本書(shū)對(duì)目前無(wú)人駕駛的構(gòu)成及工作原理作了介紹。主要內(nèi)容包括無(wú)人駕駛定位導(dǎo)航、無(wú)人駕駛的感知傳感器、無(wú)人駕駛環(huán)境感知技術(shù)、無(wú)人駕駛汽車路徑規(guī)劃、無(wú)人駕駛汽車路徑跟蹤、深度學(xué)習(xí)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用、無(wú)人駕駛汽車軟件系統(tǒng)平臺(tái)、車聯(lián)網(wǎng)與無(wú)人駕駛以及無(wú)人駕駛車輛測(cè)試。
本書(shū)內(nèi)容深入淺出, 圖文并茂, 結(jié)合實(shí)際, 便于讀者學(xué)習(xí)和應(yīng)用, 實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人駕駛技術(shù)的快速入門。
本書(shū)可作為大專院校本科生汽車工程等專業(yè)教學(xué)參考書(shū), 也可供科研單位、工廠及有關(guān)工程技術(shù)人員參考使用。
第1章 無(wú)人駕駛技術(shù)概述 1
1.1 無(wú)人駕駛技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展 1
1.2 自動(dòng)駕駛分級(jí)與系統(tǒng)介紹 6
1.3 無(wú)人駕駛汽車結(jié)構(gòu)組成 10
1.4 無(wú)人駕駛車輛的技術(shù)趨勢(shì)及應(yīng)用 12
1.4.1 無(wú)人駕駛與車聯(lián)網(wǎng) 12
1.4.2 無(wú)人駕駛與智能交通系統(tǒng) 14
1.4.3 無(wú)人駕駛車輛在特定區(qū)域的應(yīng)用 16
第2章 無(wú)人駕駛系統(tǒng)基本組成 18
2.1 無(wú)人駕駛技術(shù)組成 18
2.1.1 無(wú)人駕駛系統(tǒng)的硬件架構(gòu) 18
2.1.2 無(wú)人駕駛傳感器 19
2.1.3 無(wú)人駕駛汽車的大腦 22
2.1.4 無(wú)人駕駛汽車的線控系統(tǒng) 25
2.2 無(wú)人駕駛要素與相關(guān)技術(shù) 28
2.3 無(wú)人駕駛算法 31
第3章 無(wú)人駕駛汽車軟件系統(tǒng)平臺(tái) 36
3.1 無(wú)人駕駛云平臺(tái)概述 36
3.2 基于AUTOSAR系統(tǒng)平臺(tái)總體架構(gòu) 39
3.2.1 AUTOSAR的分層設(shè)計(jì) 39
3.2.2 開(kāi)發(fā)流程 46
3.3 Apollo的自動(dòng)駕駛平臺(tái) 48
3.3.1 Apollo自動(dòng)駕駛的主框架 48
3.3.2 Apollo代碼開(kāi)放框架 50
3.3.3 Apollo框架使用 53
3.3.4 Apollo平臺(tái)基于深度學(xué)習(xí)的方案選擇 53
第4章 無(wú)人駕駛的感知傳感器 56
4.1 攝像機(jī) 56
4.2 激光雷達(dá) 58
4.2.1 二維激光雷達(dá) 59
4.2.2 三維激光雷達(dá) 61
4.3 毫米波雷達(dá) 63
4.4 車體坐標(biāo)系 65
4.4.1 單目視覺(jué)標(biāo)定 67
4.4.2 雙目視覺(jué)標(biāo)定 69
4.5 從傳感器坐標(biāo)系到車體坐標(biāo)系 73
第5章 無(wú)人駕駛環(huán)境感知技術(shù) 75
5.1 結(jié)構(gòu)化道路車道線檢測(cè) 75
5.1.1 結(jié)構(gòu)化道路常用基本假設(shè) 75
5.1.2 車道線檢測(cè) 76
5.2 越野環(huán)境可通行區(qū)域檢測(cè) 81
5.2.1 地面分割 82
5.2.2 越野環(huán)境要素檢測(cè) 83
5.2.3 可通行區(qū)域提取 86
5.3 交通信號(hào)燈與交通標(biāo)志檢測(cè) 88
5.3.1 交通信號(hào)燈檢測(cè) 88
5.3.2 交通標(biāo)志檢測(cè) 92
5.4 前方汽車檢測(cè) 95
5.4.1 視覺(jué)與二維激光雷達(dá)融合檢測(cè) 95
5.4.2 視覺(jué)與毫米波雷達(dá)融合檢測(cè) 101
第6章 無(wú)人駕駛的定位導(dǎo)航 105
6.1 全球衛(wèi)星導(dǎo)航定位 105
6.1.1 GPS定位的基本原理 106
6.1.2 GPS定位特性分析 107
6.1.3 差分GPS 109
6.2 GPS/DR組合定位 111
6.2.1 航跡推算（DR）定位 112
6.2.2 GPS/DR組合方式 113
6.3 視覺(jué)定位技術(shù) 116
6.3.1 即時(shí)定位與地圖構(gòu)建SLAM 117
6.3.2 視覺(jué)里程計(jì) 121
第7章 無(wú)人駕駛汽車路徑規(guī)劃 125
7.1 路徑規(guī)劃概述 125
7.2 環(huán)境地圖表示方法 127
7.3 常用算法介紹 130
7.3.1 Dijkstra算法 130
7.3.2 經(jīng)典A*算法 131
7.3.3 RRT算法 135
7.4 應(yīng)用實(shí)例 137
7.4.1 基于柵格地圖的搜索算法實(shí)例 137
7.4.2 基于拓?fù)涞貓D的搜索算法實(shí)例 140
第8章 無(wú)人駕駛汽車路徑跟蹤 144
8.1 無(wú)人駕駛汽車的轉(zhuǎn)向控制 144
8.2 汽車運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)控制 145
8.3 汽車路徑跟蹤算法 147
8.3.1 Stanley Method 147
8.3.2 Ben Method 148
8.3.3 環(huán)形預(yù)瞄法 148
8.3.4 預(yù)瞄跟蹤法 149
8.3.5 純跟蹤算法 150
8.4 基于多特征融合的動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤 151
8.4.1 障礙物數(shù)據(jù)特征提取 152
8.4.2 障礙物數(shù)據(jù)特征模型 154
8.4.3 動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)跟蹤 155
第9章 無(wú)人駕駛中的機(jī)器學(xué)習(xí) 159
9.1 機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念 159
9.2 增強(qiáng)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ) 163
9.2.1 馬爾可夫決策模型 164
9.2.2 值函數(shù) 164
9.2.3 馬爾可夫決策過(guò)程的動(dòng)態(tài)規(guī)劃解法 167
9.2.4 增強(qiáng)學(xué)習(xí)經(jīng)典控制算法分析 169
第10章 車聯(lián)網(wǎng)與無(wú)人駕駛 178
10.1 車載數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)的劃分及應(yīng)用范圍 179
10.2 車載網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)總線 181
10.3 車聯(lián)網(wǎng)架構(gòu) 183
10.3.1 車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展歷程 183
10.3.2 V2X通信的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn) 184
10.3.3 車聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)方案 185
10.3.4 車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù) 186
10.4 V2X通信的特點(diǎn)及應(yīng)用 188
10.5 未來(lái)的挑戰(zhàn) 191
第11章 無(wú)人駕駛車輛設(shè)計(jì)與測(cè)試 193
11.1 功能需求分析與總體設(shè)計(jì) 193
11.1.1 功能需求分析 193
11.1.2 總體設(shè)計(jì) 197
11.2 分系統(tǒng)設(shè)計(jì) 200
11.2.1 底層系統(tǒng)設(shè)計(jì) 200
11.2.2 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì) 202
11.2.3 感知系統(tǒng)設(shè)計(jì) 204
11.2.4 路徑規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計(jì) 207
11.3 仿真與實(shí)車測(cè)試 209
11.3.1 基于公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)的測(cè)試 209
11.3.2 仿真測(cè)試 210
11.3.3 實(shí)車測(cè)試 217
參考文獻(xiàn) 222
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