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130千字 字数
2020-12-01 发行日期
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主编推荐语

智能驾驶技术全面解析，探讨深度学习、感知与安全性。

内容简介

智能驾驶汽车的实现是一项复杂的系统工程， 涉及人工智能、 认知科学、 自动控制、 地图测绘、传感技术等多个领域。本书在简要介绍智能驾驶的产生与发展、智能驾驶技术现状之后，提出了智能驾驶系统的体系架构，讨论了深度学习与智能驾驶、智能驾驶的环境感知、智能驾驶的融合感知等相关内容，深入研究了智能驾驶决策与智能驾驶控制等问题。此外，本书还探讨了智能驾驶的安全性问题，以及智能驾驶面临的未来展望。本书适合人工智能与智能驾驶领域的研究人员、管理人员、以及广大爱好者阅读。

目录

  • 封面
  • 版权信息
  • 内容简介
  • 人工智能出版工程丛书编委会
  • 前言
  • 第1章 智能驾驶简介
  • 1.1 智能驾驶的产生与发展
  • 1.1.1 智能驾驶的萌芽
  • 1.1.2 智能驾驶的发展
  • 1.1.3 智能驾驶的未来
  • 1.2 智能驾驶的不确定性
  • 1.3 智能驾驶系统
  • 1.4 智能驾驶技术现状
  • 1.4.1 国外智能驾驶技术现状
  • 1.4.2 国内智能驾驶技术现状
  • 第2章 智能驾驶系统的体系架构
  • 2.1 传感器配置
  • 2.1.1 传感器的分类
  • 2.1.2 传感器比较
  • 2.2 视觉传感器
  • 2.3 雷达传感器
  • 2.3.1 激光雷达
  • 2.3.2 毫米波雷达
  • 2.3.3 超声波雷达
  • 2.4 定位系统
  • 2.4.1 GPS和北斗
  • 2.4.2 差分定位技术
  • 2.4.3 惯性导航系统
  • 2.4.4 姿态感知
  • 2.5 控制系统
  • 2.5.1 车辆底层平台
  • 2.5.2 发动机的控制
  • 2.5.3 转向控制
  • 2.5.4 制动控制
  • 2.5.5 挡位控制
  • 2.5.6 信号控制
  • 第3章 深度学习与智能驾驶
  • 3.1 深度学习概述
  • 3.1.1 智能驾驶感知系统
  • 3.1.2 行人检测
  • 3.2 基于特征描述与分类器的行人检测方法及技术
  • 3.2.1 方向梯度直方图检测方法
  • 3.2.2 基于深度学习模型的行人检测方法
  • 3.2.3 双目摄像头立体匹配检测方法
  • 3.2.4 多传感器融合技术
  • 3.3 端到端的智能驾驶方案
  • 3.3.1 间接感知方案
  • 3.3.2 直接感知方案
  • 3.4 行为反射方案
  • 参考文献
  • 第4章 智能驾驶的环境感知
  • 4.1 概述
  • 4.1.1 可行域检测
  • 4.1.2 目标跟踪技术
  • 4.1.3 半监督学习
  • 4.2 基于协同学习的非结构化道路可行域检测
  • 4.2.1 协同训练简介
  • 4.2.2 增量式支持向量机
  • 4.2.3 直方图反向投影器
  • 4.2.4 在线协同学习
  • 4.2.5 实验结果分析
  • 4.3 基于协同学习的目标跟踪技术
  • 4.3.1 基于半监督学习的视觉目标跟踪概述
  • 4.3.2 基于协同学习的粒子滤波方法
  • 4.3.3 实验结果分析
  • 参考文献
  • 第5章 智能驾驶的融合感知
  • 5.1 多源异构传感器介绍
  • 5.1.1 彩色视觉传感器
  • 5.1.2 三维激光雷达传感器
  • 5.1.3 其他传感器
  • 5.2 视觉传感器的标定
  • 5.2.1 基于Harris算法的角点识别
  • 5.2.2 相机坐标与图像像素坐标的转换
  • 5.2.3 多相机联合标定
  • 5.3 激光雷达传感器的标定
  • 5.3.1 点云数据预处理
  • 5.3.2 基于KD-Tree最近邻空间距离的聚类算法
  • 5.3.3 基于最小二乘法的标定板平面拟合
  • 5.3.4 基于平面最小包围框的标定板识别
  • 5.3.5 多雷达联合标定
  • 5.4 视觉相机-激光雷达联合自动标定
  • 5.4.1 基于重投影法的空间同步标定
  • 5.4.2 基于多线程的时间同步标定
  • 5.5 基于深度学习的视觉雷达融合方法
  • 5.5.1 融合方法概述
  • 5.5.2 雷达稀疏数据的上采样方法
  • 5.5.3 数据集
  • 5.5.4 目标分类
  • 5.5.5 实验结果
  • 5.6 基于分层多视图提案网络的目标检测与识别
  • 5.6.1 激光雷达投影视图
  • 5.6.2 三维点云的聚类
  • 5.6.3 分层多视图提案网络结构
  • 5.6.4 实验及结果分析
  • 第6章 智能驾驶决策
  • 6.1 无人驾驶车辆的智能决策
  • 6.2 驾驶行为选择方法
  • 6.2.1 不同交通环境中的驾驶行为
  • 6.2.2 非结构化交通环境中的驾驶行为选择方法
  • 6.2.3 结构化交通环境中的驾驶行为选择方法
  • 6.3 无人驾驶车辆的路径规划
  • 6.3.1 车辆的路径规划算法
  • 6.3.2 非结构化交通环境中的路径规划方法
  • 6.3.3 结构化交通环境中的路径规划方法
  • 6.4 无人驾驶车辆的速度规划
  • 参考文献
  • 第7章 智能驾驶控制
  • 7.1 车辆的建模方法
  • 7.1.1 车辆的运动学建模
  • 7.1.2 车辆单轨模型的动力学建模
  • 7.1.3 车辆双轨模型的动力学建模
  • 7.2 车辆的跟踪控制
  • 7.3 车辆的避障控制
  • 7.4 车辆的稳定性控制
  • 7.4.1 常规车辆的防翻控制
  • 7.4.2 四轮独立驱动车辆的制动力分配控制
  • 7.5 车辆的其他控制问题
  • 7.5.1 车辆的鲁棒性问题
  • 7.5.2 车辆的特殊问题
  • 参考文献
  • 第8章 智能驾驶的安全性
  • 8.1 智能驾驶的安全问题
  • 8.1.1 安全场
  • 8.1.2 安全熵
  • 8.2 功能安全
  • 8.2.1 功能安全的作用
  • 8.2.2 功能安全架构的分类
  • 8.2.3 功能安全的发展趋势
  • 8.3 信息安全
  • 参考文献
  • 第9章 智能驾驶的未来展望
  • 9.1 智能驾驶的未来发展趋势
  • 9.2 智能网联汽车
  • 9.3 智能驾驶汽车产业化
  • 9.3.1 国家产业政策
  • 9.3.2 地方产业政策
  • 参考文献
  • 封底
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。