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自動駕駛與機器人實踐指南——基于DRAGONFLY智能車的模塊化設計方法 版權信息
- ISBN：9787122443304
- 條形碼：9787122443304 ; 978-7-122-44330-4
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
自動駕駛與機器人實踐指南——基于DRAGONFLY智能車的模塊化設計方法 本書特色
1.原版書作者知識功底扎實，在業內知名度較高2.內容涉及基礎硬件設備、通信、定位、感知、規劃、控制、建圖、邊緣計算等一系列知識點，基礎實用3.譯者專業知識豐富，力求使書中內容通俗易懂、融會貫通
自動駕駛與機器人實踐指南——基于DRAGONFLY智能車的模塊化設計方法 內容簡介
本書深入探討了構建自動駕駛汽車和機器人的全過程。作為劉少山博士的得意之作，本書不僅被國際電氣和電子工程師協會計算機學會（IEEE Computer Society）推薦為無人駕駛國際標準教材，還涵蓋了從基礎硬件設備到通信、定位、感知、規劃、控制、建圖和邊緣計算等一系列核心知識點。書中還以一個標準的自動駕駛樣車為例，生動地展示了每個部分在整個系統中的關鍵作用。本書為廣大的學生、研究者、工程師、教育工作者、行業從業者、技術愛好者，以及對未來技術發展感興趣的公眾提供了寶貴的知識和啟示，對我國自動駕駛行業的快速發展也將產生深遠的影響。 無論您是從事自動駕駛、自動化、智能機器人、V2X、SLAM等領域的工程師，還是高等院校的相關專業師生，或者是對這一領域感興趣的技術愛好者，本書都將為您提供寶貴的參考和指導。
自動駕駛與機器人實踐指南——基于DRAGONFLY智能車的模塊化設計方法 目錄
1 基于模塊化設計的經濟可靠的自動駕駛方案 001
1.1 簡介 001
1.2 成本昂貴的自動駕駛技術 002
1.2.1 傳感器系統 002
1.2.2 高精度地圖的創建和維護 003
1.2.3 計算系統 003
1.3 實現經濟可行性和技術可靠性 004
1.3.1 傳感器融合 004
1.3.2 模塊化設計 005
1.3.3 擴展現有的數字地圖 005
1.4 模塊化設計 006
1.4.1 通信系統 007
1.4.2 底盤 007
1.4.3 用于被動感知的毫米波雷達和聲吶 007
1.4.4 用于定位的GNSS 007
1.4.5 用于主動感知和定位的計算機視覺 007
1.4.6 規劃與控制 008
1.4.7 建圖 008
1.5 內容前瞻 008
1.6 書中使用的開源項目 009
參考文獻 011 2 車載通信系統 012
2.1 簡介 012
2.2 控制器局域網絡（CAN） 013
2.3 FlexRay總線 015
2.3.1 FlexRay拓撲結構 016
2.3.2 FlexRay通信協議 016
2.4 CANopen 017
2.4.1 對象字典 018
2.4.2 配置文件族 018
2.4.3 數據傳輸和網絡管理 019
2.4.4 通信模型 020
2.4.5 CANopen節點（CANopenNode） 020
參考文獻 022 3 智能機器人和自動駕駛車輛的底盤技術 023
3.1 簡介 023
3.2 線控節流閥 024
3.3 線控制動技術 025
3.4 線控轉向技術 025
3.5 Open Source Car Control項目 025
3.5.1 OSCC APIs 026
3.5.2 硬件機構 026
3.5.3 固件 027
3.6 OpenCaret 028
3.6.1 OSCC 節流閥 028
3.6.2 OSCC制動 028
3.6.3 OSCC轉向 029
3.7 以PerceptIn自動駕駛汽車底盤為例的軟件適配層 030
參考文獻 033 4 聲吶和毫米波雷達的被動感知 034
4.1 簡介 034
4.2 毫米波雷達的基本原理 035
4.2.1 距離測量 035
4.2.2 速度測量 036
4.2.3 角度測量 037
4.3 毫米波雷達部署 037
4.4 聲吶傳感器部署 040
參考文獻 044 5 通過實時動態全球導航衛星系統進行定位 045
5.1 簡介 045
5.2 GNSS技術概述 046
5.3 RTK-GNSS 047
5.4 RTK-GNSS云服務器安裝步驟 049
5.4.1 配置NtripCaster 049
5.4.2 開始運行NtripCaster 051
5.5 在樹莓派上配置NtripServer和NtripClient 052
5.5.1 安裝樹莓派系統 052
5.5.2 在樹莓派上運行RTKLIB-str2str 053
5.6 配置基站和GNSS移動探測站 055
5.6.1 基站硬件配置 055
5.6.2 基站軟件配置 055
5.6.3 配置GNSS移動探測站 059
5.7 FreeWave無線電基本配置 062
參考文獻 066 6 計算機視覺的定位與感知 067
6.1 簡介 067
6.2 搭建計算機視覺硬件 068
6.2.1 七層技術 068
6.2.2 硬件同步 070
6.2.3 計算 071
6.3 相機標定 071
6.3.1 內參 072
6.3.2 外參 072
6.3.3 Kalibr 072
6.4 計算機視覺定位 075
6.4.1 VSLAM概述 075
6.4.2 ORB-SLAM2 076
6.5 計算機視覺感知 077
6.5.1 雙目立體深度感知算法——ELAS 078
6.5.2 目標實例分割算法—Mask R-CNN 078
6.6 DragonFly系統的計算機視覺模塊 079
6.6.1 DragonFly定位接口 080
6.6.2 DragonFly感知接口 081
6.6.3 DragonFly 系統 082
參考文獻 084 7 規劃和控制 086
7.1 簡介 086
7.2 路徑規劃 087
7.2.1 有向加權圖 087
7.2.2 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法 088
7.2.3 A*算法 089
7.3 行為決策 089
7.3.1 馬爾可夫決策過程（MDP） 090
7.3.2 值迭代算法 090
7.3.3 部分可見馬爾可夫決策過程（POMDP） 091
7.3.4 求解POMDP 092
7.4 運動規劃 092
7.4.1 快速擴展隨機樹 093
7.4.2 RRT*算法 094
7.5 反饋控制 094
7.5.1 比例積分微分(PID)控制器 095
7.5.2 模型預測控制（MPC） 096
7.6 Apollo中的EM Planning 迭代系統 097
7.6.1 術語 097
7.6.2 EM Planning 迭代算法 098
7.7 PerceptIn規劃控制框架 101
參考文獻 104 8 建圖 105
8.1 簡介 105
8.2 數字地圖 106
8.2.1 OSM開源地圖 106
8.2.2 Java OpenStreetMap編輯器 108
8.2.3 Nominatim 109
8.3 高精地圖 111
8.3.1 高精地圖的特征 111
8.3.2 高精地圖的圖層 111
8.3.3 高精地圖的創建 112
8.4 PerceptIn公司的π-Map 115
8.4.1 拓撲圖 115
8.4.2 π-Map的創建 116
參考文獻 118 9 搭建DragonFly Pod 和DragonFly Bus 119
9.1 簡介 119
9.2 底盤硬件規格 120
9.3 傳感器配置 122
9.4 軟件架構 124
9.5 系統機制 126
9.6 數據結構 127
9.6.1 常用數據結構 128
9.6.2 底盤數據 129
9.6.3 定位數據 131
9.6.4 感知數據 133
9.6.5 規劃數據 135
9.7 用戶界面 139
參考文獻 140 10 搭建商業智能太空探索機器人 141
10.1 簡介 141
10.2 目的地——火星 142
10.3 火星探索機器人 143
10.3.1 定位 143
10.3.2 感知 144
10.3.3 路徑規劃 144
10.3.4 好奇號漫游車和火星2020探測器 145
10.4 挑戰：機載計算能力 147
參考文獻 150 11 自動駕駛車輛的邊緣計算 151
11.1 簡介 151
11.2 基準（Benchmarks） 152
11.3 計算系統架構 153
11.4 運行時層（Runtime） 154
11.5 中間件 155
11.6 案例研究 156
參考文獻 158 12 Vehicle-to-Everything基礎設施的創新 160
12.1 簡介 160
12.2 V2X技術的發展歷史 160
12.3 協同自動駕駛 163
12.4 挑戰 164
參考文獻 166 13 車輛邊緣安全 168
13.1 簡介 168
13.2 傳感器安全 168
13.3 操作系統安全 169
13.4 控制系統安全 170
13.5 V2X安全 170
13.6 邊緣計算的安全性 171
參考文獻 173
1.1 簡介 001
1.2 成本昂貴的自動駕駛技術 002
1.2.1 傳感器系統 002
1.2.2 高精度地圖的創建和維護 003
1.2.3 計算系統 003
1.3 實現經濟可行性和技術可靠性 004
1.3.1 傳感器融合 004
1.3.2 模塊化設計 005
1.3.3 擴展現有的數字地圖 005
1.4 模塊化設計 006
1.4.1 通信系統 007
1.4.2 底盤 007
1.4.3 用于被動感知的毫米波雷達和聲吶 007
1.4.4 用于定位的GNSS 007
1.4.5 用于主動感知和定位的計算機視覺 007
1.4.6 規劃與控制 008
1.4.7 建圖 008
1.5 內容前瞻 008
1.6 書中使用的開源項目 009
參考文獻 011 2 車載通信系統 012
2.1 簡介 012
2.2 控制器局域網絡（CAN） 013
2.3 FlexRay總線 015
2.3.1 FlexRay拓撲結構 016
2.3.2 FlexRay通信協議 016
2.4 CANopen 017
2.4.1 對象字典 018
2.4.2 配置文件族 018
2.4.3 數據傳輸和網絡管理 019
2.4.4 通信模型 020
2.4.5 CANopen節點（CANopenNode） 020
參考文獻 022 3 智能機器人和自動駕駛車輛的底盤技術 023
3.1 簡介 023
3.2 線控節流閥 024
3.3 線控制動技術 025
3.4 線控轉向技術 025
3.5 Open Source Car Control項目 025
3.5.1 OSCC APIs 026
3.5.2 硬件機構 026
3.5.3 固件 027
3.6 OpenCaret 028
3.6.1 OSCC 節流閥 028
3.6.2 OSCC制動 028
3.6.3 OSCC轉向 029
3.7 以PerceptIn自動駕駛汽車底盤為例的軟件適配層 030
參考文獻 033 4 聲吶和毫米波雷達的被動感知 034
4.1 簡介 034
4.2 毫米波雷達的基本原理 035
4.2.1 距離測量 035
4.2.2 速度測量 036
4.2.3 角度測量 037
4.3 毫米波雷達部署 037
4.4 聲吶傳感器部署 040
參考文獻 044 5 通過實時動態全球導航衛星系統進行定位 045
5.1 簡介 045
5.2 GNSS技術概述 046
5.3 RTK-GNSS 047
5.4 RTK-GNSS云服務器安裝步驟 049
5.4.1 配置NtripCaster 049
5.4.2 開始運行NtripCaster 051
5.5 在樹莓派上配置NtripServer和NtripClient 052
5.5.1 安裝樹莓派系統 052
5.5.2 在樹莓派上運行RTKLIB-str2str 053
5.6 配置基站和GNSS移動探測站 055
5.6.1 基站硬件配置 055
5.6.2 基站軟件配置 055
5.6.3 配置GNSS移動探測站 059
5.7 FreeWave無線電基本配置 062
參考文獻 066 6 計算機視覺的定位與感知 067
6.1 簡介 067
6.2 搭建計算機視覺硬件 068
6.2.1 七層技術 068
6.2.2 硬件同步 070
6.2.3 計算 071
6.3 相機標定 071
6.3.1 內參 072
6.3.2 外參 072
6.3.3 Kalibr 072
6.4 計算機視覺定位 075
6.4.1 VSLAM概述 075
6.4.2 ORB-SLAM2 076
6.5 計算機視覺感知 077
6.5.1 雙目立體深度感知算法——ELAS 078
6.5.2 目標實例分割算法—Mask R-CNN 078
6.6 DragonFly系統的計算機視覺模塊 079
6.6.1 DragonFly定位接口 080
6.6.2 DragonFly感知接口 081
6.6.3 DragonFly 系統 082
參考文獻 084 7 規劃和控制 086
7.1 簡介 086
7.2 路徑規劃 087
7.2.1 有向加權圖 087
7.2.2 迪杰斯特拉（Dijkstra）算法 088
7.2.3 A*算法 089
7.3 行為決策 089
7.3.1 馬爾可夫決策過程（MDP） 090
7.3.2 值迭代算法 090
7.3.3 部分可見馬爾可夫決策過程（POMDP） 091
7.3.4 求解POMDP 092
7.4 運動規劃 092
7.4.1 快速擴展隨機樹 093
7.4.2 RRT*算法 094
7.5 反饋控制 094
7.5.1 比例積分微分(PID)控制器 095
7.5.2 模型預測控制（MPC） 096
7.6 Apollo中的EM Planning 迭代系統 097
7.6.1 術語 097
7.6.2 EM Planning 迭代算法 098
7.7 PerceptIn規劃控制框架 101
參考文獻 104 8 建圖 105
8.1 簡介 105
8.2 數字地圖 106
8.2.1 OSM開源地圖 106
8.2.2 Java OpenStreetMap編輯器 108
8.2.3 Nominatim 109
8.3 高精地圖 111
8.3.1 高精地圖的特征 111
8.3.2 高精地圖的圖層 111
8.3.3 高精地圖的創建 112
8.4 PerceptIn公司的π-Map 115
8.4.1 拓撲圖 115
8.4.2 π-Map的創建 116
參考文獻 118 9 搭建DragonFly Pod 和DragonFly Bus 119
9.1 簡介 119
9.2 底盤硬件規格 120
9.3 傳感器配置 122
9.4 軟件架構 124
9.5 系統機制 126
9.6 數據結構 127
9.6.1 常用數據結構 128
9.6.2 底盤數據 129
9.6.3 定位數據 131
9.6.4 感知數據 133
9.6.5 規劃數據 135
9.7 用戶界面 139
參考文獻 140 10 搭建商業智能太空探索機器人 141
10.1 簡介 141
10.2 目的地——火星 142
10.3 火星探索機器人 143
10.3.1 定位 143
10.3.2 感知 144
10.3.3 路徑規劃 144
10.3.4 好奇號漫游車和火星2020探測器 145
10.4 挑戰：機載計算能力 147
參考文獻 150 11 自動駕駛車輛的邊緣計算 151
11.1 簡介 151
11.2 基準（Benchmarks） 152
11.3 計算系統架構 153
11.4 運行時層（Runtime） 154
11.5 中間件 155
11.6 案例研究 156
參考文獻 158 12 Vehicle-to-Everything基礎設施的創新 160
12.1 簡介 160
12.2 V2X技術的發展歷史 160
12.3 協同自動駕駛 163
12.4 挑戰 164
參考文獻 166 13 車輛邊緣安全 168
13.1 簡介 168
13.2 傳感器安全 168
13.3 操作系統安全 169
13.4 控制系統安全 170
13.5 V2X安全 170
13.6 邊緣計算的安全性 171
參考文獻 173
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