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音像驾驶原理与实践申泽邦 等
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章初识驾驶系统 1.1什么是驾驶 1.2为什么需要驾驶 1.3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 .catkin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章驾驶系统的定位方法 3.1实现定位的原理 3.2迭代近点算法 3.3正态分布变换 3.4基于GPS+惯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不错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驾驶 7.1迁移学习 7.2端到端驾驶 7.3端到端驾驶模拟 7.4本章小结 7.5本章参考文献 第8章驾驶规划入门 8.1车路径规划和A*算法 8.2分层有限状态机和车行为规划 8.3基于自由边界三次样条插值的车路径生成 8.4基于Frenet优化轨迹的车动作规划方法 8.5本章参考文献 第9章车辆模型和不错控制 9.1运动学自行车模型和动力学自行车模型 9.2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 0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深度值网络算法 10.5策略梯度 10.6深度确定策略梯度及TORCS游戏的控制 10.7本章小结 10.8本章参考文献
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