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自動駕駛與機器人實踐指南--基於DragonFly智能車的模塊化設計方法

  • 作者：劉少山|責編:陳?|譯者:陳紹平//張乃欣
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122443304
  • 出版日期：2024/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：174
人民幣：RMB 118 元      售價：元
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內容大鋼
    本書深入探討了構建自動駕駛汽車和機器人的全過程。作為劉少山博士的得意之作，本書不僅被國際電氣和電子工程師協會電腦學會（IEEE Computer Society）推薦為無人駕駛國際標準教材，還涵蓋了從基礎硬體設備到通信、定位、感知、規劃、控制、建圖和邊緣計算等一系列核心知識點。書中還以一個標準的自動駕駛樣車為例，生動地展示了每個部分在整個系統中的關鍵作用。本書為廣大的學生、研究者、工程師、教育工作者、行業從業者、技術愛好者，以及對未來技術發展感興趣的公眾提供了寶貴的知識和啟示，對我國自動駕駛行業的快速發展也將產生深遠的影響，
    無論您是從事自動駕駛、自動化、智能機器人、V2X、SLAM等領域的工程師，還是高等院校的相關專業師生，或者是對這一領域感興趣的技術愛好者，本書都將為您提供寶貴的參考和指導。
作者介紹
劉少山|責編:陳?|譯者:陳紹平//張乃欣
目錄
1  基於模塊化設計的經濟可靠的自動駕駛方案
  1.1  簡介
  1.2  成本昂貴的自動駕駛技術
    1.2.1  感測器系統
    1.2.2  高精度地圖的創建和維護
    1.2.3  計算系統
  1.3  實現經濟可行性和技術可靠性
    1.3.1  感測器融合
    1.3.2  模塊化設計
    1.3.3  擴展現有的數字地圖
  1.4  模塊化設計
    1.4.1  通信系統
    1.4.2  底盤
    1.4.3  用於被動感知的毫米波雷達和聲吶
    1.4.4  用於定位的GNSS
    1.4.5  用於主動感知和定位的電腦視覺
    1.4.6  規劃與控制
    1.4.7  建圖
  1.5  內容前瞻
  1.6  書中使用的開源項目
  參考文獻
2  車載通信系統
  2.1  簡介
  2.2  控制器區域網絡（CAN）
  2.3  FlexRay匯流排
    2.3.1  FlexRay拓撲結構
    2.3.2  FlexRay通信協議
  2.4  CANopen
    2.4.1  對象字典
    2.4.2  配置文件族
    2.4.3  數據傳輸和網路管理
    2.4.4  通信模型
    2.4.5  CANopen節點（CANopenNode）
  參考文獻
3  智能機器人和自動駕駛車輛的底盤技術
  3.1  簡介
  3.2  線控節流閥
  3.3  線控制動技術
  3.4  線控轉向技術
  3.5  Open Source Car Control項目
    3.5.1  OSCC APIs
    3.5.2  硬體機構
    3.5.3  固件
  3.6  OpenCaret
    3.6.1  OSCC節流閥
    3.6.2  OSCC制動
    3.6.3  OSCC轉向
  3.7  以PerceptIn自動駕駛汽車底盤為例的軟體適配層
  參考文獻
4  聲吶和毫米波雷達的被動感知

  4.1  簡介
  4.2  毫米波雷達的基本原理
  4.2.1  距離測量
  4.2.2  速度測量
  4.2.3  角度測量
  4.3  毫米波雷達部署
  4.4  聲吶感測器部署
  參考文獻
5  通過實時動態全球導航系統進行定位
  5.1  簡介
  5.2  GNSS技術概述
  5.3  RTK-GNSS
  5.4  RTK-GNSS雲伺服器安裝步驟
    5.4.1  配置NtripCaster
    5.4.2  開始運行NtripCaster
  5.5  在樹莓派上配置NtripServer和NtripClient
    5.5.1  安裝樹莓派系統
    5.5.2  在樹莓派上運行RTKLIB-str2str
  5.6  配置基站和GNSS移動探測站
    5.6.1  基站硬體配置
    5.6.2  基站軟體配置
    5.6.3  配置GNSS移動探測站
  5.7  FreeWave無線電基本配置
  參考文獻
6  電腦視覺的定位與感知
  6.1  簡介
  6.2  搭建電腦視覺硬體
    6.2.1  七層技術
    6.2.2  硬體同步
    6.2.3  計算
  6.3  相機標定
    6.3.1  內參
    6.3.2  外參
    6.3.3  Kalibr
  6.4  電腦視覺定位
    6.4.1  VSLAM概述
    6.4.2  ORB-SLAM
  6.5  電腦視覺感知
    6.5.1  雙目立體深度感知演算法——ELAS
    6.5.2  目標實例分割演算法—Mask R-CNN
  6.6  DragonFly系統的電腦視覺模塊
    6.6.1  DragonFly定位介面
    6.6.2  DragonFly感知介面
    6.6.3  DragonFly系統
  參考文獻
7  規劃和控制
  7.1  簡介
  7.2  路徑規劃
    7.2.1  有向加權圖
    7.2.2  迪傑斯特拉（Dijkstra）演算法

    7.2.3  A*演算法
  7.3  行為決策
    7.3.1  馬爾可夫決策過程（MDP）
    7.3.2  值迭代演算法
    7.3.3  部分可見馬爾可夫決策過程（POMDP）
    7.3.4  求解POMDP
  7.4  運動規劃
    7.4.1  快速擴展隨機樹
    7.4.2  RRT*演算法
  7.5  反饋控制
    7.5.1  比例積分微分(PID)控制器
    7.5.2  模型預測控制（MPC）
  7.6  Apollo中的EM Planning 迭代系統
    7.6.1  術語
    7.6.2  EM Planning 迭代演算法
  7.7  PerceptIn規劃控制框架
  參考文獻
8  建圖
  8.1  簡介
  8.2  數字地圖
    8.2.1  OSM開源地圖
    8.2.2  Java OpenStreetMap編輯器
    8.2.3  Nominatim
  8.3  高精地圖
    8.3.1  高精地圖的特徵
    8.3.2  高精地圖的圖層
    8.3.3  高精地圖的創建
  8.4  PerceptIn公司的π-Map
    8.4.1  拓撲圖
    8.4.2  π-Map的創建
  參考文獻
9  搭建DragonFly Pod 和DragonFly Bus
  9.1  簡介
  9.2  底盤硬體規格
  9.3  感測器配置
  9.4  軟體架構
  9.5  系統機制
  9.6  數據結構
    9.6.1  常用數據結構
    9.6.2  底盤數據
    9.6.3  定位數據
    9.6.4  感知數據
    9.6.5  規劃數據
  9.7  用戶界面
  參考文獻
10  搭建商業智能太空探索機器人
  10.1  簡介
  10.2  目的地——火星
  10.3  火星探索機器人
    10.3.1  定位

    10.3.2  感知
    10.3.3  路徑規劃
    10.3.4  好奇號漫遊車和火星2020探測器
  10.4  挑戰：機載計算能力
  參考文獻
11  自動駕駛車輛的邊緣計算
  11.1  簡介
  11.2  基準（Benchmarks）
  11.3  計算系統架構
  11.4  運行時層（Runtime）
  11.5  中間件
  11.6  案例研究
  參考文獻
12  Vehicle-to-Everything基礎設施的創新
  12.1  簡介
  12.2  V2X技術的發展歷史
  12.3  協同自動駕駛
  12.4  挑戰
  參考文獻
13  車輛邊緣安全
  13.1  簡介
  13.2  感測器安全
  13.3  操作系統安全
  13.4  控制系統安全
  13.5  V2X安全
  13.6  邊緣計算的安全性
  參考文獻

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