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無人駕駛原理與實踐 版權信息
- ISBN：9787111614999
- 條形碼：9787111614999 ; 978-7-111-61499-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
無人駕駛原理與實踐 內容簡介
無人駕駛系統涉及的技術面很好廣泛，內容繁多，種類多跨度大。現階段而言，實現無人駕駛系統主要有兩種思路：一是傳統的機器人學的思路，另一種是采用深度學習的方法。這兩類技術都在不斷地發展，汽車公司和科技公司的無人駕駛汽車系統也往往融合了這兩類技術。本書將綜合這兩類技術，為讀者從原理到實踐詳細講解應用于無人駕駛汽車系統的關鍵技術，為意圖入門無人駕駛汽車領域的讀者打好基礎。閱讀完本書，讀者將有能力進入無人駕駛汽車這一前沿領域，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
1.1 什么是無人駕駛
1.2 為什么需要無人駕駛
1.3 無人駕駛系統基本框架
1.4 開發環境配置
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 創建系統
2.4 ROS中的項目組織結構
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 無人駕駛系統的定位方法
3.1 實現定位的原理
3.2 迭代*近點算法
3.3 正態分布變換
3.4 基于GPS+慣性組合導航的定位系統
3.5 基于Slam的定位系統
3.6 本章參考文獻
第4章 狀態估計和傳感器融合
4.1 卡爾曼濾波和狀態估計
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 機器學習和神經網絡基礎
5.1 機器學習基本概念
5.2 監督學習
5.3 神經網絡基礎
5.4 使用Keras實現神經網絡
5.5 本章參考文獻
第6章 深度學習和無人駕駛視覺感知
6.1 深度前饋神經網絡——為什么要深？
6.2 應用于深度神經網絡的正則化技術
6.3 實戰——交通標志識別
6.4 卷積神經網絡入門
6.5 基于YOLO2的車輛檢測
6.6 本章參考文獻
第7章 遷移學習和端到端無人駕駛
7.1 遷移學習
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
7.5 本章參考文獻
第8章 無人駕駛規劃入門
8.1 A* 算法
8.2 分層有限狀態機和無人車行為規劃
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優化軌跡的無人車動作規劃方法
8.5 本章參考文獻
第9章 車輛模型和高級控制
9.1 運動學自行車模型和動力學自行車模型
9.2 無人車控制入門
9.3 基于運動學模型的模型預測控制
9.4 軌跡追蹤
9.5 本章參考文獻
第10章 深度強化學習及在自動駕駛中的應用
10.1 強化學習概述
10.2 強化學習原理及過程
10.3 近似價值函數
10.4 深度Q值網絡算法
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
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RockAuto智能駕駛組創始人、負責人。研究方向包括無人駕駛，高級輔助駕駛，機器人學和深度學習。自動駕駛全棧工程師，CSDN博客專家。 雍賓賓 蘭州大學信息科學與工程學院博士后，目前主要從事機器學習、神經網絡和高性能計算領域的研究。 周慶國 蘭州大學教授，博士生導師，國際電氣工程師學會會士，教育部新世紀人才基金獲得者，蘭州大學開源軟件與實時系統教育部工程研究中心副主任，蘭州大學分布式與嵌入式系統實驗室主任。目前主要從事安全關鍵系統、嵌入式系統、實時系統、虛擬化技術的研究。已在國內外學術期刊上發表論文111篇，其中SCI 28篇，EI30篇，獲得兩項發明專利授權。 李良 小鵬汽車自動駕駛算法專家，Udacity無人駕駛納米學位Mentor和Reviewer, 專注機器人/無人駕駛行業多年，現主要從事自動駕駛算法技術及系統研究，以及深度學習、人工智能技術在汽車硬件上的商業落地實現。擁有多篇技術發明專利。 李冠憬 博士研究生導師，靜宜大學特聘教授兼校長特別助理，國際工程技術學會(IET)會士、IEEE高級會員、美國科學促進會(AAAS)會員。參與過多個國際重要會議指導委員會，同時也是多數據庫收錄 (包含副SCI、EI、SCOPUS)之知名國際學術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、霧和云計算及大數據方面的研究，已發表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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