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  • 无人驾驶技术 田晋跃,罗石 编 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 暂无著
    • 出版社: 化学工业出版社
    • 出版时间:2020-05-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 暂无著
    • 出版社:化学工业出版社
    • 出版时间:2020-05-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2020-05-01
    • 字数:272000
    • 页数:222
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787122361769
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:化学工业出版社

    无人驾驶技术

    作  者:田晋跃,罗石 编
    定  价:69
    出 版 社:化学工业出版社
    出版日期:2020年05月01日
    页  数:222
    装  帧:平装
    ISBN:9787122361769
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    内容简介

    本书对目前无人驾驶的构成及工作原理作了介绍。主要内容包括无人驾驶定位导航、无人驾驶的感知传感器、无人驾驶环境感知技术、无人驾驶汽车路径规划、无人驾驶汽车路径跟踪、深度学习在无人驾驶中的应用、无人驾驶汽车软件系统平台、车联网与无人驾驶以及无人驾驶车辆测试。本书内容深入浅出,图文并茂,结合实际,便于读者学习和应用,实现对无人驾驶技术的快速入门。本书可作为大专院校本科生汽车工程等专业教学参考书,也可供科研单位、工厂及有关工程技术人员参考使用。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章无人驾驶技术概述1
    1.1无人驾驶技术的产生和发展1
    1.2自动驾驶分级与系统介绍6
    1.3无人驾驶汽车结构组成10
    1.4无人驾驶车辆的技术趋势及应用12
    1.4.1无人驾驶与车联网12
    1.4.2无人驾驶与智能交通系统14
    1.4.3无人驾驶车辆在特定区域的应用16
    第2章无人驾驶系统基本组成18
    2.1无人驾驶技术组成18
    2.1.1无人驾驶系统的硬件架构18
    2.1.2无人驾驶传感器19
    2.1.3无人驾驶汽车的大脑22
    2.1.4无人驾驶汽车的线控系统25
    2.2无人驾驶要素与相关技术28
    2.3无人驾驶算法31
    第3章无人驾驶汽车软件系统平台36
    3.1无人驾驶云平台概述36
    3.2基于AUTOSAR系统平台总体架构39
    3.2.1AUTOSAR的分层设计39
    3.2.2开发流程46
    3.3Apollo的自动驾驶平台48
    3.3.1Apollo自动驾驶的主框架48
    3.3.2Apollo代码开放框架50
    3.3.3Apollo框架使用53
    3.3.4Apollo平台基于深度学习的方案选择53
    第4章无人驾驶的感知传感器56
    4.1摄像机56
    4.2激光雷达58
    4.2.1二维激光雷达59
    4.2.2三维激光雷达61
    4.3毫米波雷达63
    4.4车体坐标系65
    4.4.1单目视觉标定67
    4.4.2双目视觉标定69
    4.5从传感器坐标系到车体坐标系73
    第5章无人驾驶环境感知技术75
    5.1结构化道路车道线检测75
    5.1.1结构化道路常用基本假设75
    5.1.2车道线检测76
    5.2越野环境可通行区域检测81
    5.2.1地面分割82
    5.2.2越野环境要素检测83
    5.2.3可通行区域提取86
    5.3交通信号灯与交通标志检测88
    5.3.1交通信号灯检测88
    5.3.2交通标志检测92
    5.4前方汽车检测95
    5.4.1视觉与二维激光雷达融合检测95
    5.4.2视觉与毫米波雷达融合检测101
    第6章无人驾驶的定位导航105
    6.1全球卫星导航定位105
    6.1.1GPS定位的基本原理106
    6.1.2GPS定位特性分析107
    6.1.3差分GPS109
    6.2GPS/DR组合定位111
    6.2.1航迹推算(DR)定位112
    6.2.2GPS/DR组合方式113
    6.3视觉定位技术116
    6.3.1即时定位与地图构建SLAM117
    6.3.2视觉里程计121
    第7章无人驾驶汽车路径规划125
    7.1路径规划概述125
    7.2环境地图表示方法127
    7.3常用算法介绍130
    7.3.1Dijkstra算法130
    7.3.2经典A*算法131
    7.3.3RRT算法135
    7.4应用实例137
    7.4.1基于栅格地图的搜索算法实例137
    7.4.2基于拓扑地图的搜索算法实例140
    第8章无人驾驶汽车路径跟踪144
    8.1无人驾驶汽车的转向控制144
    8.2汽车运动的姿态控制145
    8.3汽车路径跟踪算法147
    8.3.1StanleyMethod147
    8.3.2BenMethod148
    8.3.3环形预瞄法148
    8.3.4预瞄跟踪法149
    8.3.5纯跟踪算法150
    8.4基于多特征融合的动态障碍物检测跟踪151
    8.4.1障碍物数据特征提取152
    8.4.2障碍物数据特征模型154
    8.4.3动态障碍物检测跟踪155
    第9章无人驾驶中的机器学习159
    9.1机器学习基本概念159
    9.2增强学习理论基础163
    9.2.1马尔可夫决策模型164
    9.2.2值函数164
    9.2.3马尔可夫决策过程的动态规划解法167
    9.2.4增强学习经典控制算法分析169
    第10章车联网与无人驾驶178
    10.1车载数据传输网络的划分及应用范围179
    10.2车载网络及数据总线181
    10.3车联网架构183
    10.3.1车联网相关标准发展历程183
    10.3.2V2X通信的技术标准184
    10.3.3车联网架构方案185
    10.3.4车联网系统架构的关键技术186
    10.4V2X通信的特点及应用188
    10.5未来的挑战191
    第11章无人驾驶车辆设计与测试193
    11.1功能需求分析与总体设计193
    11.1.1功能需求分析193
    11.1.2总体设计197
    11.2分系统设计200
    11.2.1底层系统设计200
    11.2.2控制系统设计202
    11.2.3感知系统设计204
    11.2.4路径规划系统设计207
    11.3仿真与实车测试209
    11.3.1基于公开数据库的测试209
    11.3.2仿真测试210
    11.3.3实车测试217
    参考文献222

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