【包郵】深入理解ICT與自動駕駛+自動駕駛改變未來+第一本無人駕駛技術書 汽車自動駕駛技術書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：YL19837

商品編碼：28074709255

産品名稱：深入理解ICT與自動駕駛是否是套裝: 否書名: 深入理解ICT與自動駕駛定價: 88.00元齣版社名稱: 機械工業齣版社齣版時間: 2018年3月作者: 野辺 継男作者地區: 日本譯者: 陳慧書名: 深入理解ICT與自動駕駛ISBN編號: 9787111594994

 

  商品基本信息

商品名稱：      深入理解ICT與自動駕駛

作者：      野辺 継男

市場價：      88.00

ISBN號：      9787111594994

版次：      1-1

齣版日期：       

頁數：      117

字數：      118

齣版社：      機械工業齣版社

 

  目錄

前言

第1 章 美國NHTSA 關於自動駕駛的提議／ ／ ００１

１ －１ 提議的定位／ ／ ００２

１ －２ ＮＨＴＳＡ 的自動化水平定義／ ／ ０１０

１ －３ ＮＨＴＳＡ 的自動化研究項目／ ／ ０１９

１ －４ 無人駕駛公開道路試驗及牌照頒發的推薦原則／ ／ ０２４

１ －５ 人為因素研究的重要性（對ＮＨＴＳＡ 資料的補充） ／ ／ ０２９

第2 章 ICT 如何為自動駕駛的實現做齣貢獻／ ／ ０４１

２ －１ 人類視角所見“自動駕駛” 與“普通駕駛” 的本質區彆／ ／ ０４２

２ －２ ＳＬＡＭ 的應用／ ／ ０６１

２ －３ 識彆外部環境， 預測物體運動／ ／ ０７１

２ －４ 規劃無碰撞路徑／ ／ ０７３

Ⅵ

第3 章 自動駕駛所必需的圖像技術及人工智能／ ／ ０７５

３ －１ 各類傳感器的技術動嚮與未來預測／ ／ ０７６

３ －２ 圖像識彆技術／ ／ ０８４

３ －３ 什麼是機器學習和深度學習／ ／ ０８６

３ －４ 自動駕駛的適用範圍和必要的智能判斷／ ／ ０９２

３ －５ 機器學習與自動駕駛／ ／ ０９４

第4 章 實現自動駕駛所麵臨的課題／ ／ １０１

４ －１ 網絡安全的風險與對策／ ／ １０２

４ －２ 隱私保護問題與對策／ ／ １１３

４ －３ 全球化競爭中是否能取勝／ ／ １１７

 

 

 

   內容簡介

    本書以2020年前後為目標，世界各國的汽車製造商正為實現互聯汽車而展開研發競爭。由先進的信息通信、傳感和人工智能技術實現的移動係統將極大地改變汽車的未來。本書介紹瞭美國NHTSA（國傢公路交通安全管理局）有關自動駕駛的建議、ICT如何為自動駕駛的實現做貢獻、實現汽車自動駕駛所必需的圖像技術和人工智能的必要性，以及實現自動駕駛所麵臨的難題。本書適閤從事ICT和汽車工業這兩個行業的人員閱讀。

定價：￥79.00

 

作者：柴占祥

 

I S B N ：978-7-111-58187-1條碼書號：9787111581871上架日期：2017/10/13齣版日期：2017/10/1版       次：1-1齣 版 社：機械工業齣版社

 

本書以通俗易懂的語言，對自動駕駛相關的技術、社會、經濟、法規、道德倫理等方麵的內容做瞭一個全景式的描述，對自動駕駛涉及到的眾多技術、現狀及趨勢進行瞭闡述、其對環保、交通安全等帶來的益處做瞭說明、對人們在觀念、習慣上將麵臨什麼樣的改變，在全球、國傢、社區、傢庭等方麵麵臨哪些新的挑戰進行瞭討論，同時本書也對自動駕駛汽車引起的新舊體係的碰撞、倒逼法規的改變，新情況導緻的道德的糾結、變革的可能付齣的代價也有所涉獵，本書也花費相當的篇幅記錄瞭汽車企業的努力。本書後暢想瞭自動駕駛的嶄新未來。本書適閤於汽車行業從業人員、汽車發燒友、汽車用戶及對汽車行業感興趣的大中學校的學生等閱讀。

序一 自動駕駛與“Ｊｏｙｆｕｌ Ｌｉｆｅｓｔｙｌｅ”， 你所抗拒不瞭的未來

 

序二 用有趣的方式打開自動駕駛的世界

 

前言

 

曆史篇

 

第一章

 

百年汽車工業加速變革／ ／ ００２

 

一、從功能汽車到智能汽車／ ／ ００３

 

１． 從汽車誕生到汽車電子技術的大行其道／ ／ ００３

 

２． 智能汽車時代觸手可及／ ／ ００６

 

二、全球化讓汽車業風生水起／ ／ ００７

 

１． 汽車工業是最典型的全球化産業／ ／ ００７

 

２． 汽車圈的“縱橫捭闔” ／ ／ ００８

 

三、自動駕駛： 巨頭爭鋒新戰場／ ／ ０１０

 

１． 産業競爭的新高地／ ／ ０１０

 

２． 未來已來， 激烈的競爭已展開／ ／ ０１１

 

３． 底特律和矽榖， 誰將勝齣？ ／ ／ ０１３

 

４． “鴻溝” 等待跨越／ ／ ０１５

 

技術篇

 

第二章成就瞭自動駕駛的基礎技術／ ／ ０１８

 

一、環境感知： 讓自動駕駛汽車長齣“耳目” ／ ／ ０１８

 

１． 雷達／ ／ ０１９

 

２． 攝像頭／ ／ ０２１

 

３． 激光雷達／ ／ ０２３

 

４． 超聲波傳感器／ ／ ０２８

 

二、數字地圖： 要與時俱進／ ／ ０２８

 

１． 地圖內容與地圖數據模型／ ／ ０２９

 

２． 地圖生成與輸齣／ ／ ０３３

 

３． 數字地圖子係統架構／ ／ ０３５

 

４． 無人駕駛中的數字地圖／ ／ ０３６

 

５． 數字地圖與傳感器融閤／ ／ ０３７

 

三、通信及車輛互聯性： 貴在知己知彼／ ／ ０３９

 

１． 網聯汽車／ ／ ０３９

 

２． Ｖ２Ｖ、Ｖ２Ｉ 和Ｖ２Ｘ ／ ／ ０３９

 

四、自動駕駛算法的“２Ｗ１Ｈ” ： 能思考， 會行動／ ／ ０４０

 

１． 架構／ ／ ０４０

 

２． 定位及測程法／ ／ ０４１

 

３． 感知／ ／ ０４４

 

４． 決策／ ／ ０４５

 

５． 執行／ ／ ０４６

 

五、你應該知道的自動駕駛的相關領域／ ／ ０４６

 

１． 人工智能／ ／ ０４６

 

２． 大數據和雲計算／ ／ ０４８

 

３． 物聯網／ ／ ０５０

 

第三章拾階而上： 自動駕駛技術詳解／ ／ ０５３

 

一、自動駕駛的“第一步” ／ ／ ０５３

 

１． 自動駕駛汽車研發起步／ ／ ０５３

 

２． ＤＡＲＰＡ 競賽／ ／ ０５５

...

書名：    第一本無人駕駛技術書

圖書定價：    59元

圖書作者：    劉少山 唐潔 吳雙 李力耘

齣版社：    電子工業齣版社

齣版日期：    2017/5/1 0:00:00

ISBN號：    9787121313554

開本：    16開

頁數：    220

版次：    1-1

作者簡介

劉少山，PerceptIn聯閤創始人。加州大學歐文分校計算機博士。現在PerceptIn主要專注於機器人的核心SLAM與深度學習技術，以及其在智能硬件上的實現。在創立PerceptIn之前，在百度美國研發中心主要專注於百度無人車係統架構與産品化、深度學習，以及異構計算平颱的架構與開發。

唐潔，華南理工大學計算機科學與工程學院副教授。唐潔博士現主要從事麵嚮無人駕駛和機器人的大數據計算與存儲平颱、麵嚮人工智能的計算體係架構、麵嚮機器視覺的嵌入式係統研究。

吳雙，依圖科技研究科學傢，依圖矽榖研究院負責人。原百度研究院矽榖人工智能實驗室資深研究科學傢，原百度美國研發中心高級架構師。美國南加州大學物理博士，加州大學洛杉磯分校博士後，研究方嚮包括計算機和生物視覺，互聯網廣告算法和語音識彆，曾在NIPS等國際會議中發錶文章。

李力耘，百度美國研發中心無人駕駛高級架構師。本科畢業於清華大學電子工程係，後獲得美國紐約大學計算機專業博士學位。加入百度後從事移動推薦、轉換廣告、圖片變形、無人車決策規劃等多個項目。目前在百度無人車部門負責無人車行為預測方嚮的係統架構及算法優化。擁有多項國際專利，其中已遞交三十餘項無人車決策預測相關專利申請。

內容簡介

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。《第一本無人駕駛技術書》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，《第一本無人駕駛技術書》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。《第一本無人駕駛技術書》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。

《第一本無人駕駛技術書》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

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

4.3 計算機視覺能幫助無人車輛解決的問題 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 增強學習的簡介 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 102

7.6 無人車規劃控製結語 105

7.7 參考資料 106

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 161

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 無人駕駛中的高精地圖 180

12.1 電子地圖分類 180

12.2 高精地圖的特點 183

12.3 高精地圖的生産 185

12.4 無人駕駛場景中的應用 188

12.5 高精地圖的現狀與結論 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

《駛嚮未來：智能交通與自動駕駛深度解析》 內容概述： 本書旨在為讀者提供一個關於智能交通係統（ITS）和自動駕駛技術全麵而深入的視角。我們不僅將剖析支撐現代交通進化的ICT（信息通信技術）基礎，更將重點聚焦於自動駕駛技術的核心原理、發展曆程、關鍵挑戰以及其對未來社會産生的深遠影響。從傳感器融閤到決策規劃，從高精地圖到車聯網，再到法規倫理的探討，本書將帶領讀者穿越智能交通的脈絡，領略自動駕駛的無限可能。 第一章：信息通信技術（ICT）——智能交通的基石 本章將首先闡述ICT在現代交通係統中所扮演的關鍵角色。我們將深入探討以下幾個方麵： 通信網絡： 5G及未來通信技術： 分析5G在低延遲、高帶寬方麵的優勢，及其如何賦能實時數據傳輸，實現車輛間的協同通信（V2V）、車輛與基礎設施的通信（V2I）、車輛與網絡（V2N）以及車輛與行人（V2P）的互聯互通。探討6G等未來通信技術的發展趨勢及其對自動駕駛的潛在影響。 車聯網（V2X）： 詳細介紹V2X的構成、通信協議（如DSRC、C-V2X）及其在提升交通安全、效率和流暢性方麵的作用。通過具體場景，如交叉路口碰撞預警、車隊行駛、交通信號優化等，展示V2X的實際應用價值。 網絡安全： 強調ICT在交通係統中的安全性問題，包括數據泄露、係統被攻擊等風險。探討當前主流的網絡安全防護技術和策略，以及在自動駕駛領域構建安全可靠通信環境的重要性。 數據處理與存儲： 大數據技術： 討論海量交通數據的采集、存儲、處理和分析方法。如何從海量數據中提取有價值的信息，用於交通流量預測、事故分析、路徑優化等。 雲計算與邊緣計算： 分析雲計算在集中式數據處理和AI模型訓練中的作用，以及邊緣計算如何通過在設備端或近端進行數據處理，降低延遲，提升響應速度，尤其是在實時決策場景下的重要性。 數據融閤： 探討如何將來自不同傳感器和數據源的信息進行有效融閤，形成對周圍環境更全麵、更準確的認知，這是自動駕駛係統決策的基礎。 人工智能（AI）與機器學習（ML）： AI在交通中的應用： 介紹AI技術，特彆是深度學習，在交通領域的廣泛應用，包括交通信號燈控製、擁堵預測、異常事件檢測等。 機器學習模型： 詳細講解機器學習算法在自動駕駛中的核心作用，如圖像識彆（識彆行人、車輛、交通標誌）、傳感器數據分析、行為預測等。 AI倫理與偏見： 討論AI在交通應用中可能存在的倫理問題，如算法偏見、決策透明度等，並探討如何構建公平、可信賴的AI係統。 第二章：自動駕駛技術——從概念到現實 本章將深入剖析自動駕駛技術的各個層麵，從其基本概念到核心技術實現，再到不同級彆的定義和發展。 自動駕駛的定義與分級： SAE自動駕駛分級標準（L0-L5）： 詳細解讀國際上普遍采用的SAE（國際汽車工程師協會）對自動駕駛的L0至L5六個級彆的定義。解釋每個級彆所具備的功能、駕駛員的責任以及人類駕駛員和自動駕駛係統的切換模式。通過生動的案例，讓讀者清晰理解不同級彆的差異。 技術演進路徑： 追溯自動駕駛技術的發展曆程，從早期的輔助駕駛係統，到如今的L2/L3級彆應用，再到L4/L5級彆的探索和商業化嘗試。 核心技術解析： 感知係統： 傳感器技術： 詳細介紹支撐自動駕駛感知能力的關鍵傳感器，包括： 攝像頭（Camera）： 解釋其原理、優勢（如識彆顔色、紋理、車牌）和局限性（如光照、天氣影響）。 激光雷達（LiDAR）： 闡述其工作原理、三維點雲數據生成，以及在目標檢測、測距、環境建模方麵的精確性。 毫米波雷達（Radar）： 講解其原理、穿透性（雨、霧、雪）、檢測速度和距離的能力，及其在目標跟蹤中的優勢。 超聲波傳感器（Ultrasonic Sensors）： 介紹其近距離探測能力，常用於泊車輔助。 慣性測量單元（IMU）與GPS： 解釋它們如何提供車輛的姿態、速度、位置信息，是定位和導航的基礎。 傳感器融閤： 強調將不同傳感器的數據進行有效融閤，剋服單一傳感器的不足，生成更魯棒、更精確的環境模型。介紹常見的融閤算法，如卡爾曼濾波、粒子濾波等。 定位與建圖（Localization & Mapping）： 高精地圖（HD Map）： 講解高精地圖的構成（車道綫、交通標誌、路沿、障礙物等），其精度遠超傳統導航地圖，是實現高等級自動駕駛的關鍵。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 介紹SLAM技術，如何在未知環境中同時進行定位和地圖構建，是低成本、無先驗地圖場景下的重要解決方案。 GNSS/IMU組閤導航： 結閤GPS/GNSS和IMU數據，以及視覺/激光雷達的裏程計信息，實現高精度、高可靠性的車輛定位。 決策與規劃（Decision & Planning）： 環境理解： 如何利用感知係統獲取的環境信息，識彆齣靜態和動態障礙物，理解交通規則，預測其他交通參與者的行為。 行為預測： 講解預測行人、車輛等交通參與者未來軌跡和意圖的技術，如基於模型的方法、基於學習的方法。 路徑規劃： 介紹全局路徑規劃（從起點到終點的最優路徑）和局部路徑規劃（在動態環境中進行規避和變道）的算法，如A算法、D算法、RRT算法等。 運動控製： 如何將規劃齣的路徑轉化為車輛的轉嚮、油門、刹車指令，實現平穩、精準的車輛運動。 控製係統（Control System）： 橫嚮控製與縱嚮控製： 分彆介紹車輛的轉嚮控製（橫嚮）和速度控製（縱嚮）的技術，如PID控製、模型預測控製（MPC）等。 車輛動力學模型： 解釋如何利用車輛的動力學模型來優化控製策略，確保行駛的安全性和舒適性。 第三章：自動駕駛的變革與挑戰 本章將探討自動駕駛技術帶來的深刻變革，以及在技術、法規、倫理和社會層麵上所麵臨的挑戰。 自動駕駛帶來的變革： 交通安全： 預測自動駕駛如何通過消除人為失誤，大幅降低交通事故的發生率，拯救生命。 交通效率： 分析自動駕駛如何通過優化車流、減少擁堵、實現更順暢的通行，提升整體交通效率。 齣行方式： 探討自動駕駛將如何改變人們的齣行習慣，實現更便捷、更舒適、更個性化的齣行體驗。 城市規劃與空間利用： 預估自動駕駛對城市基礎設施、停車需求、道路設計等方麵的影響，可能帶來的城市形態的重塑。 物流與貨運： 展望自動駕駛在貨運領域的應用，如無人配送、長途貨運等，如何降低成本，提高效率。 殘障人士與老年人齣行： 強調自動駕駛為行動不便人群帶來的獨立齣行能力，提升其生活質量。 麵臨的挑戰： 技術瓶頸： 極端天氣與復雜場景： 惡劣天氣（大雨、大雪、濃霧）以及極端復雜交通場景（如無信號燈交叉口、施工區域）對現有感知和決策係統的考驗。 長尾問題（Edge Cases）： 難以預見和處理的罕見交通狀況，這些“長尾”事件對係統安全性的挑戰。 高精度定位的可靠性： 在GPS信號弱或缺失的區域（如隧道、地下停車場）保持高精度定位的難度。 AI模型的泛化能力： 如何確保AI模型在未見過的數據或場景下仍能做齣可靠的決策。 法規與標準： 法律責任的劃分： 在發生事故時，如何界定自動駕駛係統、車輛製造商、運營商以及乘客的責任。 測試與認證： 建立統一、嚴格的自動駕駛車輛測試和認證標準，確保其安全性。 跨國法規協調： 不同國傢和地區在自動駕駛法規上的差異，給技術推廣帶來障礙。 倫理道德睏境： “電車難題”： 自動駕駛係統在不可避免的事故中，如何做齣道德選擇，例如犧牲少數人以保全多數人。 數據隱私與安全： 自動駕駛係統收集大量用戶和環境數據，如何保障數據隱私和防止濫用。 社會接受度與心理因素： 公眾信任： 如何建立公眾對自動駕駛技術的信任，剋服對未知技術的恐懼。 人機協作： 在混閤交通環境中，人類駕駛員與自動駕駛車輛如何有效、安全地協作。 就業影響： 自動駕駛可能對齣租車司機、卡車司機等職業帶來的衝擊，需要提前規劃應對策略。 結論： 《駛嚮未來：智能交通與自動駕駛深度解析》將以嚴謹的學術態度和生動的案例分析，為您揭示ICT如何驅動智能交通的發展，並引領自動駕駛技術駛嚮未來。本書不僅是一次技術探險，更是一次對未來齣行模式和社會形態的深刻思考。我們相信，通過對這些關鍵技術的深入理解和對挑戰的積極應對，自動駕駛終將實現其改變人類生活、提升社會福祉的宏大願景。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺是，它更像是一本麵嚮普通大眾，或者說是對自動駕駛技術有初步瞭解興趣的讀者所寫的科普讀物。雖然書名中包含瞭“深入理解”、“無人駕駛技術”等字眼，但實際內容並沒有達到我所期望的專業深度。例如，在介紹自動駕駛的感知層時，它花費瞭大量的篇幅描述瞭攝像頭的工作原理、圖像識彆的基本概念，以及一些常見的AI模型，但對於目標檢測、跟蹤、分割等關鍵技術的具體實現，例如YOLO、Faster R-CNN等模型的演進過程、損失函數的設計、訓練策略等，都隻是點到為止，並沒有深入探討。我希望能夠看到更具體的算法細節、數學公式推導，甚至是代碼實現上的指引，但書中並沒有提供。此外，在車輛控製部分，它也隻是簡單提及瞭PID控製器，但對於如何針對自動駕駛場景下的高精度、快速響應的控製需求進行優化，例如模型預測控製（MPC）等更高級的控製方法，也隻是寥寥數語帶過。總的來說，這本書更適閤作為瞭解自動駕駛技術的一個“入門讀物”，但對於想要進行技術研究或開發的人來說，它提供的深度是遠遠不夠的。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書給我的體驗比較割裂，它的內容像是在拼湊不同的概念，而沒有形成一個有機整體。前半部分關於ICT技術在通信、計算、網絡等方麵的論述，雖然與自動駕駛息息相關，但顯得過於寬泛，更像是ICT技術本身的介紹，而不是如何將其應用於自動駕駛。比如，在講到5G技術時，它詳細闡述瞭5G的各種優勢，如低延遲、高帶寬，但並沒有深入分析5G技術在車聯網V2X通信中的具體應用場景、數據傳輸模型以及通信協議棧的優化。後半部分關於自動駕駛技術的部分，又顯得有些零散，對於感知、決策、控製等關鍵環節的論述，常常跳躍性很大，缺乏邏輯上的連貫性。比如，在描述激光雷達時，它提到瞭不同類型的激光雷達，以及它們在點雲生成方麵的特點，但對於如何從原始點雲數據中提取有用的信息，例如地麵分割、障礙物聚類等，並沒有詳細的算法介紹。整本書讀下來，感覺像是走馬觀花，對很多重要的概念都有所提及，但卻都停留在錶麵，無法形成深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

剛收到這本《深入理解ICT與自動駕駛+自動駕駛改變未來+第一本無人駕駛技術書 汽車自動駕駛技術書籍》，迫不及待翻閱瞭一下，內容上讓我有些小小的失望，主要感覺它更像是對ICT技術在自動駕駛領域的廣泛性介紹，缺乏一些對核心技術原理的深入剖析。例如，在講到傳感器融閤時，它隻是泛泛地提到瞭激光雷達、攝像頭、雷達等，以及它們各自的優勢和劣勢，但對於如何將這些不同類型傳感器的數據進行有效融閤，達到魯棒性的感知效果，卻鮮有詳細的算法介紹或理論推導。我原本期待的是能夠看到諸如卡爾曼濾波、粒子濾波等在多傳感器融閤中的具體應用，甚至是更先進的深度學習融閤方法，但書中更多的是對概念的闡述，而非具體實現細節。同樣，在談到決策規劃時，它也隻是提及瞭如A算法、RRT等路徑規劃算法，但對於如何在復雜的交通場景下，結閤車輛動力學約束、交通規則以及實時路況，生成最優的行駛軌跡，書中並沒有給齣深入的指導。讀完之後，感覺像是上瞭一堂概覽課，對自動駕駛的各個方麵都有所瞭解，但要真正上手開發或進行深入研究，還需要大量的補充知識。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的整體評價是，它在描述自動駕駛技術的發展趨勢和應用前景方麵做得比較好，對於激發讀者的興趣和拓寬視野有一定的幫助。書中描繪的未來自動駕駛場景，例如智慧城市、智能交通係統等，確實令人神往。然而，在技術實現的細節上，這本書就顯得力不從心瞭。比如，在介紹自動駕駛的“大腦”——決策控製係統時，它隻是概括性地提到瞭強化學習、深度強化學習等AI技術，但對於如何將這些技術應用於實際的駕駛決策，例如如何定義奬勵函數、如何進行策略學習、如何處理實時動態環境等，並沒有詳細的算法流程和案例分析。我希望能夠看到更具體的算法模型，例如Deep Q-Network (DQN)或Proximal Policy Optimization (PPO)在自動駕駛中的具體應用，甚至是相關的仿真環境和實驗結果。同樣，在處理極端天氣、復雜路況等挑戰性場景時，書中給齣的解決方案也相對籠統，缺乏針對性的技術指導。總的來說，這本書更像是一篇關於自動駕駛技術趨勢的“白皮書”，對於希望掌握具體技術細節的讀者，可能需要尋找其他更專業的書籍。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，給我的最大感受是“廣而不深”。它像是在一張巨大的畫布上描繪瞭自動駕駛技術的各個方麵，從車輛本身到外部環境，從硬件到軟件，都涵蓋瞭，但每一個環節都隻是蜻蜓點水。例如，它在談到高精地圖時，列舉瞭不同類型的地圖數據，如道路幾何信息、交通標誌信息、車道綫信息等，但對於如何構建、更新以及如何利用這些高精地圖進行高精度定位和路徑規劃，文中並沒有提供詳細的解決方案。我期待看到的是關於SLAM技術、Tf-idf算法在地圖構建中的應用，或者是基於地圖的車道綫檢測、交通標誌識彆的算法細節，但這些都付之闕如。同樣，在對自動駕駛汽車的安全性進行討論時，它隻是籠統地提到瞭功能安全（ISO 26262）的概念，但對於如何設計滿足高安全等級的係統，例如冗餘設計、失效分析（FMEA）、安全機製的實現等方麵，都顯得不夠深入。總而言之，它更適閤作為一種“概念普及”的書籍，對於那些希望深入瞭解技術原理的讀者來說，這本書提供的價值有限。