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产品特色

编辑推荐

　　全面梳理无人驾驶技术必读之作！
　　适合对无人驾驶技术感兴趣的在校学生、工业从业者，以及相关人士阅读。
　　●无人驾驶技术概览
　　●无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法
　　●深度学习、强化学习、计算机视觉在无人驾驶中的应用
　　●无人驾驶安全等多个主要技术点

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。本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，本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。本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。
　　本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。

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。

精彩书评

　　人驾驶决策与控制算法、深度学习在无人驾驶中的应用、无人驾驶系统、无人驾驶云平台、无人驾驶安全等章节，既宏观地呈现了无人驾驶技术的架构，又很好地深入到了无人驾驶涉及的每个技术点。我相当同意书中的观点：无人驾驶并不是一个技术点，而是众多技术点的集合。无人车上路行驶的前提是每一个技术点都要做得很好，这就代表在每个技术点上都有很好的创新机会。例如，在无人驾驶芯片的设计上，使用低能耗的ARM架构加上不同的加速芯片（GPU、FPGA、DSP、ASIC）在性能与能耗上有很大优势。我仔细读完本书后，对整个无人驾驶系统架构有了很好的认识，当我想更深入地了解一个技术点时，本书也提供了很好的文献信息让我深入学习。毫不夸张地说，本书让我在短时间内对无人驾驶技术有了很好地了解。
　　——ARM董事会成员全球副总裁中国区总裁，吴雄昂

　　作为一名科技行业的从业者，我有幸近距离观察许多所谓的颠覆性技术的生命周期。我的感受是人们会将一项技术的近期作用无限夸大，往往对这项技术的长期演化估计不足。这一次大家对“无人驾驶”的态度也一样，大多数人仅仅把“无人驾驶”看成一项技术，认为只要搞定算法、搞定传感器、搞定云与端的传输等就万事大吉，我们就进入了完全自动驾驶的时代。我认为这种想法很危险，首先，这是一种发明家而非创新家、投机者而非创业者的心态；其次，这些人没有充分认识到“无人驾驶”有着极大的安全属性与社会属性，他们可能会谈到政府管制的问题，但很少考虑人口结构及其背后的消费心理及消费习惯问题。这种拿着锤子找钉子的做法对“无人驾驶”的落地很不利。
　　作为从业者之一，我坚定看好“无人驾驶”这一产业的长期趋势及其巨大的经济与社会效益，但在短期内，我们除了做好技术准备外，更应该把眼光放长远，虚心地研究市场、研究用户、研究监管者、研究利益相关方，脚踏实地一步一个脚印，共同实现“无人驾驶”这一可预见的未来。
　　本书是我读过的有关“无人驾驶”zui系统、zui严谨的著作，值得有志于从事此行业的朋友认真阅读。
　　——舜宇光学科技（集团）有限公司总裁执行董事，孙泱

　　刘少山带领的是一个专业而高效的硅谷精英团队！感谢他们的努力，将神秘高端的无人驾驶技术拉下神坛，并以庖丁解牛般的专业功底逐层剖析。这本诞生于工业界的无人驾驶图书，将极大地缩短开发者、爱好者，以及相关人士迅速切入，并深入学习和投身于人工智能无人驾驶这一热点领域的进程，实属可贵。
　　——CSDN&《程序员》总编，孟迎霞

　　很高兴看到本书书稿，我认为这是一本无人驾驶方面的专业书籍，对技术发展现状和工业实现都进行了很好的描述，并对未来做出了展望。书中内容包括了各个层面面临的技术挑战和可能的技术解决方案，特别是在决策控制部分有精彩的描述。我相信本书对在校学生及工业界相关技术人员都有所帮助！
　　——清华大学教授博士生导师，樊平毅

　　当前，人工智能引起了全球性的关注，是一个可能改变世界的创新技术。无人驾驶技术是人工智能领域zui重要的分支之一，其涉及的学科众多，是一个融汇了大量新技术的工程实践。本书试图揭开无人驾驶技术的神秘面纱，使读者能够很快建立对无人驾驶技术的全面认识。本书从工程师的角度出发，全面介绍了无人驾驶技术涉及的核心方向，包括环境感知、车载传感器、规划控制，等等。书中涉及无人驾驶的多个技术方向自成体系，针对每个方向中的核心内容讨论了系统的技术思路和解决方案，在很多重要的技术上给出了颇具深度的细节示例。本书作者有深厚的硅谷工程师背景，作者描述的无人驾驶技术已经不是象牙塔里的学术，而是贴近社会并即将走进大众生活的新一代科技产品的实践。
　　——电子科技大学教授博士生导师，雷维礼

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
13.2 无人驾驶汽车面临的障碍 194
13.3 无人驾驶产业 198
13.4 全球化下的无人驾驶 203
13.5 无人驾驶发展对策 205
13.6 可预见的未来 207
13.7 参考资料 208

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