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『繁體書』無人駕駛真的來了:第一本從技術面深入的實作書

書城自編碼: 3210993
分類:繁體書 →台灣書
作者: 劉少山,唐潔,吳雙,李力耘
國際書號(ISBN): 9789863796688
出版社: 佳魁資訊
出版日期: 2018-07-05
版次: 初版
頁數/字數: 256頁
書度/開本: 17x23x2cm

售價:HK$ 153.1

 

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內容簡介:
勾勒無人駕駛系統版圖,揭開無人駕駛技術的神秘面紗
逐層剖析無人駕駛核心技術(深度學習、強化學習、電腦視覺等)
適用:工業界相關技術人員、對無人駕駛技術感興趣者。
關於作者:
作者簡介
劉少山

PerceptIn聯合創始人。主要研究機器人的核心SLAM與深度學習技術,以及其在智慧硬體上的實現。
唐潔 華南理工大學電腦科學與工程學院副教授。主要從事無人駕駛和機器人的大數據計算與存儲平台、人工智慧的計算體系架構、機器視覺的嵌入式系統研究。
吳雙 依圖科技研究科學家,依圖矽谷研究院負責人。研究方向包括電腦和生物視覺,互聯網廣告演算法和語音辨識。
 
李力耘 百度美國研發中心無人駕駛高級架構師,負責無人車行為預測方向的系統架構及演算法優化。
目錄
01 無人車:正在開始的未來
1.1正在進行的無人駕駛
1.2自動駕駛的分級
1.3無人駕駛系統簡介
1.4序幕剛啟
1.5參考資料
02 光達在無人駕駛技術中的應用
2.1無人駕駛技術簡介
2.2光達基礎知識
2.3LiDAR在無人駕駛技術中的應用領域
2.4LiDAR技術面臨的挑戰
2.5展望未來
2.6參考資料
03 GPS及慣性感測器在無人駕駛中的應用
3.1無人駕駛定位技術
3.2GPS簡介
3.3慣性感測器簡介
3.4GPS和慣性感測器的融合
3.5結論
3.6參考資料
04 以電腦視覺為基礎的無人駕駛感知系統
4.1無人駕駛的感知
4.2KITTI資料集
4.3電腦視覺能幫助無人車解決的問題
4.4OpticalFlow和立體視覺
4.5物體的識別與追蹤
4.6視覺里程計算法
4.7結論
4.8參考資料
05 旋積神經網路在無人駕駛中的應用
5.1CNN簡介
5.2無人駕駛二元3D感知
5.3無人駕駛物體檢測
5.4結論
5.5參考資料
06 增強學習在無人駕駛中的應用
6.1增強學習簡介
6.2增強學習演算法
6.3使用增強學習幫助決策
6.4無人駕駛的決策介紹
6.5參考資料
07 無人駕駛的規劃與控制
7.1規劃與控制簡介
7.2路由尋徑
7.3行為決策
7.4動作規劃
7.5回饋控制
7.6無人車規劃控制結語
7.7參考資料
08ROS為基礎的無人駕駛系統
8.1無人駕駛:多種技術的整合
8.2機器人作業系統(ROS)簡介
8.3系統可用性
8.4系統通訊效能提升
8.5系統資源管理與安全性
8.6結論
8.7參考資料
09 無人駕駛的硬體平台
9.1無人駕駛:複雜系統
9.2感測器平台
9.3計算平台
9.4控制平台
9.5結論
9.6參考資料
10 無人駕駛系統安全
10.1針對無人駕駛的安全威脅
10.2無人駕駛感測器的安全
10.3無人駕駛作業系統的安全
10.4無人駕駛控制系統的安全
10.5車聯網通訊系統的安全性
10.6安全模型驗證方法
10.7參考資料
11 SparkROS為基礎的分散式無人駕駛模擬平台
11.1無人駕駛模擬技術
11.2以ROS為基礎的無人駕駛模擬器
11.3以Spark為基礎的分散式的模擬平台
11.4結論
11.5參考資料
12無人駕駛中的高精度地圖
12.1電子地圖分類
12.2高精度地圖的特點
12.3高精度地圖的生產
12.4無人駕駛場景中的應用
12.5高精度地圖的現狀與結論
12.6參考資料
13 無人駕駛的未來
13.1無人駕駛的商業前景
13.2無人車面臨的障礙
13.3無人駕駛產業
13.4全球化下的無人駕駛
13.5無人駕駛發展對策
13.6可預見的未來
13.7參考資料

 

 

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