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無人系統駕控實踐:基于Autoware自動駕駛平臺 版權信息
- ISBN：9787121443695
- 條形碼：9787121443695 ; 978-7-121-44369-5
- 裝幀：平塑
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
無人系統駕控實踐:基于Autoware自動駕駛平臺 本書特色
本書是一本從工程實踐角度介紹無人系統駕控技術的書籍。本書以Autoware自動駕駛平臺為核心，全面介紹了Autoware平臺中各個模塊的主要功能，詳細講述了利用Autoware平臺實現無人系統駕控的操作過程。本書首先介紹了Autoware自動駕駛平臺平臺的基本架構與安裝過程，然后介紹了常用傳感器、感知模塊、定位模塊、路徑規劃模塊和控制模塊的操作過程，*后介紹無人車的激光循跡實踐案例。本書旨在幫助讀者快速熟悉Autoware自動駕駛平臺的核心操作，掌握無人系統駕控的關鍵技術。
無人系統駕控實踐:基于Autoware自動駕駛平臺 內容簡介
本書是一本從工程實踐角度介紹無人系統駕控技術的書籍。本書以Autoware自動駕駛平臺為核心，全面介紹了Autoware平臺中各個模塊的主要功能，詳細講述了利用Autoware平臺實現無人系統駕控的操作過程。本書首先介紹了Autoware自動駕駛平臺平臺的基本架構與安裝過程，然后介紹了常用傳感器、感知模塊、定位模塊、路徑規劃模塊和控制模塊的操作過程，*后介紹無人車的激光循跡實踐案例。本書旨在幫助讀者快速熟悉Autoware自動駕駛平臺的核心操作，掌握無人系統駕控的關鍵技術。
無人系統駕控實踐:基于Autoware自動駕駛平臺 目錄
第1章 緒論 1
1.1 無人系統簡介 1
1.2 無人車與自動駕駛 3
1.3 主流的自動駕駛平臺 5
1.4 Autoware自動駕駛平臺框架 7
參考文獻 11
第2章 Autoware自動駕駛平臺的安裝 12
2.1 ROS的安裝 12
2.2 Docker的安裝 15
2.3 Autoware系統的安裝與配置 16
2.3.1 安裝protainer 16
2.3.2 導入鏡像 18
2.3.3 創建容器 20
2.3.4 啟動和編譯Autoware 24
第3章 傳感器的配置 27
3.1 相機簡介 27
3.1.1 相機的工作原理 27
3.1.2 相機的優點與應用 31
3.1.3 在Autoware中使用單目相機 32
3.2 雙目相機的配置 35
3.2.1 雙目相機的原理 35
3.2.2 雙目相機的應用背景 37
3.2.3 安裝雙目相機的SDK驅動包 39
3.2.4 ROS中使用相機 44
3.2.5 Autoware中使用雙目相機 47
3.3 激光雷達的介紹 50
3.3.1 激光雷達的工作原理 51
3.3.2 激光雷達的優點與應用 51
3.3.3 激光雷達的性能度量 52
3.3.4 激光雷達的配置及使用 53
3.4 實驗：單目相機和激光雷達的聯合標定 59
3.4.1 單目相機內參標定 59
3.4.2 單目相機-激光雷達聯合標定 62
3.5 毫米波雷達的配置 70
3.5.1 毫米波雷達的工作原理 70
3.5.2 毫米波雷達的安裝及測試 72
3.5.3 毫米波雷達的適配 74
3.5.4 適配過程中相關數據的對應關系 76
3.5.5 毫米波雷達在Autoware系統下的調試 77
3.5.6 遇到問題總結 81
3.6 北云RTK定位板的配置 82
3.6.1 RTK定位板的工作原理 82
3.6.2 RTK定位板的連接方式 83
3.6.3 配置基準站與流動站 84
3.6.4 配置數據傳輸單元（DTU） 85
3.6.5 配置無線串口通 87
3.6.6 獲取流動站的單點解 89
3.6.7 通過RTK技術得到固定解 89
3.6.8 A1板卡適配進Autoware 93
3.6.9 工控機增加USB設備的訪問權限 94
3.6.10 Autoware中查看板卡輸出的GNSS信息 96
參考文獻 98
第4章 Autoware自動駕駛平臺感知模塊使用 99
4.1 Autoware運行Yolov3進行目標檢測（vision_darknet_yolo3） 99
4.1.1 Yolov3簡介 100
4.1.2 Autoware中的實驗操作 102
4.2 Autoware運行歐幾里得聚類進行障礙物檢測 （lidar_edclidean_cluster_detect） 106
4.2.1 基于歐幾里得聚類的障礙物檢測原理 106
4.2.2 Autoware中的實驗操作 108
4.3 Autoware運行cnn-seg進行語義分割目標檢測 （lidar_cnn_baidu_detect） 110
4.3.1 cnn-seg簡介 110
4.3.2 Autoware中的具體操作 111
4.4 Autoware運行PointPillars進行3D快速目標檢測（lidar_point_pillars） 114
4.4.1 PointPillars 114
4.4.2 Autoware中的實驗操作 115
4.5 Autoware運行range_vision_fusion進行感知結果融合（range_ vision_fusion） 118
4.5.1 感知結果融合算法介紹 119
4.5.2 Autoware中的實驗操作 120
4.6 經驗與總結 123
參考文獻 126
第5章 Autoware自動駕駛平臺定位模塊使用 128
5.1 概述 129
5.2 具體配置 131
5.2.1 設備組裝 131
5.2.2 天線桿臂配置 132
5.2.3 旋轉參數配置 134
5.2.4 旋轉參數校準 135
5.3 利用BY_Connect.exe上位機快速配置 136
5.4 Autoware下的適配操作 138
5.5 問題總結 142
第6章 Autoware自動駕駛平臺路徑規劃模塊使用 143
6.1 全局路徑規劃 144
6.2 局部路徑規劃 153
參考文獻 170
第7章 Autoware自動駕駛平臺跟蹤控制模塊使用 172
7.1 純跟蹤控制 173
7.2 模型預測控制 185
參考文獻 200
第8章 Autoware實踐案例：激光循跡 202
8.1 基于3D激光雷達的無人車自主循跡實驗設計 202
8.2 數據準備 203
8.2.1 錄制ROS包 203
8.2.2 制作點云地圖 207
8.2.3 錄制航跡點 212
8.3 啟動設備 218
8.4 加載轉換 218
8.5 自動循跡 221
附錄 專業術語的中英文對照 227
1.1 無人系統簡介 1
1.2 無人車與自動駕駛 3
1.3 主流的自動駕駛平臺 5
1.4 Autoware自動駕駛平臺框架 7
參考文獻 11
第2章 Autoware自動駕駛平臺的安裝 12
2.1 ROS的安裝 12
2.2 Docker的安裝 15
2.3 Autoware系統的安裝與配置 16
2.3.1 安裝protainer 16
2.3.2 導入鏡像 18
2.3.3 創建容器 20
2.3.4 啟動和編譯Autoware 24
第3章 傳感器的配置 27
3.1 相機簡介 27
3.1.1 相機的工作原理 27
3.1.2 相機的優點與應用 31
3.1.3 在Autoware中使用單目相機 32
3.2 雙目相機的配置 35
3.2.1 雙目相機的原理 35
3.2.2 雙目相機的應用背景 37
3.2.3 安裝雙目相機的SDK驅動包 39
3.2.4 ROS中使用相機 44
3.2.5 Autoware中使用雙目相機 47
3.3 激光雷達的介紹 50
3.3.1 激光雷達的工作原理 51
3.3.2 激光雷達的優點與應用 51
3.3.3 激光雷達的性能度量 52
3.3.4 激光雷達的配置及使用 53
3.4 實驗：單目相機和激光雷達的聯合標定 59
3.4.1 單目相機內參標定 59
3.4.2 單目相機-激光雷達聯合標定 62
3.5 毫米波雷達的配置 70
3.5.1 毫米波雷達的工作原理 70
3.5.2 毫米波雷達的安裝及測試 72
3.5.3 毫米波雷達的適配 74
3.5.4 適配過程中相關數據的對應關系 76
3.5.5 毫米波雷達在Autoware系統下的調試 77
3.5.6 遇到問題總結 81
3.6 北云RTK定位板的配置 82
3.6.1 RTK定位板的工作原理 82
3.6.2 RTK定位板的連接方式 83
3.6.3 配置基準站與流動站 84
3.6.4 配置數據傳輸單元（DTU） 85
3.6.5 配置無線串口通 87
3.6.6 獲取流動站的單點解 89
3.6.7 通過RTK技術得到固定解 89
3.6.8 A1板卡適配進Autoware 93
3.6.9 工控機增加USB設備的訪問權限 94
3.6.10 Autoware中查看板卡輸出的GNSS信息 96
參考文獻 98
第4章 Autoware自動駕駛平臺感知模塊使用 99
4.1 Autoware運行Yolov3進行目標檢測（vision_darknet_yolo3） 99
4.1.1 Yolov3簡介 100
4.1.2 Autoware中的實驗操作 102
4.2 Autoware運行歐幾里得聚類進行障礙物檢測 （lidar_edclidean_cluster_detect） 106
4.2.1 基于歐幾里得聚類的障礙物檢測原理 106
4.2.2 Autoware中的實驗操作 108
4.3 Autoware運行cnn-seg進行語義分割目標檢測 （lidar_cnn_baidu_detect） 110
4.3.1 cnn-seg簡介 110
4.3.2 Autoware中的具體操作 111
4.4 Autoware運行PointPillars進行3D快速目標檢測（lidar_point_pillars） 114
4.4.1 PointPillars 114
4.4.2 Autoware中的實驗操作 115
4.5 Autoware運行range_vision_fusion進行感知結果融合（range_ vision_fusion） 118
4.5.1 感知結果融合算法介紹 119
4.5.2 Autoware中的實驗操作 120
4.6 經驗與總結 123
參考文獻 126
第5章 Autoware自動駕駛平臺定位模塊使用 128
5.1 概述 129
5.2 具體配置 131
5.2.1 設備組裝 131
5.2.2 天線桿臂配置 132
5.2.3 旋轉參數配置 134
5.2.4 旋轉參數校準 135
5.3 利用BY_Connect.exe上位機快速配置 136
5.4 Autoware下的適配操作 138
5.5 問題總結 142
第6章 Autoware自動駕駛平臺路徑規劃模塊使用 143
6.1 全局路徑規劃 144
6.2 局部路徑規劃 153
參考文獻 170
第7章 Autoware自動駕駛平臺跟蹤控制模塊使用 172
7.1 純跟蹤控制 173
7.2 模型預測控制 185
參考文獻 200
第8章 Autoware實踐案例：激光循跡 202
8.1 基于3D激光雷達的無人車自主循跡實驗設計 202
8.2 數據準備 203
8.2.1 錄制ROS包 203
8.2.2 制作點云地圖 207
8.2.3 錄制航跡點 212
8.3 啟動設備 218
8.4 加載轉換 218
8.5 自動循跡 221
附錄 專業術語的中英文對照 227
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無人系統駕控實踐:基于Autoware自動駕駛平臺 作者簡介
付明磊，男，1981年出生，博士，副教授，碩士生導師。目前就職于浙江工業大學信息工程學院信息處理與自動化研究所，同時參與人機協作技術浙江省國際科技合作基地的管理工作。2010年畢業于浙江工業大學控制理論與控制工程專業，獲工學博士學位。2017年入選浙江省高等學校中青年學科帶頭人。主要從事移動機器人定位導航技術、人機協作技術、無人系統智能感知技術等領域的研究工作。發表論文80余篇，授權發明專利20余項（其中成果轉化7項），獲得2015年高等學校科學研究優秀成果獎(科學技術)二等獎、2015年浙江省技術發明二等獎和2012年浙江省科學技術二等獎。主持和參加國家自然科學基金項目、浙江省重點研發計劃項目、國家重點研發計劃項目子課題等10余項。付明磊開展深度學習應用、人工智能導論等課程的教學與實踐活動，指導本科生和研究生獲得"挑戰杯”、"研電賽”等學科競賽國獎5次，獲評2019年和2020年中國高校計算機大賽人工智能創意賽優秀指導教師、百度飛槳開發者技術專家（PPDE）等榮譽。
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