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深度學(xué)習(xí)
無人駕駛原理與實踐 版權(quán)信息
- ISBN：9787111614999
- 條形碼：9787111614999 ; 978-7-111-61499-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
無人駕駛原理與實踐 內(nèi)容簡介
無人駕駛系統(tǒng)涉及的技術(shù)面很好廣泛，內(nèi)容繁多，種類多跨度大。現(xiàn)階段而言，實現(xiàn)無人駕駛系統(tǒng)主要有兩種思路：一是傳統(tǒng)的機器人學(xué)的思路，另一種是采用深度學(xué)習(xí)的方法。這兩類技術(shù)都在不斷地發(fā)展，汽車公司和科技公司的無人駕駛汽車系統(tǒng)也往往融合了這兩類技術(shù)。本書將綜合這兩類技術(shù)，為讀者從原理到實踐詳細(xì)講解應(yīng)用于無人駕駛汽車系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，為意圖入門無人駕駛汽車領(lǐng)域的讀者打好基礎(chǔ)。閱讀完本書，讀者將有能力進入無人駕駛汽車這一前沿領(lǐng)域，進行更加深入的探索。
無人駕駛原理與實踐 目錄
第1章 初識無人駕駛系統(tǒng)
1.1 什么是無人駕駛
1.2 為什么需要無人駕駛
1.3 無人駕駛系統(tǒng)基本框架
1.4 開發(fā)環(huán)境配置
1.5 本章參考文獻
第2章 ROS入門
2.1 ROS簡介
2.2 ROS中的概念
2.3 catkin 創(chuàng)建系統(tǒng)
2.4 ROS中的項目組織結(jié)構(gòu)
2.5 基于Husky模擬器的實踐
2.6 ROS的基本編程
2.7 ROS services
2.8 ROS Action
2.9 ROS中的常用工具
2.10 本章參考文獻
第3章 無人駕駛系統(tǒng)的定位方法
3.1 實現(xiàn)定位的原理
3.2 迭代*近點算法
3.3 正態(tài)分布變換
3.4 基于GPS+慣性組合導(dǎo)航的定位系統(tǒng)
3.5 基于Slam的定位系統(tǒng)
3.6 本章參考文獻
第4章 狀態(tài)估計和傳感器融合
4.1 卡爾曼濾波和狀態(tài)估計
4.2 高級運動模型和擴展卡爾曼濾波
4.3 無損卡爾曼濾波
4.4 本章參考文獻
第5章 機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
5.1 機器學(xué)習(xí)基本概念
5.2 監(jiān)督學(xué)習(xí)
5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
5.4 使用Keras實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.5 本章參考文獻
第6章 深度學(xué)習(xí)和無人駕駛視覺感知
6.1 深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——為什么要深？
6.2 應(yīng)用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正則化技術(shù)
6.3 實戰(zhàn)——交通標(biāo)志識別
6.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門
6.5 基于YOLO2的車輛檢測
6.6 本章參考文獻
第7章 遷移學(xué)習(xí)和端到端無人駕駛
7.1 遷移學(xué)習(xí)
7.2 端到端無人駕駛
7.3 端到端無人駕駛模擬
7.4 本章小結(jié)
7.5 本章參考文獻
第8章 無人駕駛規(guī)劃入門
8.1 A* 算法
8.2 分層有限狀態(tài)機和無人車行為規(guī)劃
8.3 基于自由邊界三次樣條插值的無人車路徑生成
8.4 基于Frenet優(yōu)化軌跡的無人車動作規(guī)劃方法
8.5 本章參考文獻
第9章 車輛模型和高級控制
9.1 運動學(xué)自行車模型和動力學(xué)自行車模型
9.2 無人車控制入門
9.3 基于運動學(xué)模型的模型預(yù)測控制
9.4 軌跡追蹤
9.5 本章參考文獻
第10章 深度強化學(xué)習(xí)及在自動駕駛中的應(yīng)用
10.1 強化學(xué)習(xí)概述
10.2 強化學(xué)習(xí)原理及過程
10.3 近似價值函數(shù)
10.4 深度Q值網(wǎng)絡(luò)算法
10.5 策略梯度
10.6 深度確定性策略梯度及TORCS游戲的控制
10.7 本章小結(jié)
10.8 本章參考文獻
展開全部
無人駕駛原理與實踐 作者簡介
申澤邦 蘭州大學(xué)RockAuto智能駕駛組創(chuàng)始人、負(fù)責(zé)人。研究方向包括無人駕駛，高級輔助駕駛，機器人學(xué)和深度學(xué)習(xí)。自動駕駛?cè)珬９こ處，CSDN博客專家。 雍賓賓 蘭州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院博士后，目前主要從事機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高性能計算領(lǐng)域的研究。 周慶國 蘭州大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，國際電氣工程師學(xué)會會士，教育部新世紀(jì)人才基金獲得者，蘭州大學(xué)開源軟件與實時系統(tǒng)教育部工程研究中心副主任，蘭州大學(xué)分布式與嵌入式系統(tǒng)實驗室主任。目前主要從事安全關(guān)鍵系統(tǒng)、嵌入式系統(tǒng)、實時系統(tǒng)、虛擬化技術(shù)的研究。已在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文111篇，其中SCI 28篇，EI30篇，獲得兩項發(fā)明專利授權(quán)。 李良 小鵬汽車自動駕駛算法專家，Udacity無人駕駛納米學(xué)位Mentor和Reviewer, 專注機器人/無人駕駛行業(yè)多年，現(xiàn)主要從事自動駕駛算法技術(shù)及系統(tǒng)研究，以及深度學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)在汽車硬件上的商業(yè)落地實現(xiàn)。擁有多篇技術(shù)發(fā)明專利。 李冠憬 博士研究生導(dǎo)師，靜宜大學(xué)特聘教授兼校長特別助理，國際工程技術(shù)學(xué)會(IET)會士、IEEE高級會員、美國科學(xué)促進會(AAAS)會員。參與過多個國際重要會議指導(dǎo)委員會，同時也是多數(shù)據(jù)庫收錄 (包含副SCI、EI、SCOPUS)之知名國際學(xué)術(shù)期刊的主編與多個國際知名期刊、國際會議的委員。主要從事并行、分布式、GPU、霧和云計算及大數(shù)據(jù)方面的研究，已發(fā)表250多篇國際期刊論文與國際會議論文，著作和編輯了20余本專著。
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