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量產自動駕駛 版權信息
- ISBN：9787302671152
- 條形碼：9787302671152 ; 978-7-302-67115-2
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
量產自動駕駛 本書特色
筆者根據多年的從業經驗和學習過程，在書中主要詳細總結了量產自動駕駛相關的產品，算法，系統三方面內容。相信可以幫助讀者朋友對該領域構建相對完整和細致的認知。書中各處不乏筆者的個人觀點和見解，希望可以起到拋磚引玉的作用，激發讀者朋友的思考和討論。相比于行業發展的日新月異，本書的完成過程略顯漫長。在寫作和修訂過程中，新的產品和技術層出不窮。自動駕駛行業中，學術屆的前沿成果往往在一年至一年半內即可應用到量產車內。因此，書中無法 囊括不斷涌現的新興技術，還請各位讀者朋友諒解，但愿有機會與大家在其他場合進一步探討。回顧近十年自動駕駛行業發展的歷程，大家耳熟能詳的關鍵詞包括L2和L4之爭、RoboTaxi、接管里程、數據閉環、量產交付、高速巡航、代客泊車、城區巡航、L3準入、數據驅動、BEV、Occ、無圖化、端到端、大模型等。如今自動駕駛已經被越來越多的人所接受和依賴，該功能逐漸成為人們選購車輛考慮的 重要因素之一。量產賽道還在向前不斷延伸，衷心祝愿各位同行一起奮進，譜寫新的篇章，為人類帶來 安全、 舒適、 便捷、可量產的自動駕駛產品和技術。此外，隨著人工智能的發展，近兩年“具身機器人”也逐步興起。自動駕駛與之皆為人工智能浪潮中沖刷出來的明珠,兩者同根同源，一脈相承。本書所講的自動駕駛核心技術和工程思想對“具身機器人” 參考意義。放眼望去，在自動駕駛不遠的身后，不同類型的量產“具身機器人”正在紛至沓來，沿著自動駕駛的腳步進入千家萬戶。
量產自動駕駛 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的發展歷程,量產賽道的形成,以及量產自動駕駛研發體系。
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,具體包括傳統的ADAS功能、行車功能以及泊車功能。
算法篇(第6~9章)基于數據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),預測規劃控制算法(目標物軌跡預測、自車軌跡規劃、車輛橫縱向控制等)。
系統篇(第10~14章)詳細講解自動駕駛系統在工程落地過程中需要明確的技術方案,具體包括系統架構、關聯系統方案、關聯零部件需求、系統安全、系統集成與評價。
展望篇(第15章)從產品、技術、商業模式三個角度對量產自動駕駛的未來發展趨勢進行展望。
本書結構完整清晰,內容翔實,理論基礎和工程實踐兼備,適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、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人員的參考書目之一。
量產自動駕駛 目錄
背景篇
第1章 緒論
1.1 行業先驅們
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
2.5 小結
第3章 傳統ADAS功能
3.1 ADAS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 遠程監控泊車
5.7 小結
算法篇
第6章 數據驅動的自動駕駛算法
6.1 自動駕駛算法的組成
6.2 數據驅動思想
6.3 學習什么
6.4 向誰學習
6.4.1 云端大模型真值系統
6.4.2 高精密設備真值系統
6.4.3 高精度地圖真值系統
6.4.4 自動化真值方案應用
6.5 如何學習
6.5.1 數據預處理
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 傳統方法檢測
7.5.2 數據驅動檢測方法探討
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 數據級融合
7.7 小結
第8章 建圖和定位
8.1 看不見的地方靠記憶
8.2 SLAM技術
8.2.1 前端里程計
8.2.2 后端優化
8.2.3 回環檢測
8.2.4 建圖
8.3 高精度地圖
8.4 眾包建圖
8.4.1 車端建圖數據生成
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 室外環境定位
8.6.2 室內環境定位
8.7 數據驅動建圖定位方法
8.7.1 重建的新視角合成
8.7.2 數據驅動里程計
8.7.3 數據驅動元素匹配
8.8 小結
第9章 預測、規劃以及控制
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 自車軌跡規劃
9.3.1 常規的行車規劃
9.3.2 常規的泊車規劃
9.3.3 三維時空聯合規劃
9.3.4 數據驅動規劃
9.4 車輛控制
9.4.1 幾何路徑跟蹤
9.4.2 LQR路徑跟蹤
9.4.3 PID縱向跟蹤
9.4.4 MPC軌跡跟蹤
9.5 小結
系統篇
0章 系統架構
10.1 自動駕駛系統架構的組成
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
1章 關聯系統方案
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 高精度地圖系統適配
11.4.1 地圖車云安全鏈路
11.4.2 地圖下載和 新
11.4.3 車端地圖渲染顯示
11.5 泊車遠程在線監控
11.5.1 數據生產端
11.5.2 數據傳輸端
11.5.3 數據使用端
11.6 數據閉環
11.6.1 車端數據生產
11.6.2 云端數據應用
11.7 軟件OTA升級
11.8 小結
2章 關聯零部件需求
12.1 兄弟齊心，其利斷金
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量產自動駕駛 作者簡介
林偉，北京理工大學機械與車輛學院本、碩、博，親歷中國汽車工業“節能環保、智能網聯”15載。投身自動駕駛行業至今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劃控制算法，后拓展至量產系統解決方案，其間主導和參與了多個行業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途徑，如具身智能。
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