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低速無人駕駛原理及應用 版權信息
- ISBN：9787030608789
- 條形碼：9787030608789 ; 978-7-03-060878-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
低速無人駕駛原理及應用 本書特色
本書圍繞當今*熱門的人工智能和無人駕駛技術，利用作者所帶領科研團隊多年來在低速無人駕駛領域的深厚研發經驗編寫而成。全書較為全面的闡述的無人駕駛技術的要點，特別是在低速特定場景下應用的方法。同時以實際案例為線索，所述技術包含車輛底層自動化改造、傳感器感知與融合、決策與控制等全體系解決方案。書中的大量真實案例也將引導讀者避開彎路，快速進行無人駕駛技術的研發者行列。
低速無人駕駛原理及應用 內容簡介
本書圍繞當今*熱門的人工智能和無人駕駛技術, 利用作者所帶領科研團隊多年來在低速無人駕駛領域的深厚研發經驗編寫而成。全書較為全面的闡述的無人駕駛技術的要點, 特別是在低速特定場景下應用的方法。同時以實際案例為線索, 所述技術包含車輛底層自動化改造、傳感器感知與融合、決策與控制等全體系解決方案。書中的大量真實案例也將引導讀者避開彎路, 快速進行無人駕駛技術的研發者行列。
低速無人駕駛原理及應用 目錄
目錄
第1章 無人駕駛技術概論 1
1.1 國內外無人駕駛技術的發展及現狀 1
1.1.1 發展歷史 1
1.1.2 自動駕駛分級 2
1.1.3 各國無人駕駛相關法律法規的建設 5
1.2 國內外低速無人駕駛技術的發展現狀 12
1.2.1 國際發展現狀 12
1.2.2 國內發展現狀 15
1.3 低速無人駕駛技術的技術特點 18
1.3.1 行駛速度不同帶來的差異 18
1.3.2 行駛環境不同帶來的差異 19
1.3.3 車輛平臺不同帶來的差異 21
1.3.4 改造成本要求不同帶來的差異 23
1.3.5 感知特點不同帶來的差異 24
1.3.6 決策邏輯不同帶來的差異 25
第2章 低速無人駕駛基本原理 26
2.1 無人駕駛車輛的體系結構 26
2.2 復雜場景低速無人駕駛感知系統構成 30
2.3 低速無人車決策規劃系統體系結構 32
2.3.1 分層遞階式體系結構 33
2.3.2 反應式體系結構 34
2.3.3 混合式體系結構 35
2.4 低速無人車控制系統構成 35
2.5 低速無人車體系結構實例分析 37
2.5.1 小旋風第四代低速無人車平臺整體介紹 37
2.5.2 小旋風第四代低速無人車平臺硬件結構分析 38
2.5.3 小旋風第四代低速無人車平臺軟件體系分析 40
第3章 低速無人駕駛車輛底盤改造方法 42
3.1 低速無人駕駛車輛底盤的選擇和對比 42
3.1.1 低速無人駕駛車底盤參數分析 42
3.1.2 低速無人駕駛車底盤對比實例分析 43
iv 低速無人駕駛原理及應用
3.1.3 B型低速無人駕駛巡邏車的線控底盤改造方案 47
3.2 自動轉向系統改造原理 48
3.2.1 無人駕駛車自動轉向系統改造方案 48
3.2.2 低速無人駕駛車雙模轉向系統改造實例分析 50
3.3 自動制動系統改造原理 52
3.3.1 低速無人駕駛車機械制動改造實例分析 55
3.3.2 低速無人駕駛車液壓制動改造實例分析 58
3.4 自動擋位與速度控制系統改造原理 62
3.4.1 A型無人駕駛車自動擋位與速度控制系統改造方案 62
3.4.2 B型無人巡邏車自動擋位與速度控制系統改造方案 64
第4章 智能控制器的設計 67
4.1 國外智能駕駛控制器的發展現狀 67
4.1.1 英特爾公司的智能控制器 67
4.1.2 英偉達公司的智能控制器 69
4.1.3 瑞薩公司的智能控制芯片 71
4.1.4 美國德州儀器公司的智能控制芯片 73
4.1.5 特斯拉公司的智能控制器 74
4.1.6 恩智浦半導體公司的智能控制器 75
4.2 國內智能駕駛控制器的發展現狀 76
4.2.1 北京地平線機器人技術研發有限公司 76
4.2.2 百度BCU 77
4.2.3 武漢環宇智行科技有限公司 78
4.2.4 北京深鑒科技有限公司 78
4.3 智能控制器設計實例分析 79
4.3.1 核心計算模塊設計 82
4.3.2 接口模塊設計 84
4.3.3 數據交互設計 85
4.3.4 圖像處理模塊設計 85
4.4 智能車底層控制器設計實例分析 86
4.4.1 硬件系統設計 87
4.4.2 軟件系統設計 94
第5章 雷達的應用 106
5.1 無人駕駛中的雷達解決方案 106
5.2 激光雷達 107
5.2.1 1 線激光雷達 108
5.2.2 車載4線、8線激光雷達 111
5.2.3 車載16線激光雷達 117
5.2.4 車載32線激光雷達 126
5.2.5 車載40線激光雷達 128
5.2.6 車載64線、128線激光雷達 128
5.2.7 現有激光雷達存在的問題 131
5.3 毫米波雷達 131
5.4 超聲波雷達 134
5.4.1 超聲波雷達的工作原理 134
5.4.2 超聲波雷達的類型 135
5.5 固態激光 135
5.5.1 固態激光雷達的特點和分類 136
5.5.2 深圳速騰聚創科技有限公司固態激光雷達產品 136
5.5.3 Innoviz公司固態激光雷達產品 137
5.5.4 Quanergy公司 138
5.5.5 Velodyne固態激光雷達Velarray 138
5.5.6 杭州光珀智能科技有限公司 138
5.5.7 北醒(北京)光子科技有限公司的固態激光雷達 138
5.6 無人駕駛車中的激光雷達的綜合應用實例分析 139
5.6.1 高速無人車雷達綜合配置方案 139
5.6.2 低速無人車雷達綜合配置方案 140
第6章 導航定位與視覺感知應用 142
6.1 精確定位與導航系統原理 142
6.1.1 導航定位原理 142
6.1.2 差分導航原理 143
6.1.3 差分導航設備介紹及數據格式 146
6.1.4 大地主題解算的基本原理 153
6.1.5 GPS 路網中全局路徑規劃 158
6.2 視覺解決方案 162
6.2.1 無人駕駛系統中視覺感知內容 163
6.2.2 無人駕駛系統中視覺感知的困難與發展 169
6.2.3 應用于無人駕駛系統的視覺解決方案舉例 171
第7章 傳感器融合算法 177
7.1 多傳感器融合的必要性及方法 177
7.1.1 多傳感器數據融合原理 177
7.1.2 多傳感器數據融合基本概念 177
7.1.3 多傳感器數據融合系統結構 178
7.1.4 多傳感器數據融合的關鍵問題 178
7.1.5 多傳感器數據融合算法簡介 180
7.1.6 低速無人技術數據融合的特點 183
7.2 激光雷達與雙目視覺融合算法實例分析 183
7.2.1 基于自適應加權的決策級數據融合 183
7.2.2 基于多傳感器融合的運動目標跟蹤 187
7.2.3 低速無人駕駛車輛數據融合實驗與分析 191
7.3 激光雷達與GPS 導航融合算法實例分析 196
7.3.1 三次樣條插值函數擬合方法 197
7.3.2 *小二乘法多項式擬合方法 198
7.3.3 基于三次樣條線與多項式擬合的GPS 路點數據擬合實驗 199
7.3.4 路徑上障礙物提取方法 203
第8章 決策與控制算法 207
8.1 低速無人車軟件架構示例 207
8.1.1 決策軟件架構 208
8.1.2 控制軟件架構 209
8.2 決策算法 209
8.2.1 基于有限狀態機的決策算法 210
8.2.2 基于機器學習的決策算法 213
8.3 路徑規劃算法 214
8.3.1 基于軌跡平移的高斯平滑規劃換道算法 215
8.3.2 基于高斯低通濾波的換道規劃流程圖 219
8.3.3 可行駛區域提取 219
8.4 控制算法 221
8.4.1 軌跡跟蹤控制 221
8.4.2 縱向控制 226
第9章 低速無人駕駛技術的應用實例 229
9.1 小旋風低速系列無人車平臺介紹 229
9.1.1 無人駕駛園區接駁車 230
9.1.2 無人駕駛園區消防車 230
9.1.3 無人駕駛園區送貨車 231
9.1.4 無人駕駛園區情侶車 231
9.1.5 無人駕駛園區巡邏車 232
9.1.6 無人駕駛高爾夫球車 232
9.1.7 無人駕駛園區無障礙車 232
9.1.8 無人駕駛園區灑水車 233
9.1.9 無人駕駛園區救護車 233
9.1.10 無人駕駛園區物流車 233
9.2 特定場景低速無人駕駛應用實例 234
9.2.1 北京動物園夜間巡邏案例 234
9.2.2 北京聯合大學旋風巴士接駁車 241
9.2.3 無人駕駛技術在農業中的應用 244
9.2.4 深圳阿爾法巴智能駕駛公交 247
9.3 低速無人駕駛技術在人才培養中的應用 248
9.3.1 解決方案 248
9.3.2 無人駕駛低速車教學平臺 249
9.3.3 課程與實踐案例 250
參考文獻 254
第1章 無人駕駛技術概論 1
1.1 國內外無人駕駛技術的發展及現狀 1
1.1.1 發展歷史 1
1.1.2 自動駕駛分級 2
1.1.3 各國無人駕駛相關法律法規的建設 5
1.2 國內外低速無人駕駛技術的發展現狀 12
1.2.1 國際發展現狀 12
1.2.2 國內發展現狀 15
1.3 低速無人駕駛技術的技術特點 18
1.3.1 行駛速度不同帶來的差異 18
1.3.2 行駛環境不同帶來的差異 19
1.3.3 車輛平臺不同帶來的差異 21
1.3.4 改造成本要求不同帶來的差異 23
1.3.5 感知特點不同帶來的差異 24
1.3.6 決策邏輯不同帶來的差異 25
第2章 低速無人駕駛基本原理 26
2.1 無人駕駛車輛的體系結構 26
2.2 復雜場景低速無人駕駛感知系統構成 30
2.3 低速無人車決策規劃系統體系結構 32
2.3.1 分層遞階式體系結構 33
2.3.2 反應式體系結構 34
2.3.3 混合式體系結構 35
2.4 低速無人車控制系統構成 35
2.5 低速無人車體系結構實例分析 37
2.5.1 小旋風第四代低速無人車平臺整體介紹 37
2.5.2 小旋風第四代低速無人車平臺硬件結構分析 38
2.5.3 小旋風第四代低速無人車平臺軟件體系分析 40
第3章 低速無人駕駛車輛底盤改造方法 42
3.1 低速無人駕駛車輛底盤的選擇和對比 42
3.1.1 低速無人駕駛車底盤參數分析 42
3.1.2 低速無人駕駛車底盤對比實例分析 43
iv 低速無人駕駛原理及應用
3.1.3 B型低速無人駕駛巡邏車的線控底盤改造方案 47
3.2 自動轉向系統改造原理 48
3.2.1 無人駕駛車自動轉向系統改造方案 48
3.2.2 低速無人駕駛車雙模轉向系統改造實例分析 50
3.3 自動制動系統改造原理 52
3.3.1 低速無人駕駛車機械制動改造實例分析 55
3.3.2 低速無人駕駛車液壓制動改造實例分析 58
3.4 自動擋位與速度控制系統改造原理 62
3.4.1 A型無人駕駛車自動擋位與速度控制系統改造方案 62
3.4.2 B型無人巡邏車自動擋位與速度控制系統改造方案 64
第4章 智能控制器的設計 67
4.1 國外智能駕駛控制器的發展現狀 67
4.1.1 英特爾公司的智能控制器 67
4.1.2 英偉達公司的智能控制器 69
4.1.3 瑞薩公司的智能控制芯片 71
4.1.4 美國德州儀器公司的智能控制芯片 73
4.1.5 特斯拉公司的智能控制器 74
4.1.6 恩智浦半導體公司的智能控制器 75
4.2 國內智能駕駛控制器的發展現狀 76
4.2.1 北京地平線機器人技術研發有限公司 76
4.2.2 百度BCU 77
4.2.3 武漢環宇智行科技有限公司 78
4.2.4 北京深鑒科技有限公司 78
4.3 智能控制器設計實例分析 79
4.3.1 核心計算模塊設計 82
4.3.2 接口模塊設計 84
4.3.3 數據交互設計 85
4.3.4 圖像處理模塊設計 85
4.4 智能車底層控制器設計實例分析 86
4.4.1 硬件系統設計 87
4.4.2 軟件系統設計 94
第5章 雷達的應用 106
5.1 無人駕駛中的雷達解決方案 106
5.2 激光雷達 107
5.2.1 1 線激光雷達 108
5.2.2 車載4線、8線激光雷達 111
5.2.3 車載16線激光雷達 117
5.2.4 車載32線激光雷達 126
5.2.5 車載40線激光雷達 128
5.2.6 車載64線、128線激光雷達 128
5.2.7 現有激光雷達存在的問題 131
5.3 毫米波雷達 131
5.4 超聲波雷達 134
5.4.1 超聲波雷達的工作原理 134
5.4.2 超聲波雷達的類型 135
5.5 固態激光 135
5.5.1 固態激光雷達的特點和分類 136
5.5.2 深圳速騰聚創科技有限公司固態激光雷達產品 136
5.5.3 Innoviz公司固態激光雷達產品 137
5.5.4 Quanergy公司 138
5.5.5 Velodyne固態激光雷達Velarray 138
5.5.6 杭州光珀智能科技有限公司 138
5.5.7 北醒(北京)光子科技有限公司的固態激光雷達 138
5.6 無人駕駛車中的激光雷達的綜合應用實例分析 139
5.6.1 高速無人車雷達綜合配置方案 139
5.6.2 低速無人車雷達綜合配置方案 140
第6章 導航定位與視覺感知應用 142
6.1 精確定位與導航系統原理 142
6.1.1 導航定位原理 142
6.1.2 差分導航原理 143
6.1.3 差分導航設備介紹及數據格式 146
6.1.4 大地主題解算的基本原理 153
6.1.5 GPS 路網中全局路徑規劃 158
6.2 視覺解決方案 162
6.2.1 無人駕駛系統中視覺感知內容 163
6.2.2 無人駕駛系統中視覺感知的困難與發展 169
6.2.3 應用于無人駕駛系統的視覺解決方案舉例 171
第7章 傳感器融合算法 177
7.1 多傳感器融合的必要性及方法 177
7.1.1 多傳感器數據融合原理 177
7.1.2 多傳感器數據融合基本概念 177
7.1.3 多傳感器數據融合系統結構 178
7.1.4 多傳感器數據融合的關鍵問題 178
7.1.5 多傳感器數據融合算法簡介 180
7.1.6 低速無人技術數據融合的特點 183
7.2 激光雷達與雙目視覺融合算法實例分析 183
7.2.1 基于自適應加權的決策級數據融合 183
7.2.2 基于多傳感器融合的運動目標跟蹤 187
7.2.3 低速無人駕駛車輛數據融合實驗與分析 191
7.3 激光雷達與GPS 導航融合算法實例分析 196
7.3.1 三次樣條插值函數擬合方法 197
7.3.2 *小二乘法多項式擬合方法 198
7.3.3 基于三次樣條線與多項式擬合的GPS 路點數據擬合實驗 199
7.3.4 路徑上障礙物提取方法 203
第8章 決策與控制算法 207
8.1 低速無人車軟件架構示例 207
8.1.1 決策軟件架構 208
8.1.2 控制軟件架構 209
8.2 決策算法 209
8.2.1 基于有限狀態機的決策算法 210
8.2.2 基于機器學習的決策算法 213
8.3 路徑規劃算法 214
8.3.1 基于軌跡平移的高斯平滑規劃換道算法 215
8.3.2 基于高斯低通濾波的換道規劃流程圖 219
8.3.3 可行駛區域提取 219
8.4 控制算法 221
8.4.1 軌跡跟蹤控制 221
8.4.2 縱向控制 226
第9章 低速無人駕駛技術的應用實例 229
9.1 小旋風低速系列無人車平臺介紹 229
9.1.1 無人駕駛園區接駁車 230
9.1.2 無人駕駛園區消防車 230
9.1.3 無人駕駛園區送貨車 231
9.1.4 無人駕駛園區情侶車 231
9.1.5 無人駕駛園區巡邏車 232
9.1.6 無人駕駛高爾夫球車 232
9.1.7 無人駕駛園區無障礙車 232
9.1.8 無人駕駛園區灑水車 233
9.1.9 無人駕駛園區救護車 233
9.1.10 無人駕駛園區物流車 233
9.2 特定場景低速無人駕駛應用實例 234
9.2.1 北京動物園夜間巡邏案例 234
9.2.2 北京聯合大學旋風巴士接駁車 241
9.2.3 無人駕駛技術在農業中的應用 244
9.2.4 深圳阿爾法巴智能駕駛公交 247
9.3 低速無人駕駛技術在人才培養中的應用 248
9.3.1 解決方案 248
9.3.2 無人駕駛低速車教學平臺 249
9.3.3 課程與實踐案例 250
參考文獻 254
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