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自動駕駛系統開發

  • 作者：編者:黃浴//楊子江|責編:黃芝//李燕
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302658603
  • 出版日期：2024/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：576
人民幣：RMB 136 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統地介紹當今自動駕駛領域前沿的技術理論，從自動駕駛的背景知識開始，對軟硬體平台、感知、地圖、定位、規劃決策、控制、模擬和安全等方面展開深入討論，並介紹自動泊車系統和車聯網技術的應用。
    全書共15章：第1章是自動駕駛系統的概述（開髮結構、場景分類和數據閉環等）；第2章簡要介紹自動駕駛的基礎理論，即電腦視覺和深度學習等；第3、4章是自動駕駛的軟硬體平台分析，包括感測器、計算平台、軟體架構和操作系統等；第5?9章分別介紹自動駕駛的感知、地圖、定位、規劃和控制模塊；第10章重點介紹自動駕駛的模擬模擬模塊；第11章討論自動駕駛的安全模型；第12章討論自動駕駛的一個特例——自動泊車系統；第13章介紹車聯網技術（車-路協同和車輛編隊）；第14、15章分別介紹最近自動駕駛相關的兩個技術熱點，即3D場景的神經渲染（以NeRF為主）和擴散模型的內容生成。
    本書適合有一定基礎的讀者閱讀，如具備在電腦視覺和機器學習（甚至深度學習）方面的理論基礎和實踐經驗。本書提供大量自動駕駛前沿技術的第一手資料，涉及開發自動駕駛的多方面。希望本書能夠啟發和觸動自動駕駛一線的開發人員，在遇到問題和困難時開闊思路並發現解決問題的方法。
作者介紹
編者:黃浴//楊子江|責編:黃芝//李燕
目錄
第1章  自動駕駛系統概論
  1.1  自動駕駛的分級
  1.2  模塊化開髮結構
  1.3  端到端開髮結構
  1.4  自動駕駛場景
  1.5  數據閉環
  1.6  小結
  參考文獻
第2章  自動駕駛的基礎理論
  2.1  電腦視覺
    2.1.1  電腦視覺底層
    2.1.2  電腦視覺中層
    2.1.3  電腦視覺高層
  2.2  圖像處理
    2.2.1  圖像信號處理器
    2.2.2  圖像濾波
    2.2.3  圖像增強
  2.3  優化理論
  2.4  機器學習
    2.4.1  支持向量機
    2.4.2  隨機森林
  2.5  深度學習
    2.5.1  卷積神經網路
    2.5.2  生成對抗網路
    2.5.3  遞歸神經網路
    2.5.4  Transformer網路
  2.6  神經網路模型壓縮和加速
    2.6.1  參數修剪和共享
    2.6.2  低秩分解
    2.6.3  轉移/緻密卷積濾波器
    2.6.4  知識蒸餾
    2.6.5  MobileNets
  2.7  小結
  參考文獻
第3章  自動駕駛的硬體平台
  3.1  感測器
    3.1.1  攝像頭
    3.1.2  激光雷達
    3.1.3  毫米波雷達
    3.1.4  超聲波雷達
    3.1.5  慣導
    3.1.6  GPS
    3.1.7  車聯網
  3.2  車體控制
    3.2.1  VCU/ECU/MCU/HCU
    3.2.2  CAN匯流排
    3.2.3  ESP
    3.2.4  EPS
  3.3  計算平台
    3.3.1  NVIDIA Drive AGX Xavier和Orin

    3.3.2  Mobileye的EQ-x
    3.3.3  TI公司的TDA4VM
    3.3.4  Qualcomm公司的驍龍Ride
  3.4  線控底盤
  3.5  電子電氣架構
  3.6  小結
  參考文獻
第4章  自動駕駛的軟體平台
  4.1  AUTOSAR
  4.2  軟體開發V-模型
  4.3  aSPICE軟體開發流程
  4.4  ISO 26262軟體開發流程
  4.5  NVIDIA Drive Works軟體平台
  4.6  車載操作系統
  ……
第5章  自動駕駛的感知模塊
第6章  自動駕駛的高清地圖
第7章  自動駕駛的定位模塊
第8章  自動駕駛的規劃模塊
第9章  自動駕駛的控制模塊
第10章  自動駕駛的模擬模擬模塊
第11章  安全模型
第12章  自動和自主泊車
第13章  車聯網
第14章  神經渲染技術
第15章  擴散模型
附錄

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