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| 編輯推薦： |
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★ 本书系统介绍了无人驾驶汽车的关键技术，包括整体架构、环境感知、精准定位、决策与规划、控制与执行、新一代信息技术应用；★ 采用问答形式，通过172个问题，全面解析了无人驾驶汽车的基础知识、技术前沿及未来发展趋势；★ 全彩印刷，是一本实用的无人驾驶汽车科普图书。
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| 內容簡介： |
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《一本书读懂无人驾驶汽车》对汽车技术人员、管理人员以及爱好者所关心的无人驾驶汽车问题进行了精心汇集和分类，主要内容包括无人驾驶汽车的架构、无人驾驶汽车的环境感知、无人驾驶汽车的精准定位、无人驾驶汽车的决策与规划、无人驾驶汽车的控制与执行、无人驾驶汽车的新一代信息技术。全书图文并茂，对无人驾驶汽车涉及的172个问题进行了全面解答。通过对本书的阅读，读者可以更快、更好地掌握无人驾驶汽车的基础理论知识、前沿技术以及未来的发展方向。
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| 目錄：
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Chapter 1 架构—无人驾驶汽车的“骨骼” 001
1-1 什么是无人驾驶汽车？ 001
1-2 无人驾驶汽车的技术原理是怎样的？ 001
1-3 汽车驾驶自动化是如何分级的？ 002
1-4 智能网联汽车与无人驾驶汽车是什么关系？ 004
1-5 自动驾驶汽车与无人驾驶汽车有什么区别？ 004
1-6 车联网与无人驾驶汽车是什么关系？ 005
1-7 无人驾驶汽车的优势和风险有哪些？ 005
1-8 无人驾驶汽车的技术架构是怎样的？ 007
1-9 什么是百度Apollo 008
1-10 百度Apollo具有哪些特点？ 009
1-11 百度Apollo的技术架构是怎样的？ 009
1-12 汽车电子电气架构的升级路径是怎样的？ 014
1-13 汽车电子电气架构的升级主要体现在哪些方面？ 017
1-14 无人驾驶汽车的产业链是怎样的？ 018
1-15 无人驾驶汽车对芯片有哪些要求？ 019
1-16 自动驾驶技术主流芯片类型主要有哪些？ 020
1-17 无人驾驶汽车的典型应用场景有哪些？ 021
1-18 无人驾驶汽车的关键技术主要有哪些？ 025
1-19 无人驾驶汽车的发展趋势有哪些？ 026
Chapter 2 环境感知—无人驾驶汽车的“眼睛” 028
2-1 什么是无人驾驶汽车的环境感知？ 028
2-2 无人驾驶汽车环境感知系统的硬件有哪些？ 029
2-3 无人驾驶汽车环境感知的对象有哪些？ 030
2-4 百度Apollo感知系统是怎样的？ 032
2-5 百度Apollo感知开发流程有什么特点？ 033
2-6 无人驾驶汽车环境感知技术的发展趋势有哪些？ 035
2-7 什么是超声波雷达？ 037
2-8 超声波雷达的组成是怎样的？ 038
2-9 超声波雷达的工作原理是怎样的？ 040
2-10 超声波雷达有什么特点？ 041
2-11 超声波雷达的技术参数有哪些？ 041
2-12 超声波雷达在无人驾驶汽车上有哪些应用？ 042
2-13 什么是毫米波雷达？ 046
2-14 毫米波雷达有哪些类型？ 047
2-15 毫米波雷达的组成是怎样的？ 049
2-16 毫米波雷达的工作原理是怎样的？ 050
2-17 毫米波雷达有什么特点？ 052
2-18 毫米波雷达的技术参数有哪些？ 053
2-19 毫米波雷达在无人驾驶汽车上有哪些应用？ 054
2-20 什么是激光雷达？ 056
2-21 激光雷达有哪些类型？ 056
2-22 激光雷达的组成是怎样的？ 058
2-23 激光雷达的工作原理是怎样的？ 059
2-24 激光雷达有什么特点？ 061
2-25 激光雷达的技术参数有哪些？ 062
2-26 激光雷达在无人驾驶汽车上有哪些应用？ 063
2-27 激光雷达感知流程是怎样的？ 064
2-28 如何接收激光点云数据？ 064
2-29 如何对激光点云进行运动畸变补偿？ 066
2-30 如何利用传统方法对激光点云进行数据处理？ 067
2-31 基于深度学习的激光点云目标检测主要有哪些方法？ 071
2-32 什么是视觉传感器？ 073
2-33 视觉传感器有哪些类型？ 074
2-34 视觉传感器的组成是怎样的？ 077
2-35 视觉传感器的工作原理是怎样的？ 077
2-36 视觉传感器有什么特点？ 078
2-37 视觉传感器的技术参数有哪些？ 080
2-38 视觉传感器在无人驾驶汽车上有哪些应用？ 085
2-39 利用视觉传感器进行障碍物检测有哪些算法？ 085
2-40 传感器标定的目的是什么？ 087
2-41 视觉传感器坐标系有哪些？ 089
2-42 什么是相机畸变？ 090
2-43 如何利用棋盘格对相机的外部参数进行标定？ 090
2-44 为什么要对多传感器进行融合？ 092
2-45 多传感器融合有哪些特点？ 093
2-46 多传感器融合的过程是怎样的？ 093
2-47 多传感器融合的基本要求是什么？ 094
2-48 什么是时间同步？ 094
2-49 什么是空间同步？ 095
2-50 什么是软件同步？ 096
2-51 什么是硬件同步？ 096
2-52 多传感器融合的体系架构是怎样的？ 098
2-53 多传感器融合的级别是如何分类的？ 099
2-54 多传感器融合的算法主要有哪些？ 101
2-55 什么是多传感器后融合？ 103
2-56 什么是多传感器前融合？ 103
2-57 什么是鸟瞰图感知？ 104
2-58 鸟瞰图感知技术有哪些优势？ 105
2-59 如何利用深度学习进行道路检测？ 106
2-60 如何利用深度学习进行车辆检测？ 107
2-61 基于深度学习的行人检测方法主要有哪些？ 111
2-62 交通标志检测方法有哪些？ 115
2-63 如何利用深度学习进行交通信号灯检测？ 116
Chapter 3 精准定位—无人驾驶汽车的“小脑” 120
3-1 什么是无人驾驶汽车的定位？ 120
3-2 无人驾驶汽车的定位方法主要有哪些？ 120
3-3 无人驾驶汽车对定位有什么要求？ 124
3-4 定位坐标系有哪些？ 125
3-5 无人驾驶汽车高精度定位技术主要分哪几类？ 128
3-6 无人驾驶汽车高精度定位的关键技术有哪些？ 129
3-7 GPS定位原理是怎样的？ 130
3-8 GPS定位有哪些特点？ 131
3-9 什么是差分全球定位系统？ 132
3-10 BDS定位原理是怎样的？ 133
3-11 BDS定位有哪些特点？ 134
3-12 什么是惯性导航系统？ 134
3-13 惯性导航系统有哪些特点？ 135
3-14 惯性导航系统有哪些作用？ 136
3-15 什么是航迹推算技术？ 138
3-16 什么是GPS/DR组合导航？ 139
3-17 什么是SLAM？ 140
3-18 SLAM的作用是什么？ 140
3-19 视觉SLAM的框架是怎样的？ 141
3-20 激光SLAM的框架是怎样的？ 144
3-21 视觉SLAM和激光SLAM的比较是怎样的？ 145
3-22 什么是高精度地图？ 145
3-23 高精度地图与导航电子地图有什么区别？ 147
3-24 高精度地图有哪些作用？ 148
3-25 高精度地图是如何生成的？ 150
Chapter 4 决策与规划—无人驾驶汽车的“大脑” 154
4-1 什么是无人驾驶汽车的决策与规划？ 154
4-2 什么是全局路径规划和局部路径规划？ 155
4-3 路径规划的步骤主要包括哪些？ 155
4-4 环境模型建立方法主要有哪些？ 156
4-5 路径规划算法是如何分类的？ 159
4-6 路径规划的传统规划算法主要有哪些？ 161
4-7 路径规划的智能算法主要有哪些？ 164
4-8 基于采样的路径规划算法主要有哪些？ 167
4-9 无人驾驶汽车换道轨迹模型主要有哪些？ 168
4-10 如何利用人工势场法进行路径规划？ 170
4-11 什么是无人驾驶汽车的行为决策？ 171
4-12 无人驾驶汽车决策机制流程是怎样的？ 172
4-13 无人驾驶汽车的行为决策方法主要有哪些？ 173
4-14 如何利用有限状态机法对驾驶行为进行决策？ 175
4-15 如何利用支持向量机对驾驶行为进行决策？ 178
4-16 如何利用马尔可夫决策过程对驾驶行为进行决策？ 180
4-17 如何利用强化学习对驾驶行为进行决策？ 182
Chapter 5 控制与执行—无人驾驶汽车的“四肢” 184
5-1 什么是无人驾驶汽车的控制？ 184
5-2 无人驾驶汽车的控制是如何分类的？ 185
5-3 自动驾驶传统控制方法主要有哪些？ 186
5-4 自动驾驶智能控制方法主要有哪些？ 189
5-5 什么是线控底盘技术？ 192
5-6 为什么说线控底盘是未来无人驾驶汽车的必要条件？ 193
5-7 什么是线控转向系统？ 194
5-8 线控转向系统有什么特点？ 195
5-9 线控转向系统的组成是怎样的？ 196
5-10 线控转向系统的工作原理是怎样的？ 198
5-11 什么是线控制动系统？ 198
5-12 线控制动系统有什么特点？ 199
5-13 线控制动系统的组成是怎样的？ 200
5-14 线控制动系统的工作原理是怎样的？ 201
5-15 什么是线控油门？ 202
5-16 线控油门有什么特点？ 202
5-17 燃油汽车线控油门的组成与工作原理是怎样的？ 203
5-18 电动汽车线控油门的组成与工作原理是怎样的？ 203
Chapter 6 新一代信息技术—无人驾驶汽车的“灵魂” 205
6-1 什么是人工智能技术？ 205
6-2 人工智能技术在无人驾驶汽车中有什么应用？ 206
6-3 什么是机器学习？ 207
6-4 机器学习是如何分类的？ 208
6-5 机器学习的常用算法有哪些？ 209
6-6 机器学习在无人驾驶汽车中有什么应用？ 212
6-7 什么是深度学习？ 213
6-8 深度学习有哪些特点？ 213
6-9 深度学习在无人驾驶汽车中有什么应用？ 214
6-10 什么是语义分割？ 216
6-11 语义分割和目标检测有什么区别？ 218
6-12 语义分割在无人驾驶汽车中有什么应用？ 219
6-13 什么是卷积神经网络？ 220
6-14 卷积神经网络的处理程序是怎样的？ 221
6-15 什么是大数据技术？ 230
6-16 大数据有哪些特征？ 231
6-17 大数据技术在无人驾驶汽车中有什么应用？ 232
6-18 什么是云计算技术？ 233
6-19 云计算有哪些特点？ 233
6-20 云计算技术在无人驾驶汽车中有什么应用？ 234
6-21 什么是边缘计算技术？ 235
6-22 边缘计算技术在无人驾驶汽车中有什么应用？ 236
6-23 什么是区块链技术？ 237
6-24 区块链技术在无人驾驶汽车中有什么应用？ 238
6-25 什么是5G技术？ 239
6-26 5G移动通信技术具有哪些特点？ 239
6-27 5G技术在无人驾驶汽车中有什么应用？ 241
6-28 什么是V2X技术？ 242
6-29 什么是C-V2X通信技术和LTE-V通信技术？ 244
6-30 V2X技术在无人驾驶汽车中有什么应用？ 245
参考文献 251
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无人驾驶汽车是汽车智能化和网联化的终极发展目标。无人驾驶汽车是汽车发展的方向，人类在不久的将来会用上智能型无人驾驶汽车。无人驾驶汽车的核心是自动驾驶技术，自动驾驶技术涉及传感器技术、V2X（车用无线通信技术）、人工智能技术等多种技术的组合应用。自动驾驶技术将进一步提高人们的出行体验，缓解城市拥堵，减少事故发生率。随着自动驾驶技术的不断升级，无人驾驶汽车的成本将会逐渐降低，进一步提高其商业化和普及的可能性。无人驾驶汽车已经在物流配送和公共交通等领域取得了一定的进展。在未来，自动驾驶技术将被广泛应用于其他领域，如货运和商业用车，不仅仅局限于私家用车。
随着自动驾驶技术的不断提高，需要了解无人驾驶汽车知识和技术的人也不断增加，各大汽车企业都开展了无人驾驶汽车的开发，从事传统汽车开发的技术人员和管理人员迫切需要了解无人驾驶汽车技术，各高校车辆工程相关专业也将无人驾驶汽车纳入教学中。
本书以问答的形式全面系统地介绍了无人驾驶汽车的172个问题，其中涉及架构的问题19个，涉及环境感知的问题63个，涉及精准定位的问题25个，涉及决策与规划的问题17个，涉及控制与执行的问题18个，涉及新一代信息技术的问题30个。这些问题既包括无人驾驶汽车的基础知识，也包括无人驾驶汽车的前沿技术和未来发展方向，特别是对人工智能技术解决无人驾驶问题以及未来无人驾驶汽车可能应用的新技术进行了较详细的阐述。
在本书编写过程中，引用一些网上资料，特向其作者和图片拍摄者、制作者表示深切的谢意。
由于笔者学识有限，书中不足之处在所难免，恳盼读者给予指正。
希望本书的出版能对普及无人驾驶汽车知识及发展无人驾驶汽车起到积极的引导和促进作用。
编者
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