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量產自動駕駛

量產自動駕駛

定 價:¥129.80

作 者: 林偉
出版社: 清華大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302671152 出版時間: 2024-09-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字數(shù):  

內容簡介

  本書圍繞量產自動駕駛的相關內容進行講解,共分為五篇15章。背景篇(第1章)主要講解自動駕駛行業(yè)的發(fā)展歷程,量產賽道的形成,以及量產自動駕駛研發(fā)體系。產品篇(第2~5章)主要講解量產產品方案和典型的量產功能,具體包括傳統(tǒng)的ADAS功能、行車功能以及泊車功能。算法篇(第6~9章)基于數(shù)據(jù)驅動的自動駕駛算法特征,詳細講解全棧算法內容及演進路線,具體包括感知融合算法(視覺、激光、毫米波雷達、超聲波雷達以及多傳感器融合),建圖定位算法(SLAM、高精度地圖、眾包建圖、在線建圖、高精度定位等),預測規(guī)劃控制算法(目標物軌跡預測、自車軌跡規(guī)劃、車輛橫縱向控制等)。系統(tǒng)篇(第10~14章)詳細講解自動駕駛系統(tǒng)在工程落地過程中需要明確的技術方案,具體包括系統(tǒng)架構、關聯(lián)系統(tǒng)方案、關聯(lián)零部件需求、系統(tǒng)安全、系統(tǒng)集成與評價。展望篇(第15章)從產品、技術、商業(yè)模式三個角度對量產自動駕駛的未來發(fā)展趨勢進行展望。本書結構完整清晰,內容翔實,理論基礎和工程實踐兼?zhèn)洌m合所有已從事或將要從事自動駕駛領域相關工作人員閱讀和參考。由于書中講解的技術貼近產業(yè)、內容完備,且具備一定的前瞻性,因此非常適合高等院校教師用于教學及參考。此外,具身機器人產業(yè)在全球范圍內剛剛開始萌芽, 其核心技術框架與自動駕駛重疊度很高,本書也可作為機器人相關從業(yè)人員的參考書目之一。

作者簡介

  北京理工大學機械與車輛學院本、碩、博,親歷中國汽車工業(yè)“節(jié)能環(huán)保、智能網聯(lián)”15載。投身自動駕駛行業(yè)至今8年有余,致力于量產自動駕駛關鍵技術的研究和工程落地工作,先后就職于Faraday Future、美團無人配送部、Momenta以及蔚來汽車。早期聚焦于自動駕駛決策規(guī)劃控制算法,后拓展至量產系統(tǒng)解決方案,其間主導和參與了多個行業(yè)知名的自動駕駛量產項目。目前主要從事新階段自動駕駛產品需求和面向下一代整車架構的量產自動駕駛系統(tǒng)落地工作,與此同時,也在探索自動駕駛技術賦能其他領域的實現(xiàn)途徑,如具身智能。

圖書目錄

背景篇
第1章緒論
1.1行業(yè)先驅們
1.1.1世界的洪流
1.1.2我們的探索
1.2量產賽道的形成
1.3量產研發(fā)體系
1.4本書主要內容
產品篇
第2章產品方案
2.1光明的前景
2.2明確車型定位
2.3框定功能范圍
2.4定義產品細節(jié)
2.5小結
第3章傳統(tǒng)ADAS功能
3.1ADAS的由來
3.2報警類功能
3.3緊急控制類功能
3.4舒適控制類功能
3.5小結
第4章行車功能
4.1什么是行車功能
4.2自適應巡航
4.3車道巡航
4.4巡航換道
4.5高速導航巡航
4.6城市導航巡航
4.7脫手和脫眼
4.8小結
第5章泊車功能
5.1泊車功能的定義
5.2自動泊車輔助
5.3遠程召喚
5.4記憶泊車
5.5代客泊車
5.6遠程監(jiān)控泊車
5.7小結
算法篇
第6章數(shù)據(jù)驅動的自動駕駛算法
6.1自動駕駛算法的組成
6.2數(shù)據(jù)驅動思想
6.3學習什么
6.4向誰學習
6.4.1云端大模型真值系統(tǒng)
6.4.2高精密設備真值系統(tǒng)
6.4.3高精度地圖真值系統(tǒng)
6.4.4自動化真值方案應用
6.5如何學習
6.5.1數(shù)據(jù)預處理
6.5.2網絡結構設計
6.5.3模型訓練
6.6小結
第7章感知與融合
7.1“看得見且看得準”
7.2視覺感知
7.2.1圖像分類
7.2.2單幀二維檢測
7.2.3單幀三維檢測
7.2.4時空多幀檢測
7.3激光感知
7.3.1傳統(tǒng)方法檢測
7.3.2基于點云投影的檢測
7.3.3基于點云特征表示的檢測
7.3.4時空多幀檢測
7.4毫米波雷達感知
7.4.1回波信號處理
7.4.2傳統(tǒng)方法檢測
7.4.3基于2D圖的檢測
7.4.4基于點云的檢測
7.5超聲波雷達感知
7.5.1傳統(tǒng)方法檢測
7.5.2數(shù)據(jù)驅動檢測方法探討
7.6多傳感器時空融合
7.6.1目標級融合
7.6.2特征級融合
7.6.3數(shù)據(jù)級融合
7.7小結
第8章建圖和定位
8.1看不見的地方靠記憶
8.2SLAM技術
8.2.1前端里程計
8.2.2后端優(yōu)化
8.2.3回環(huán)檢測
8.2.4建圖
8.3高精度地圖
8.4眾包建圖
8.4.1車端建圖數(shù)據(jù)生成
8.4.2云端自動化建圖
8.5在線建圖
8.6高精度定位
8.6.1室外環(huán)境定位
8.6.2室內環(huán)境定位
8.7數(shù)據(jù)驅動建圖定位方法
8.7.1重建的新視角合成
8.7.2數(shù)據(jù)驅動里程計
8.7.3數(shù)據(jù)驅動元素匹配
8.8小結
第9章預測、規(guī)劃以及控制
9.1通過預判來博弈
9.2目標物軌跡預測
9.2.1傳統(tǒng)方法
9.2.2序列網絡預測
9.2.3圖網絡預測
9.2.4生成網絡預測
9.3自車軌跡規(guī)劃
9.3.1常規(guī)的行車規(guī)劃
9.3.2常規(guī)的泊車規(guī)劃
9.3.3三維時空聯(lián)合規(guī)劃
9.3.4數(shù)據(jù)驅動規(guī)劃
9.4車輛控制
9.4.1幾何路徑跟蹤
9.4.2LQR路徑跟蹤
9.4.3PID縱向跟蹤
9.4.4MPC軌跡跟蹤
9.5小結
系統(tǒng)篇
第10章系統(tǒng)架構
10.1自動駕駛系統(tǒng)架構的組成
10.2電子電器架構
10.2.1整車電子電器架構演進趨勢
10.2.2域外架構
10.2.3域內架構
10.3域控制器架構
10.3.1硬件架構
10.3.2軟件架構
10.4域內傳感器架構
10.4.1場景建模
10.4.2運動建模
10.4.3檢測能力建模
10.4.4視場范圍校核
10.4.5域控制器資源校核
10.4.6選型和布置
10.4.7典型設計方案
10.5小結
第11章關聯(lián)系統(tǒng)方案
11.1自動駕駛不可獨善其身
11.2時間同步
11.2.1時間同步需求
11.2.2時間同步協(xié)議
11.2.3時間同步方案
11.3傳感器標定
11.3.1標定需求分析
11.3.2量產標定總體方案
11.3.3傳感器生產線內參標定
11.3.4整車生產線外參標定
11.3.5外參故障診斷
11.3.6在線外參標定
11.4高精度地圖系統(tǒng)適配
11.4.1地圖車云安全鏈路
11.4.2地圖下載和更新
11.4.3車端地圖渲染顯示
11.5泊車遠程在線監(jiān)控
11.5.1數(shù)據(jù)生產端
11.5.2數(shù)據(jù)傳輸端
11.5.3數(shù)據(jù)使用端
11.6數(shù)據(jù)閉環(huán)
11.6.1車端數(shù)據(jù)生產
11.6.2云端數(shù)據(jù)應用
11.7軟件OTA升級
11.8小結
第12章關聯(lián)零部件需求
12.1兄弟齊心,其利斷金
12.2橫向控制系統(tǒng)
12.3縱向控制系統(tǒng)
12.4車身系統(tǒng)
12.5車內交互系統(tǒng)
12.6車外通信系統(tǒng)
12.7小結
第13章系統(tǒng)安全
13.1如何比人更靠譜
13.2安全分析
13.2.1產品層級的分析
13.2.2系統(tǒng)和組件層級的分析
13.3安全方案
13.3.1功能的安全策略
13.3.2硬件的安全方案
13.3.3軟件的安全方案
13.4數(shù)據(jù)閉環(huán)在系統(tǒng)安全的應用
13.5小結
第14章系統(tǒng)集成與評價
14.1如何集成、如何評價
14.2域控制器集成適配
14.3整車集成適配
14.4路測評價
14.4.1實例生產
14.4.2實例應用
14.5小結
展望篇
第15章量產自動駕駛的未來
15.1抬頭看路
15.2產品發(fā)展方向
15.3技術發(fā)展方向
15.4商業(yè)模式的發(fā)展方向
15.5小結
參考文獻
 

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