给我的体验比较割裂，它的内容像是在拼凑不同的概念，而没有形成一个有机整体。前半部分关于ICT技术在通信、计算、网络等方面的论述，虽然与自动驾驶息息相关，但显得过于宽泛，更像是ICT技术本身的介绍，而不是如何将其应用于自动驾驶。比如，在讲到5G技术时，它详细阐述了5G的各种优势，如低延迟、高带宽，但并没有深入分析5G技术在车联网V2X通信中的具体应用场景、数据传输模型以及通信协议栈的优化。后半部分关于自动驾驶技术的部分，又显得有些零散，对于感知、决策、控制等关键环节的论述，常常跳跃性很大，缺乏逻辑上的连贯性。比如，在描述激光雷达时，它提到了不同类型的激光雷达，以及它们在点云生成方面的特点，但对于如何从原始点云数据中提取有用的信息，例如地面分割、障碍物聚类等，并没有详细的算法介绍。整本书读下来，感觉像是走马观花，对很多重要的概念都有所提及，但却都停留在表面，无法形成深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它更像是一本面向普通大众，或者说是对自动驾驶技术有初步了解兴趣的读者所写的科普读物。虽然书名中包含了“深入理解”、“无人驾驶技术”等字眼，但实际内容并没有达到我所期望的专业深度。例如，在介绍自动驾驶的感知层时，它花费了大量的篇幅描述了摄像头的工作原理、图像识别的基本概念，以及一些常见的AI模型，但对于目标检测、跟踪、分割等关键技术的具体实现，例如YOLO、Faster R-CNN等模型的演进过程、损失函数的设计、训练策略等，都只是点到为止，并没有深入探讨。我希望能够看到更具体的算法细节、数学公式推导，甚至是代码实现上的指引，但书中并没有提供。此外，在车辆控制部分，它也只是简单提及了PID控制器，但对于如何针对自动驾驶场景下的高精度、快速响应的控制需求进行优化，例如模型预测控制（MPC）等更高级的控制方法，也只是寥寥数语带过。总的来说，这本书更适合作为了解自动驾驶技术的一个“入门读物”，但对于想要进行技术研究或开发的人来说，它提供的深度是远远不够的。