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  • 无人驾驶原理与实践 申泽邦 等 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 申泽邦 雍宾宾 周庆国 李良 李冠憬著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2018-12-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 申泽邦 雍宾宾 周庆国 李良 李冠憬著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2018-12-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-12-01
    • 字数:null千字
    • 页数:256
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111614999
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    无人驾驶原理与实践

    作  者:申泽邦 等 著
    定  价:69
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2019年01月01日
    页  数:236
    装  帧:平装
    ISBN:9787111614999
    主编推荐

    内容简介

    无人驾驶系统涉及的技术面非常广泛,内容繁多,种类多跨度大。现阶段而言,实现无人驾驶系统主要有两种思路:一是传统的机器人学的思路,另一种是采用深度学习的方法。这两类技术都在不断地发展,汽车公司和科技公司的无人驾驶汽车系统也往往融合了这两类技术。本书将综合这两类技术,为读者从原理到实践详细讲解应用于无人驾驶汽车系统的关键技术,为意图入门无人驾驶汽车领域的读者打好基础。阅读完本书,读者将有能力进入无人驾驶汽车这一前沿领域,进行更加深入的探索。

    作者简介

     

    精彩内容

    目录
    第1章初识无人驾驶系统
    1.1什么是无人驾驶
    1.2为什么需要无人驾驶
    1.3无人驾驶系统基本框架
    1.4开发环境配置
    1.5本章参考文献
    第2章ROS入门
    2.1ROS简介
    2.2ROS中的概念
    2.3catkin创建系统
    2.4ROS中的项目组织结构
    2.5基于Husky模拟器的实践
    2.6ROS的基本编程
    2.7ROSservices
    2.8ROSAction
    2.9ROS中的常用工具
    2.10本章参考文献
    第3章无人驾驶系统的定位方法
    3.1实现定位的原理
    3.2迭代最近点算法
    3.3正态分布变换
    3.4基于GPS+惯性组合导航的定位系统
    3.5基于Slam的定位系统
    3.6本章参考文献
    第4章状态估计和传感器融合
    4.1卡尔曼滤波和状态估计
    4.2高级运动模型和扩展卡尔曼滤波
    4.3无损卡尔曼滤波
    4.4本章参考文献
    第5章机器学习和神经网络基础
    5.1机器学习基本概念
    5.2监督学习
    5.3神经网络基础
    5.4使用Keras实现神经网络
    5.5本章参考文献
    第6章深度学习和无人驾驶视觉感知
    6.1深度前馈神经网络——为什么要深?
    6.2应用于深度神经网络的正则化技术
    6.3实战——交通标志识别
    6.4卷积神经网络入门
    6.5基于YOLO2的车辆检测
    6.6本章参考文献
    第7章迁移学习和端到端无人驾驶
    7.1迁移学习
    7.2端到端无人驾驶
    7.3端到端无人驾驶模拟
    7.4本章小结
    7.5本章参考文献
    第8章无人驾驶规划入门
    8.1无人车路径规划和A*算法
    8.2分层有限状态机和无人车行为规划
    8.3基于自由边界三次样条插值的无人车路径生成
    8.4基于Frenet优化轨迹的无人车动作规划方法
    8.5本章参考文献
    第9章车辆模型和高级控制
    9.1运动学自行车模型和动力学自行车模型
    9.2无人车控制入门
    9.3基于运动学模型的模型预测控制
    9.4轨迹追踪
    9.5本章参考文献
    第10章深度强化学习及在自动驾驶中的应用
    10.1强化学习概述
    10.2强化学习原理及过程
    10.3近似价值函数
    10.4深度Q值网络算法
    10.5策略梯度
    10.6深度确定性策略梯度及TORCS游戏的控制
    10.7本章小结
    10.8本章参考文献

    售后保障

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