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自動駕駛規劃理論與實踐——Lattice算法詳解(微課視頻版) 版權信息
- ISBN：9787302663874
- 條形碼：9787302663874 ; 978-7-302-66387-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
自動駕駛規劃理論與實踐——Lattice算法詳解(微課視頻版) 本書特色
本書是一本兼顧Lattice算法的理論性與實戰性的書籍，既包含Lattice算法中設計的基礎理論知識，又有配套的代碼示例與注釋，包括詳細的理論分析，實操性強。 每個知識點都配有源碼解析，力求精簡，在輕松掌握基礎知識的同時對代碼的實操部分可快速進入實戰。 資深自動駕駛算法專家手把手教你從零基礎學習Lattice規劃算法的基礎理論與開發實踐配套8章教學課件，30多個示例源代碼，212分鐘視頻講解★在智能網聯汽車行業不斷升溫的今天，自動駕駛技術站在了風口浪尖。尤其是隨著百度Apollo開源代碼的發布，自動駕駛算法的學習與應用變得更加廣泛，然而，理論與實踐之間的鴻溝仍然存在，這也是本書意圖彌補的空缺。 本書作者以其深厚的行業背景和技術積累，為我們提供了一本關于自動駕駛核心技術——Lattice算法的深度解析。本書對復雜的算法原理和代碼實現詳盡地進行了闡述。對于想要學習和理解自動駕駛規劃算法的讀者來講，本書無疑是一本不可多得的好書。 ——肖猛，汽車行業中間件及自動駕駛數據閉環專家、百度智能云汽車行業解決方案總經理 ★人工智能作為引領互聯網下一個時代的技術，近年來已在交通、醫療、教育、金融等領域得到廣泛應用，而2023年基于大模型的AI產品ChatGPT的橫空出世，更是引爆了人們對人工智能技術的熱情。 值此自動駕駛技術在智能網聯汽車行業百花齊放即將到來的時代，本書應運而生。本書在講解Lattice理論的同時，結合其在百度自動駕駛規劃控制算法的*佳實踐，深入淺出地講解Lattice算法，無論是對愛好自動駕駛算法的學生，還是在工作崗位上的算法工程師都具有很好的學習價值。 ——孟憲剛，北京京深深向科技有限公司北京分公司、自動駕駛領域基礎軟件開發高級專家★隨著智能網聯汽車的發展，無人駕駛技術也進入大眾的視野。在無人駕駛系統的實現過程中，只是讓系統能夠發現及感知到周圍的物體是遠遠不夠的，如何對前進路線進行規劃控制也是關鍵環節之一，但目前業界尚沒有成熟統一的規劃控制算法。Lattice 算法作為一款優秀的規劃控制算法，具有許多值得學習和借鑒的地方。本書不僅翔實、全面地介紹了Lattice相關技術細節，也兼顧了算法實現，對于相關領域的學習研究人員和工程人員都具有重要參考價值，是一本不可多得的學術著作。 ——邢雨，北京三快在線科技有限公司、美團無人配送車軟件開發工程師★智能網聯汽車行業的迅猛發展，使自動駕駛技術受到了廣泛關注。作者長期從事雷達信號處理方面的研究，具有深厚的理論功底和豐富的實戰工程經驗，在國內自動駕駛領域的大廠擔任技術總監和首席技術官等職務，取得了一系列豐碩的成果。本書基于百度Apollo開源平臺，深入淺出地對Lattice算法在自動駕駛領域的應用進行了剖析，給該領域的從業者提供了一個珍貴的學習資料。 ——呂波，北京宏動科技股份有限公司高級工程師、首席射頻專家資深自動駕駛算法專家手把手教你從零基礎學習Lattice規劃算法的基礎理論與開發實踐配套8章教學課件，30多個示例源代碼，100多分鐘視頻講解
自動駕駛規劃理論與實踐——Lattice算法詳解(微課視頻版) 內容簡介
本書以Apollo 6.0自動駕駛算法為背景，以Lattice運動規劃算法為主線，以線性插值、frenet坐標與笛卡兒坐標轉換、4次多項式與5次多項式、二次規劃等為算法的理論基礎，引導讀者由淺入深的了解Frenet坐標系提出的背景、Frennet坐標與笛卡兒坐標系之間的相互轉化關系、靜態障礙物與動態障礙物S-T圖的生成、橫縱向運動軌跡的生成與優化等內容，講解注重理論與代碼的結合，既可以有效加深讀者對算法的進一步理解與認知，也可以提升讀者算法工程化的實操能力。 本書共8章，從Apollo 6.0代碼入手，按照代碼的實現流程，詳細講述了Lattice規劃算法在不同階段的處理過程，例如Frenet坐標系與Cartesian坐標系之間的轉化關系與各個公式的推導過程、參考線的離散化、靜態障礙物與動態障礙物的生成、橫縱向軌跡與多項式的運用，碰撞檢測與軌跡的優化等內容，從零起步，系統深入地剖析了Lattice算法的核心原理與知識點。本書示例代碼豐富，實際性和系統性較強，關鍵章節配有詳細的視頻講解，助力讀者透徹理解書中的重點與難點。 本書不僅適合初學者入門，算法公式的推導過程與代碼的對比分析對于工作多年的開發者也有參考價值，并可作為高等院校和培訓機構自動駕駛專業的教學參考書。
自動駕駛規劃理論與實踐——Lattice算法詳解(微課視頻版) 目錄
第1章 Lattice算法概述
1.1 背景
1.2 基本思想
1.3 總體框架
第2章 笛卡兒坐標系與Frenet坐標系
2.1 Frenet坐標系提出的背景
2.2 Frenet坐標系
2.2.1 定義
2.2.2 特點
2.3 Frenet坐標系與笛卡兒坐標系的相互轉換
2.3.1 笛卡兒坐標向Frenet坐標轉換
2.3.2 Frenet坐標向Cartesian坐標轉換
2.4 實例分析
2.4.1 基于Python的實例分析
2.4.2 基于Apollo 6.0的C++實例分析
2.5 小結
2.5.1 過度依賴參考線
2.5.2 Cartesian坐標系與Frenet坐標系轉換的不一致性
第3章 參考線的離散化與匹配點的選擇
3.1 參考線的描述與計算
3.2 參考線的離散化與s（t）的計算
3.2.1 離散化與計算過程
3.2.2 實例分析
3.3 匹配點的選擇
3.3.1 匹配點選擇的描述
3.3.2 線性插值計算過程的描述
3.3.3 實例分析
3.4 小結
第4章 靜態障礙物與動態障礙物S-T圖的構建
4.1 障礙物的描述
4.1.1 障礙物與BB
4.1.2 障礙物的幾何中心點與后軸中心點的變換
4.1.3 障礙物與車道之間關系的描述
4.2 靜態障礙物與S-T圖
4.2.1 靜態障礙物S-T圖的構建
4.2.2 靜態障礙物S-T圖的代碼解析
4.3 動態障礙物與ST圖
4.3.1 動態障礙物位置的確定
4.3.2 動態障礙物的重構及端點極值的確定
4.3.3 動態障礙物S-T圖的構建
4.3.4 動態障礙物ST圖構建的代碼解析
4.4 自車速度的限制與規劃目標的確定
4.5 小結
第5章 縱向運動軌跡規劃
5.1 縱向運動場景的分類與描述
5.2 基于定速巡航的縱向運動軌跡的生成
5.2.1 可行駛區域的描述與計算
5.2.2 縱向運動軌跡生成算法描述
5.2.3 縱向運動軌跡的生成
5.3 有障礙物條件下縱向運動軌跡的生成
5.3.1 車道跟隨條件下末狀態的采樣策略
5.3.2 超車條件下末狀態的采樣策略
5.3.3 自車末狀態ST點的篩選
5.3.4 縱向運動軌跡的生成
5.4 有停車點的條件下縱向運動軌跡的生成
5.4.1 自車末狀態S-T采樣
5.4.2 代碼解析
5.5 小結
第6章 橫向運動軌跡規劃
6.1 基于s的5次多項式的橫向運動軌跡的生成
6.1.1 橫向運動軌跡生成的算法描述
6.1.2 基于s的5次多項式的描述
6.1.3 代碼解析
6.2 基于二次規劃的橫向運動軌跡的生成
6.2.1 等間隔橫向采樣
6.2.2 根據參考線 新邊界
6.2.3 根據靜態障礙物 新邊界
6.2.4 基于二次規劃（OSQP）的橫向運動軌跡規劃模型的構建與求解
6.3 實例分析
6.4 代碼解析
6.5 小結
第7章 橫縱向運動軌跡的評估
7.1 碰撞區域的構建
7.1.1 磁撞區域構建過程詳解
7.1.2 代碼解析
7.2 縱向運動參考速度的構建
7.2.1 定速巡航場景下縱向運動參考速度的構建
7.2.2 定點停車場景下縱向參考速度的構建
7.2.3 代碼解析
7.3 縱向運動軌跡的過濾
7.3.1 停車點、當前點與軌跡規劃終點的關系約束
7.3.2 縱向運動軌跡中的速度、加速度和加加速度的關系約束
7.3.3 代碼解析
7.4 橫縱向運動軌跡的評估與計算
7.4.1 縱向運動軌跡cost的計算
7.4.2 橫向運動軌跡cost的計算
7.5 小結
第8章 橫縱向運動軌跡的優選
8.1 障礙物運動軌跡預測環境的構建
8.1.1 障礙物的過濾
8.1.2 障礙物預測軌跡的生成
8.1.3 代碼解析
8.2 橫縱向運動軌跡的合成
8.3 軌跡的檢驗與驗證
8.3.1 軌跡的驗證
8.3.2 代碼解析
8.4 碰撞檢測與橫縱向運動軌跡的優選
8.4.1 向量點積的定義與應用
8.4.2 Axis Aligned Bounding Box（AABB）碰撞檢測算法描述
8.4.3 Oriented Bounding Box（OBB）磁撞檢測算法描述
8.4.4 代碼解析
8.5 小結
展開全部
自動駕駛規劃理論與實踐——Lattice算法詳解(微課視頻版) 作者簡介
樊勝利，博士，智能網聯汽車技術方向副教授，總裝備部優秀博士論文與全軍優秀博士論文百篇提名獲得者，在《系統工程與運籌》、《裝備學院學報》、《mobile information systems》和《裝備指揮學院學報》等核心期刊與SCI期刊發表論文30余篇，出版專著一部。曾歷任森思泰克河北有限公司總工，北京亮道智能汽車技術有限公司技術部負責人，國汽智控(北京)有限公司算法實現總監，專注于環境感知、多傳感器信息融合、軌跡預測、規劃與控制等全棧算法，在多種計算平臺，例如TDA4、MDC300、MDC610，進行算法的移植與開發，積累了豐富的嵌入式系統開發經驗，與比亞迪、宇通、華為等主機廠和互聯網公司進行了深入合作。現任河北工業職業技術大學汽車工程系副教授。 盧盛榮，教授，龍巖學院數學與信息工程學院常務副院長。福州大學數學本科、計算機應用技術領域工程碩士。主要研究方向包括模式識別、大數據與軟件工程、機器學習。從事高校教科研及管理工作，承擔多門課程教學任務，發表論文10余篇，主持省級課題2項，橫向課題30多項，獲1項發明專利。
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