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內容簡介:
本书围绕自动驾驶车辆决策技术,详细介绍了嵌入式决策组件、面向基础设施的决策、用户影响、部署问题等内容,对自动驾驶车辆决策系统架构及核心算法的开发、测试验证、实施部署具有很强的理论与实践指导意义。首先,结合具体化对自动驾驶车辆认知能力的影响,对用于自动驾驶车辆决策规划决策与控制任务的具身决策架构进行了分析,同时对行为规划、运动预测与风险评估、运动规划、决策与控制的相互影响等核心算法与实现框架进行了深入讲解。为了与传统的决策范式加以区分,书中还介绍了基于人工智能的端到端决策架构。其次,书中针对基础设施对车载决策的影响,讲述了交通相关的路径系统、基于V2X的协同驾驶,以及为实现高阶自动驾驶所需的道路基础设施规范。另外,针对自动驾驶与驾驶员/乘客间的交互,介绍了人机共驾、基于心理学的驾驶员模型。最后,针对自动驾驶的部署问题,讨论了与决策相关的法律、伦理和接受度问题,以及为提高自动驾驶的用户接受度、提高自动驾驶系统的安全性所需的功能安全框架和算法测试验证方法论
關於作者:
豪尔赫·维拉格拉(Jorge Villagra)于2002年毕业于马德里理工大学工业工程专业。2006年获得国立巴黎高等矿业学院(法国)实时计算机科学、机器人学与自动控制博士学位。费利佩·西梅内斯(Felipe Jiménez)是UPM正教授,也是UPM车辆研究所(Instituto Universitario de Investigación del Automóvil,INSIA)研究副主任兼智能系统部门负责人。<BR>苏斌,高级工程师,杭州市高层次人才。西北工业大学航天学院导航、制导与控制专业硕士研究生学历,在控制理论工程化应用、自动驾驶决策规划控制方面有十余年工作经验。曾任职可胜股份算法工程师,华为ADS(智能驾驶)团队高级算法工程师,域看科技CTO,枕石科技算法主管等。
目錄 :
目录 第1章 概述1 1.1 引言1 1.2 决策、驾驶自动化等级与设计运行范围3 1.3 本书范围4 1.4 本书结构概述6 参考文献9 第2章 具身决策架构12 2.1 引言12 2.2 具体化与认知能力12 2.3 认知架构及生物学上合理的人类行为模型14 2.4 自动驾驶决策架构17 2.4.1 包容式架构实例17 2.4.2 面向ADAS的行为架构19 2.4.3 启发认知架构实例20 2.4.4 面向安全的架构21 2.4.5 共享控制架构23 2.5 常见的功能模块25 参考文献26 第3章 行为规划29 3.1 引言29 3.2 问题描述30 3.3 自动机与马尔可夫过程32 3.4 基本的决策理论33 3.5 序贯决策35 3.6 自动驾驶车辆中的应用37 3.6.1 基于规则的规划37 3.6.2 反应式规划38 3.6.3 交互感知规划39 3.6.4 行为规划的博弈论40 3.6.5 人工智能行为规划40 参考文献41 第4章 运动预测与风险评估45 4.1 引言45 4.2 驾驶员特征估计47 4.2.1 范围47 4.2.2 表示48 4.2.3 推理方法48 4.3 意图估计48 4.3.1 范围49 4.3.2 表示49 4.3.3 推理方法50 4.4 运动预测55 4.4.1 范围55 4.4.2 表示55 4.4.3 建模方法58 4.4.4 态势感知考虑因素63 4.4.5 衡量指标65 4.5 风险评估66 4.5.1 范围66 4.5.2 表示67 4.5.3 推理策略67 参考文献70 第5章 运动搜索空间77 5.1 引言77 5.2 图形法78 5.3 几何法79 5.3.1 非基于障碍物的方法80 5.3.2 基于障碍物的方法80 5.4 采样法82 5.5 行车走廊84 参考文献85 第6章 运动规划88 6.1 问题定义88 6.2 几何法91 6.2.1 基于无点模板的几何策略91 6.2.2 基于点模板的曲线92 6.3 变分与最优法93 6.3.1 MPC架构95 6.3.2 优化技术96 6.3.3 局部非凸优化97 6.3.4 全局非凸优化97 6.3.5 相关用例100 6.4 基于采样的方法102 6.4.1 确定性问题的一般表述102 6.4.2 多查询方法与单一查询方法104 6.4.3 概率问题的一般表述106 6.4.4 带约束的采样方法107 6.5 图搜索方法107 6.6 认知启发方法109 6.6.1 进化计算109 6.6.2 模糊逻辑与神经网络110 6.7 仿生方法110 6.7.1 人工势场111 6.7.2 弹性带方法113 6.8 从跟车/CACC到独立速度规划114 6.9 分离速度规划115 6.10 基于联合路径与速度优化的规划117 参考文献119 第7章 端到端架构125 7.1 端到端方法125 7.2 基于深度学习的端到端方法127 7.2.1 自动驾驶端到端架构的分类128 7.2.2 迁移学习与Ad-Hoc解决方案131 7.2.3 用于端到端解决方案建模的数据集132 7.2.4 强化学习技术135 7.3 专家系统137 7.4 展望138 参考文献139 第8章 决策与控制的相互作用143 8.1 引言143 8.2 镇定理论144 8.2.1 问题定义144 8.2.2 自动驾驶的镇定需求145 8.2.3 纵向控制146 8.2.4 横向控制147 8.3 上游与下游控制架构149 8.4 规划与控制间的交互模型151 8.4.1 伦理考量152 8.4.2 规划与控制的集成与解耦153 8.5 失效可操作考虑因素154 参考文献155 第9章 交通数据分析与路线规划160 9.1 引言160 9.2 非车载决策:从旅行商问题到车辆路径问题161 9.3 交通数据与外生信息在预测性路线规划中的相关性166 9.3.1 考虑交通预测166 9.3.2 短期交通预测167 9.3.3 长期交通预测170 9.4 路线规划与交通数据分析融合的挑战与研究方向171 9.4.1 从路线优化到学习路线172 9.4.2 基于因果智能体的交通模型与路线规划173 9.4.3 路径优化的知识迁移174 9.4.4 实现可解释与可信赖的路线规划174 参考文献175 第10章 协同驾驶181 10.1 协同网联自动驾驶简介181 10.2 通信技术183 10.2.1 车用无线通信技术(V2X)184 10.2.2 专用短程通信技术(IEEE 802.11p, ETSI ITS-G5)—V2X标准概述184 10.2.3 蜂窝V2X185 10.2.4 安全186 10.3 网联服务187 10.4 决策机制对支持V2X的适应性189 10.4.1 网络攻击的网联与自动化场景(SerIoT项目)189 10.4.2 编队操作191 10.4.3 环岛汇入场景操作192 10.4.4 结论193 参考文献193 第11章 基础设施影响195 11.1 物理基础设施的作用:从证据到指南195 11.2 实现不同自动驾驶等级所需的基础设施信息200 11.2.1 不同自动驾驶等级的道路基础设施规范200 11.2.2 最小风险状态205 参考文献206 第12章 驾驶员行为210 12.1 自动驾驶中以人为中心的观点210 12.2 自动驾驶HAI模型视角下的人类驾驶员评估216 12.2.1 心理负荷的定义与评估217 12.2.2 态势感知能力下降219 12.2.3 自满或过度信任220 12.2.4 技能退化与权威感丧失221 12.2.5 自动驾驶与人工驾驶员之间的控制权转移222 12.3 自动驾驶车辆中的乘客225 12.3.1 自动驾驶车辆中乘客角色的变化225 12.3.2 自动驾驶车辆的接受度226 12.3.3 自动驾驶车辆中乘客的情绪状态227 12.3.4 影响乘客状态的驾驶员属性及外因233 12.3.5 自动驾驶车辆中的乘客人机接口234 12.3.6 乘坐、环境舒适、幸福感和其他服务235 参考文献238 第13章 人机交互247 13.1 引言247 13.2 人机协同与共享控制中的隐喻248 13.3 共享控制方法249 13.3.1 定义249 13.3.2 框架251 13.3.3 算法252 13.4 一种新的人机交互框架253 13.5 交换控制机制255 13.5.1 交换控制的适用性255 13.5.2 交换控制(停用)激活原则257 参考文献259 第14章 算法确认264 14.1 引言264 14.2 确认方法论265 14.2.1 测试过程265 14.2.2 自动驾驶功能确认的主要技术266 14.2.3 数据集268 14.3 仿真系统268 14.3.1 人在环仿真270 14.3.2 车辆在环仿真272 14.4 安全保证标准275 参考文献275 第15章 法律及社会因素279 15.1 引言279 15.2 法规279 15.2.1 简介280 15.2.2 国际治理281 15.2.3 《维也纳道路交通公约》282 15.2.4 欧洲自动驾驶车辆法规现状282 15.3 伦理284 15.3.1 自动驾驶的伦理问题284 15.3.2 面对伦理问题的方法286 15.3.3 结论289 15.4 用户接受度289 15.4.1 简介289 15.4.2 感知安全性291 15.4.3 信任292 15.4.4 人口因素292 15.4.5 心理因素293 参考文献294