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| 編輯推薦： |
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本书归纳区分了自动驾驶领域各个重要概念，对不同概念有了较准确的界定，对自动驾驶体系结构的阐述相对完整，介绍了前沿发展技术及应用，增加了自动泊车及云平台技术当前热点内容。
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| 內容簡介： |
本书对车联网、自动驾驶技术及其工作原理进行了阐述，主要内容包括自动驾驶汽车体系结构、计算机视觉感知、激光雷达感知、多传感器融合感知、V2X感知、决策规划、自动泊车及自动驾驶云平台开发技术，涉及当前自动驾驶研究领域的前沿技术与热点。
本书内容涉及面较广，是智能汽车、自动驾驶领域的入门教材，适合初学者和对具体技术领域有兴趣的读者。本书既可作为高等院校本科高年级计算机、汽车、交通类专业的教材，也可作为相关教师及相关领域研究人员和技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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刘云翔，教授，研究生导师。现任上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院党委书记、学科带头人。主要从事大数据与人工智能、信息融合、自动驾驶V2X等领域的研究工作，担任校级协同创新平台“大数据处理”负责人。主持和参与国家自然科学基金、上海市科委重大项目、联盟计划项目、上海市项目、吉林省科技厅自然科学基金、武器装备预研项目和企事业单位委托开发项目多项。兼任《软件学报》特约评审专家，《计算机检测与控制》杂志编委，中国计算机学会高级会员。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1车联网技术
1.1.1车联网应用背景
1.1.2车联网的定义与体系架构
1.1.3车联网标准体系
1.1.4车联网的发展趋势
1.2自动驾驶
1.2.1自动驾驶概述
1.2.2自动驾驶与车联网的关系
1.3智能网联汽车
1.3.1智能网联汽车关键技术
1.3.2智能网联汽车与其他概念的区别与联系
参考文献
第2章自动驾驶平台
2.1自动驾驶系统
2.2硬件平台
2.3软件平台
2.3.1ROS
2.3.2Cyber RT
参考文献
第3章基于视觉的智能感知技术
3.1摄像头基本工作原理
3.1.1机器视觉原理
3.1.2多角度视觉信息融合
3.1.3视觉信息与异构信息的融合
3.2基于视觉的目标识别技术
3.2.1目标识别概念
3.2.2主流目标识别算法介绍
3.2.3目标识别与自动驾驶的关系
3.3目标识别案例
参考文献
第4章基于激光雷达的智能感知技术
4.1激光雷达的基本工作原理
4.1.1激光雷达的基本概念
4.1.2激光雷达的应用
4.1.3车载激光雷达的工作原理
4.2激光雷达的分类
4.3激光雷达SLAM技术
4.3.1激光SLAM概述
4.3.2激光SLAM框架及特点
4.3.3激光SLAM传感器基本原理
4.3.4激光SLAM帧间匹配算法
4.3.5SLAM技术的应用
4.4基于激光雷达的目标检测与识别
4.4.1基于激光雷达的环境感知
4.4.2激光雷达数据预处理
4.4.3激光雷达数据的特征表达
4.4.4点云分类
4.4.5目标检测
4.5激光雷达应用案例
参考文献
第5章基于OBU/RSU的感知技术
5.1车联网与车路协同
5.2基于OBU/RSU的系统组成
5.2.1系统架构
5.2.2协议栈与模块间通信
5.3应用场景与预警算法案例
5.3.1应用场景
5.3.2预警算法分析与设计
参考文献
第6章多传感器融合
6.1多传感器数据融合概念和原理
6.2多传感器融合技术分类
6.2.1多传感器融合技术基本原理
6.2.2常见的传感器类型
6.2.3主流的传感器融合方式
6.3多传感器信息融合算法
6.3.1多传感器融合结构
6.3.2融合算法分类
6.4自动驾驶中多传感器融合案例分析
参考文献
第7章自动驾驶规划与决策系统
7.1自动驾驶规划与决策系统简介
7.1.1自动驾驶系统软件架构
7.1.2地图抽象
7.2任务规划
7.2.1Dijkstra算法
7.2.2UCS算法
7.2.3A*算法
7.3行为决策
7.3.1基于场景和规则
7.3.2基于强化学习
7.3.3行为克隆
7.4运动规划
7.4.1路径规划
7.4.2路径平滑
7.5轨迹追踪
7.5.1PID反馈控制
7.5.2MPC简介
7.6案例分析
参考文献
第8章自动泊车技术
8.1自动泊车技术简介
8.2自动泊车系统现状
8.3自动泊车系统原理及架构
8.3.1自动泊车系统原理
8.3.2自动泊车系统架构
8.4自动泊车系统核心技术
8.4.1位置传感器
8.4.2视觉传感器
8.4.3泊车控制器
8.4.4电控操纵机构
8.4.5地图
8.4.6卫星定位
8.4.7通信
8.4.8算法
8.5自动泊车系统开发应用案例
8.5.1APA自动泊车辅助
8.5.2RPA远程泊车辅助
8.5.3HPP记忆泊车
8.5.4AVP自动代客泊车
参考文献
第9章自动驾驶云平台开发技术
9.1云平台架构
9.2数据与云平台的通信
9.2.1MQTT协议
9.2.2设备上传数据
9.2.3设备获取数据
9.3时序数据库
9.3.1时序数据的特点
9.3.2时序数据库样本举例
9.3.3常见的时序数据库
9.4云平台数据处理分析
9.4.1云平台数据处理流程
9.4.2数据清洗
9.4.3数据分析与挖掘
9.4.4数据应用接口
9.5数据可视化
9.6云代驾案例分析
参考文献
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| 內容試閱：
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近年来，随着人工智能、5G、大数据、云计算等新一轮高新技术的快速发展，汽车已从一个以硬件为主的工业化产品，逐步演变成移动智能新终端。自动驾驶是融合了传统车辆工程、人工智能和物联网等多种学科的交叉学科。传统车辆融合自动驾驶技术能够提高道路通行效率，减少交通事故和人员伤亡，提高车辆的运行效率，降低驾驶员的劳动强度，降低能源消耗和减少排放，提高出行的舒适性及安全性。随着“智能化”和“网联化”技术的不断发展，自动驾驶汽车技术由“单车智能”朝着“单车智能 车路协同”的方向发展，而集成两大技术的智能网联汽车成为由传统汽车全面转型升级而形成的新一代汽车，支撑了未来汽车技术与产业的创新发展，促进了智能交通系统的建设与发展，呈现出智能化、网联化和协同化的总体态势。目前，我国在自动驾驶汽车领域存在巨大的科技人才缺口，导致人才培养滞后于技术及产业发展需求。本书旨在支撑自动驾驶领域复合型及应用型人才的培养。
本书共分9章，内容主要包括自动驾驶汽车基本概念、技术体系结构等，针对自动驾驶汽车平台、软硬件架构、环境感知、决策规划、自动泊车及自动驾驶云平台开发等关键技术进行了系统的阐述，梳理、区分了易混淆的自动驾驶及相关概念，强调了“单车智能 车路协同”的自动驾驶技术发展趋势。
在本书的编写过程中，刘云翔负责全书的统筹及部分内容的编写工作，张裕、朱勇建、林涛、何伟、刘冶、姜丽、桂冰、陈小伟、张晴、陈颖参与了其余内容的编写、讨论和校订。
本书是2023年度产学合作项目“人工智能实践基地建设”成果的重要组成部分，既强调基础理论方法，又注重结合具体应用，同时力求体现前沿技术与自动驾驶领域当前热点研究内容。本书通过基本概念与应用举例相结合的形式，使读者能熟悉自动驾驶汽车的基础知识，理解并掌握自动驾驶汽车核心技术和具备学术研究的基本技能，既可作为高等院校汽车类、交通类及计算机类专业的教材，也可作为企业工程技术人员的参考读物。
由于编者水平有限，书中难免有不足之处，恳请读者批评、指正。
编者
2024年3月
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