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无人驾驶真的来了:第一本从技术面深入的实作书

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著者
出版者 出版社:佳魁资讯 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2018/07/05
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-03-28

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图书描述

勾勒无人驾驶系统版图,揭开无人驾驶技术的神秘面纱
  逐层剖析无人驾驶核心技术(深度学习、强化学习、电脑视觉等)

  适用:工业界相关技术人员、对无人驾驶技术感兴趣者。
 

著者信息

作者简介    

刘少山  


  PerceptIn联合创始人。主要研究机器人的核心SLAM与深度学习技术,以及其在智慧硬体上的实现。

  唐洁  华南理工大学电脑科学与工程学院副教授。主要从事无人驾驶和机器人的大数据计算与存储平台、人工智慧的计算体系架构、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。研究方向包括电脑和生物视觉,互联网广告演算法和语音辨识。
 
  李力耘  百度美国研发中心无人驾驶高级架构师,负责无人车行为预测方向的系统架构及演算法优化。
 
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图书目录

01  无人车:正在开始的未来
1.1 正在进行的无人驾驶
1.2 自动驾驶的分级
1.3 无人驾驶系统简介
1.4 序幕刚启
1.5 参考资料 

02  光达在无人驾驶技术中的应用
2.1 无人驾驶技术简介
2.2 光达基础知识
2.3 LiDAR 在无人驾驶技术中的应用领域
2.4 LiDAR 技术面临的挑战
2.5 展望未来
2.6 参考资料 

03  GPS 及惯性感测器在无人驾驶中的应用
3.1 无人驾驶定位技术
3.2 GPS 简介
3.3 惯性感测器简介
3.4 GPS 和惯性感测器的融合
3.5 结论
3.6 参考资料

04  以电脑视觉为基础的无人驾驶感知系统
4.1 无人驾驶的感知
4.2 KITTI 资料集
4.3 电脑视觉能帮助无人车解决的问题
4.4 Optical Flow 和立体视觉
4.5 物体的识别与追踪
4.6 视觉里程计算法
4.7 结论
4.8 参考资料 

05  旋积神经网路在无人驾驶中的应用
5.1 CNN 简介
5.2 无人驾驶二元3D 感知
5.3 无人驾驶物体检测
5.4 结论
5.5 参考资料 

06  增强学习在无人驾驶中的应用
6.1 增强学习简介
6.2 增强学习演算法
6.3 使用增强学习帮助决策
6.4 无人驾驶的决策介绍
6.5 参考资料

07  无人驾驶的规划与控制
7.1 规划与控制简介
7.2 路由寻径
7.3 行为决策
7.4 动作规划
7.5 回馈控制
7.6 无人车规划控制结语
7.7 参考资料 

08 ROS 为基础的无人驾驶系统
8.1 无人驾驶:多种技术的整合
8.2 机器人作业系统(ROS)简介
8.3 系统可用性
8.4 系统通讯效能提升
8.5 系统资源管理与安全性
8.6 结论
8.7 参考资料 

09  无人驾驶的硬体平台
9.1 无人驾驶:复杂系统
9.2 感测器平台
9.3 计算平台
9.4 控制平台
9.5 结论
9.6 参考资料 

10   无人驾驶系统安全
10.1 针对无人驾驶的安全威胁
10.2 无人驾驶感测器的安全
10.3 无人驾驶作业系统的安全
10.4 无人驾驶控制系统的安全
10.5 车联网通讯系统的安全性
10.6 安全模型验证方法
10.7 参考资料

11   以Spark ROS 为基础的分散式无人驾驶模拟平台
11.1 无人驾驶模拟技术
11.2 以ROS 为基础的无人驾驶模拟器
11.3 以Spark 为基础的分散式的模拟平台
11.4 结论
11.5 参考资料

12 无人驾驶中的高精度地图
12.1 电子地图分类
12.2 高精度地图的特点
12.3 高精度地图的生产
12.4 无人驾驶场景中的应用
12.5 高精度地图的现状与结论
12.6 参考资料

13  无人驾驶的未来
13.1 无人驾驶的商业前景
13.2 无人车面临的障碍
13.3 无人驾驶产业
13.4 全球化下的无人驾驶
13.5 无人驾驶发展对策
13.6 可预见的未来
13.7 参考资料

图书序言

图书试读

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