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自動駕駛——人工智能理論與實踐 版權信息
- ISBN：9787302632139
- 條形碼：9787302632139 ; 978-7-302-63213-9
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
自動駕駛——人工智能理論與實踐 本書特色
人工智能對我們的未來至關重要。本書以產業界在自動駕駛技術領域中的實際研發經驗為基礎，以高性能的智能小車和高度仿真的車道沙盤為教學工具，為初學者打開一扇通往人工智能世界的大門。書中既沒有艱深的原理講解，也沒有編寫晦澀的算法，而是通過引導讀者親身感受并參與自動駕駛技術真實研發的各個環節，幫助他們找到運用人工智能方法解決自動駕駛技術挑戰問題的樂趣。本書一方面系統介紹了人工智能及其在自動駕駛中的作用，另一方面通過開放性思考引發讀者學習人工智能的興趣。本書通過“看車”“造車”“開車”“寫車”“算車”“玩車”等六個環節，引導讀者完整“研發”出一套自動駕駛系統。書中給出了讀者研發自動駕駛技術所涉及的核心知識領域，重點內容如下： 1. 看車：自動駕駛的基本概念與理論； 2. 造車：自動駕駛系統的軟硬件知識； 3. 開車：自動駕駛數據采集與預處理； 4. 寫車：神經網絡解決自動駕駛問題； 5. 算車：自動駕駛的模型訓練與調優； 6. 玩車：小車模型的部署與系統調試。 教學資源 1. 微課視頻 2. 程序代碼 3. 教學大綱 4. 教學課件 注：微課視頻在本書文中掃碼即可觀看，其他文件可到清華大學出版社網站本書頁面（或“人工智能科學與技術”微信公眾號）獲取下載。
自動駕駛——人工智能理論與實踐 內容簡介
本書參照產業界自動駕駛技術研發的基本流程,充分借鑒了產業界在自動駕駛技術領域中的實際研 發經驗,以高性能的智能小車和高度仿真的車道沙盤為實驗教具和運行環境,深入淺出地講解自動駕駛技 術的原理與實際應用,為初學者打開一扇通往人工智能世界的大門。本書以幫助初學者如何從無到有地 打造出具備自動駕駛功能的智能小車為主線,內容分為看車(了解自動駕駛)、造車(設計智能小車)、開車 (收集訓練數據)、寫車(編寫自動駕駛模型)、算車(訓練和優化自動駕駛模型)、玩車(部署并驗證自動駕駛 模型)6章。初學者可以通過邊學習理論知識邊動手實踐的方式,系統學習人工智能的算法理論和應用實 例。本書沒有堆砌艱深晦澀的公式推導,力求將枯燥難解的算法原理及模型進行直觀的講解,希望讀者在 學習的過程中,了解現實中自動駕駛技術的發展并獲得運用人工智能解決自動駕駛難題的樂趣。 本書適合作為高等院校智能科學與技術、人工智能相關專業的教材,也適合作為人工智能研究人員、 開發人員的參考書。
自動駕駛——人工智能理論與實踐 目錄
第1章看車： 自動駕駛概述
1.0本章導讀
1.1認識自動駕駛
1.1.1什么是自動駕駛
1.1.2自動駕駛的分級標準
1.1.3當前業界自動駕駛技術的主要進展
1.2自動駕駛的實現
1.2.1自動駕駛的核心問題
1.2.2自動駕駛的技術實現
1.2.3自動駕駛的研發流程
1.3自動駕駛中的人工智能
1.3.1實現自動駕駛的智能系統
1.3.2自動駕駛與人工智能
1.4自動駕駛面臨的挑戰
1.4.1技術層面上的挑戰
1.4.2非技術層面上的挑戰
1.5開放性思考
1.6本章小結
第2章造車： 自動駕駛系統軟硬件基礎
2.0本章導讀
2.1汽車底盤結構
2.1.1動力傳動裝置
2.1.2車輛懸架裝置
2.1.3轉向控制裝置
2.1.4剎車制動裝置
2.2汽車電子電氣架構
2.2.1汽車線控底盤
2.2.2控制器架構模式的發展
2.2.3汽車開放系統架構
2.3自動駕駛汽車系統
2.3.1自動駕駛相關硬件
2.3.2自動駕駛系統框架
2.3.3自動駕駛系統研發
2.4智能小車系統
2.4.1智能小車整體架構
2.4.2智能小車硬件系統
2.4.3智能小車軟件系統
2.4.4智能小車自動駕駛
2.4.5智能小車開發環境
2.5開放性思考
2.6本章小結
第3章開車： 自動駕駛數據收集與預處理
3.0本章導讀
3.1機器學習與數據集
3.1.1人工智能與機器學習
3.1.2機器學習數據集
3.1.3多種數據類型的數據標注
3.1.4高維數據可視化技術
3.2自動駕駛數據收集與處理
3.2.1自動駕駛數據特征
3.2.2自動駕駛傳感器數據
3.2.3數據融合與車輛定位
3.2.4自動駕駛數據標注
3.2.5自動駕駛公開數據集
3.3智能小車數據收集與處理
3.3.1操控智能小車行駛
3.3.2智能小車行駛數據收集
3.3.3智能小車數據標注
3.3.4智能小車數據分析
3.3.5智能小車數據清洗
3.3.6智能小車數據可視化
3.3.7智能小車數據處理工具
3.4開放性思考
3.5本章小結
第4章寫車： 自動駕駛神經網絡模型
4.0本章導讀
4.1機器學習與神經網絡
4.1.1數據驅動的學習過程
4.1.2人工神經網絡
4.2自動駕駛中的卷積神經網絡
4.2.1卷積的引入
4.2.2卷積神經網絡
4.2.3經典的卷積神經網絡結構
4.3自動駕駛中其他模型結構
4.3.1其他視覺感知任務
4.3.2激光雷達等傳感器數據的處理
4.3.3多模態傳感器數據的融合
4.3.4自動駕駛模型案例研究
4.4智能小車建模實戰演練
4.4.1基于人工神經網絡識別標志
4.4.2基于卷積的端到端自動駕駛網絡
4.5開放性思考
4.6本章小結
第5章算車： 自動駕駛模型訓練與調優
5.0本章導讀
5.1模型與訓練參數
5.1.1模型訓練數據
5.1.2智能小車CNN模型
5.1.3參數和超參數
5.1.4損失函數
5.2神經網絡模型訓練
5.2.1梯度下降迭代
5.2.2反向傳播梯度計算
5.2.3訓練參數調整實例分析
5.3模型超參數優化
5.3.1常見超參數優化方法
5.3.2超參數優化工具
5.4訓練效率與推理效果
5.4.1離線計算與在線計算
5.4.2模型遷移
5.4.3硬件加速器
5.5開放性思考
5.6本章小結
第6章玩車： 智能小車模型部署與系統調試
6.0本章導讀
6.1智能小車主要工作流程
6.2智能小車系統部署實現
6.2.1自動駕駛模式的部署實現
6.2.2手動駕駛模式的部署實現
6.2.3模型訓練模式的部署實現
6.3智能小車代碼更改與性能調優
6.3.1模塊級別的代碼更改與性能調優
6.3.2系統級別的代碼更改與性能調優
6.4智能小車系統問題調試與升級優化
6.4.1智能小車系統問題調試
6.4.2智能小車系統升級優化
6.5開放性思考
6.6本章小結
參考文獻
視 頻 名 稱時長/分鐘位置
微課視頻01第1章前言1第1章章首
微課視頻02第1章導讀261.0節節首
微課視頻03什么是自動駕駛121.1.1節節首
微課視頻04自動駕駛分級131.1.2節節首
微課視頻05自動駕駛當前主要進展121.1.3節節首
微課視頻06自動駕駛的核心問題91.2.1節節首
微課視頻07自動駕駛的技術實現121.2.2節節首
微課視頻08自動駕駛的研發流程111.2.3節節首
微課視頻09實現自動駕駛的智能系統101.3.1節節首
微課視頻10人工智能在自動駕駛場景中的應用81.3.2節節首
微課視頻11技術層面上的挑戰121.4.1節節首
微課視頻12非技術層面上的挑戰91.4.2節節首
微課視頻13第1章開放性思考41.5節節首
微課視頻14第1章小結21.6節節首
微課視頻15第2章前言4第2章章首
微課視頻16第2章導讀62.0節節首
微課視頻17動力傳動裝置202.1.1節節首
微課視頻18車輛懸架裝置102.1.2節節首
微課視頻19轉向控制裝置82.1.3節節首
微課視頻20剎車制動裝置152.1.4節節首
微課視頻21汽車線控底盤112.2.1節節首
微課視頻22控制器架構模式的發展82.2.2節節首
微課視頻23汽車開放系統架構52.2.3節節首
微課視頻24自動駕駛相關硬件322.3.1節節首
微課視頻25自動駕駛系統框架162.3.2節節首
微課視頻26自動駕駛系統研發152.3.3節節首
微課視頻27智能小車系統42.4節節首
微課視頻28第2章開放性思考42.5節節首
微課視頻29第2章小結32.6節節首
微課視頻30第3章前言2第3章章首
微課視頻31第3章導讀93.0節節首
微課視頻32人工智能與機器學習103.1.1節節首
微課視頻33機器學習數據集173.1.2節節首
微課視頻34數據集標注143.1.3節節首
微課視頻35高維數據可視化173.1.4節節首
微課視頻36自動駕駛數據特征133.2.1節節首
微課視頻37自動駕駛傳感器數據93.2.2節節首
微課視頻38數據融合與車輛定位303.2.3節節首
微課視頻39自動駕駛數據標注63.2.4節節首
微課視頻40自動駕駛公開數據集123.2.5節節首
微課視頻41控制智能小車行駛63.3.1節節首
微課視頻42智能小車行駛數據收集33.3.2節節首
微課視頻43智能小車數據分析23.3.4節節首
微課視頻44智能小車數據處理33.3.5節節首
微課視頻45第3章開放性思考63.4節節首
微課視頻46第3章小結23.5節節首
微課視頻47第4章前言3第4章章首
微課視頻48第4章導讀54.0節節首
微課視頻49數據驅動與學習214.1.1節節首
微課視頻50人工神經網絡84.1.2節節首
微課視頻51卷積的引入144.2.1節節首
微課視頻52卷積神經網絡124.2.2節節首
微課視頻53經典的卷積神經網絡124.2.3節節首
微課視頻54其他視覺任務84.3.1節節首
微課視頻55激光雷達等傳感器數據的處理24.3.2節節首
微課視頻56多模態傳感器數據的融合34.3.3節節首
微課視頻57自動駕駛模型案例研究44.3.4節節首
微課視頻58智能小車建模實戰演練34.4節節首
微課視頻59開放性思考44.5節節首
微課視頻60第4章小結24.6節節首
微課視頻61第5章前言2第5章章首
微課視頻62第5章導讀15.0節節首
微課視頻63模型訓練數據55.1.1節節首
微課視頻64智能小車CNN模型45.1.2節節首
微課視頻65參數、損失函數和超參數85.1.3節節首
微課視頻66梯度下降迭代115.2.1節節首
微課視頻67反向傳播梯度計算105.2.2節節首
微課視頻68訓練參數調整實例分析35.2.3節節首
微課視頻69常見超參數優化方法105.3.1節節首
微課視頻70超參數優化工具35.3.2節節首
微課視頻71離線計算與在線計算25.4.1節節首
微課視頻72模型遷移35.4.2節節首
微課視頻73硬件加速器55.4.3節節首
微課視頻74第5章開放性思考15.5節節首
微課視頻75第5章小結15.6節節首
微課視頻76第6章前言1第6章章首
微課視頻77第6章導讀76.0節節首
微課視頻78自動駕駛汽車的研發流程 26.1節節首
微課視頻79智能小車的工作流程 106.1節節尾
微課視頻80智能小車的三種工作模式 116.2節節首
微課視頻81mycar服務器軟件系統與模型訓練過程306.2.1節節首
微課視頻82mycar軟件系統介紹266.2.1節節尾
微課視頻83mycar軟件的數據收集與標簽過程46.2.2節節首
微課視頻84mycar軟件的模型部屬與推理過程286.2.3節節首
微課視頻85動手定制mycar_server軟件86.3節節首
微課視頻86動手定制——增加傳感器76.3.1節節首
微課視頻87動手定制——創建獨立線程對象76.3.2節節首
微課視頻88智能小車常見問題與解決思路86.4節節首
微課視頻89多傳感器融合——使用景深攝像頭66.4.2節【例6-1】處
微課視頻90多傳感器融合——使用激光傳感器36.4.2節【例6-2】處
微課視頻91增加車聯網V2X技術56.4.22節處
微課視頻92第6章開放性思考56.5節節首
微課視頻93第6章小結26.6節節首
展開全部
自動駕駛——人工智能理論與實踐 相關資料
★在智能交通領域，研發可以自主駕駛的車輛是全世界都關注的方向。利用多傳感器和人工智能算法實現實時決策，這將改變交通成本，使人們的出行更加靈活與便利。長期來看，自動駕駛甚至會改變人們對于物理世界中“移動”與“固定”的觀念。設想一下，可以重新規劃未來城市的功能，或者用在過去難以想象的方式自動提供各種上門服務……這一切都源自人工智能驅動的交通系統。《自動駕駛——人工智能理論與實踐》為人工智能的研究人員、開發人員和學生提供了實踐案例和相關理論基礎。
——John Roese 戴爾科技集團全球總裁兼首席技術官
★新形態教材的基礎是課程，《自動駕駛一一人工智能理論與實踐》教材中遴選的內容是復旦大學與戴爾科技集團深度產教融合的成熟課程成果。很多學校都準備開設相關的課程，但缺乏影響力大且具有豐富實驗案例的教材，所以這本教材的編寫非常及時，意義深遠，尤其是圍繞新形態教材還可以進一步開展多種協作學習、分時學習、線上線下全時空教學等實踐探索。
——程文青 教育廳高等學校電子信息類專業教學指導委員會委員，華中科技大學電子信息與通信
學院副院長，電工電子國家級實驗教學示范中心主任
★《自動駕駛一一人工智能理論與實踐》是對具有“教”“學”“評”等各個環節的新型教學模式進行探索的一種體現。該書通過教學模式的創新，把人工智能和自動駕駛有機地結合起來，學生在學習中能夠以教材為紐帶，將人工智能理論和智能小車實踐相互印證，不但可以基于自己的興趣有選擇地深入學習和·實踐，還可以把小車的設計、車內的電子系統、駕駛路線規劃算法實現等與機械、控制、建模和算法等自動駕駛方面的知識進行有機融合。
方向忠上海交通大學電子工程系教授，上海市數字媒體處理與傳輸重點實驗室常務副主任
★《自動駕駛——人工智能理論與實踐》為自動駕駛場景下人工智能的教學實踐提供了完善和清晰的教學體系，形成了可復制、可擴展的模式，保證了教學的標準化和規范化。書中理論與實踐相結合，全面覆蓋了自動駕駛行業所關注的問題，具有一定的開放性。通過數字化的新形態教材形式，可以不斷更新該書的技術和實踐案例資源，而且用虛擬仿真平臺能更好地幫助學生完成教學實踐目標。
——宋大雷 中國海洋大學創新教育實踐中心主任，教育廳首批國家級一流本科課程負責人，山東省普通本科教育課程思政示范課程負責人
自動駕駛——人工智能理論與實踐 作者簡介
胡波 復旦大學教授、博士生導師。擔任工業與信息化部IMT-2030（6G）推進組專家組成員、教育廳電子信息類專業教學指導委員會委員、華為無線通信接入技術國家重點實驗室學術委員會委員、上海市電子學會副理事長等學術職務。先后主持教育廳新工科研究與實踐項目、產教協同育人項目及上海市教改項目多項。主要從事智能信息處理與傳輸、未來無線通信技術、智能傳感網的參數估計與跟蹤、智能圖像與視頻處理、基于視頻的目標檢測與跟蹤、智能信息處理系統（圖像、視頻）設計與實現等方面研究。
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