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目次

商品簡介

介紹無人駕駛這個龐當的AI綜合體必備的技術點。在第一版的基礎上,更新最近一兩年的技術發展變化,並補充新的知識點,如高清激光雷達、對抗樣本攻擊等內容,輔以開源代碼實踐。

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●深度剖析無人駕駛中的行為預測、感知、定位、決策、規劃、控制技術等模塊
●解析深度學習、強化學習、計算機視覺在無人駕駛中的應用
●無人駕駛高精地圖、通信協議、模擬器技術、ROS系統、硬件平臺、安全等多個主要技術點

適合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。

目次

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 無人駕駛的分級4

1.3 無人駕駛系統簡介7

1.4 序幕剛啟17

1.5 參考資料18

2 激光雷達在無人駕駛中的應用20

2.1 無人駕駛技術簡介20

2.2 激光雷達基礎知識21

2.3 應用領域23

2.4 激光雷達技術面臨的挑戰25

2.5 展望未來27

2.6 參考資料27

3 圖像級高清激光雷達29

3.1 無人駕駛應用的各類激光雷達的點雲特性29

3.2 高清激光雷達在構建可靠感知系統時的優勢33

3.3 高清激光雷達對定位和運動探測模塊的價值35

3.4 高清激光雷達使得點雲和圖像數據的融合更高效37

3.5 激光雷達未來的發展趨勢38

3.6 參考資料39

4 GPS及IMU在無人駕駛中的應用40

4.1 無人駕駛定位技術40

4.2 GPS簡介41

4.3 IMU簡介43

4.4 GPS和IMU的融合45

4.5 小結46

4.6 參考資料47

5 基於計算機視覺的無人駕駛感知系統48

5.1 無人駕駛的感知48

5.2 KITTI數據集49

5.3 計算機視覺能幫助無人車解決的問題51

5.4 光流和立體視覺52

5.5 物體的識別與追蹤54

5.6 視覺里程計算法56

5.7 小結57

5.8 參考資料58

6 卷積神經網絡在無人駕駛中的應用59

6.1 CNN簡介59

6.2 無人駕駛雙目3D感知60

6.3 無人駕駛物體檢測64

6.4 小結67

6.5 參考資料68

7 強化學習在無人駕駛中的應用69

7.1 強化學習簡介69

7.2 強化學習算法71

7.3 使用強化學習幫助決策75

7.4 無人駕駛的決策介紹78

7.5 參考資料81

8 無人駕駛的行為預測83

8.1 無人駕駛軟件系統模塊總體架構83

8.2 預測模塊需要解決的問題85

8.3 小結95

8.4 參考資料95

9 無人駕駛的決策、規劃和控制(1)98

9.1 決策、規劃和控制模塊概述98

9.2 路由尋徑101

9.3 行為決策107

9.4 動作規劃115

9.5 反饋控制124

9.6 小結128

9.7 參考資料128

10 無人駕駛的決策、規劃和控制(2)130

10.1 其他動作規劃算法130

10.2 柵格規劃器132

10.3 自由空間TEB規劃器138

10.4 小結143

10.5 參考資料144

11 基於ROS的無人駕駛系統145

11.1 無人駕駛:多種技術的集成145

11.2 ROS簡介146

11.3 系統可靠性150

11.4 系統通信性能提升152

11.5 系統資源管理與安全性153

11.6 小結153

11.7 參考資料?154

12 無人駕駛的硬件平臺155

12.1 無人駕駛:複雜系統155

12.2 傳感器平臺156

12.3 計算平臺173

12.4 控制平臺182

12.5 小結188

12.6 參考資料188

13 無人駕駛系統安全190

13.1 針對無人駕駛的安全威脅190

13.2 無人駕駛傳感器的安全190

13.3 無人駕駛操作系統的安全192

13.4 無人駕駛控制系統的安全192

13.5 車聯網通信系統的安全194

13.6 安全模型校驗方法196

13.7 小結197

13.8 參考資料198

14 對抗樣本攻擊與防禦在無人駕駛中的應用200

14.1 對抗樣本攻擊算法202

14.2 對抗樣本防禦算法212

14.3 實驗平臺安裝及環境配置215

14.4 AdvBox攻擊與防禦實驗222

14.5 防禦建議228

14.6 小結228

14.7 參考資料229

15 無人駕駛數據服務通信協議231

15.1 數據服務通信協議發展歷史231

15.2 DSRC 232

15.3 C-V2X 238

15.4 3GPP中V2X無線接入標準研究244

15.5 參考資料246

16 無人駕駛模擬器技術249

16.1 為什麼需要模擬器249

16.2 模擬器的用途250

16.3 模擬器系統的需求251

16.4 模擬器系統的模塊組成251

16.5 模擬器的使用場景及常見模擬器257

16.6 模擬器的研發階段260

16.7 模擬器仿真的一致性問題261

16.8 小結263

16.9 參考資料264

17 基於Spark與ROS的分布式無人駕駛模擬平臺265

17.1 無人駕駛模擬技術265

17.2 基於ROS的無人駕駛模擬器267

17.3 基於Spark的分布式模擬平臺269

17.4 小結272

17.5 參考資料272

18 無人駕駛中的高精地圖274

18.1 傳統電子導航地圖274

18.2 服務于無人駕駛場景的高精地圖?275

18.3 高精地圖的組成和特點276

18.4 構建高精地圖279

18.5 高精地圖在無人駕駛中的應用286

18.6 高精地圖的現狀與結論288

18.7 參考資料289

19 高精地圖的自動化生產290

19.1 高精地圖生產的挑戰290

19.2 無人車用高精地圖291

19.3 高精地圖生產的基本流程294

19.4 機器學習在高精地圖生產中的應用297

19.5 基於三維點雲的深度學習301

19.6 小結302

19.7 參考資料302

20 面向無人駕駛的邊緣高精地圖服務308

20.1 邊緣計算與高精地圖308

20.2 邊緣場景下的高精地圖服務310

20.3 邊緣高精地圖生產311

20.4 邊緣高精地圖內容分發312

20.5 參考框架313

20.6 相關工作314

20.7 小結316

20.8 參考資料317

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