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汽车与交通运输

自动驾驶规划理论与实践——Lattice算法详解(微课视频版)

作者：樊胜利,卢盛荣

出版社：清华大学出版社出版时间：暂无

开本： 16开 页数： 175

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

自动驾驶规划理论与实践——Lattice算法详解(微课视频版) 版权信息

ISBN：9787302663874
条形码：9787302663874 ; 978-7-302-66387-4
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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汽车与交通运输

自动驾驶规划理论与实践——Lattice算法详解(微课视频版) 本书特色

本书是一本兼顾Lattice算法的理论性与实战性的书籍，既包含Lattice算法中设计的基础理论知识，又有配套的代码示例与注释，包括详细的理论分析，实操性强。每个知识点都配有源码解析，力求精简，在轻松掌握基础知识的同时对代码的实操部分可快速进入实战。资深自动驾驶算法专家手把手教你从零基础学习Lattice规划算法的基础理论与开发实践配套8章教学课件，30多个示例源代码，212分钟视频讲解★在智能网联汽车行业不断升温的今天，自动驾驶技术站在了风口浪尖。尤其是随着百度Apollo开源代码的发布，自动驾驶算法的学习与应用变得更加广泛，然而，理论与实践之间的鸿沟仍然存在，这也是本书意图弥补的空缺。本书作者以其深厚的行业背景和技术积累，为我们提供了一本关于自动驾驶核心技术——Lattice算法的深度解析。本书对复杂的算法原理和代码实现详尽地进行了阐述。对于想要学习和理解自动驾驶规划算法的读者来讲，本书无疑是一本不可多得的好书。 ——肖猛，汽车行业中间件及自动驾驶数据闭环专家、百度智能云汽车行业解决方案总经理 ★人工智能作为引领互联网下一个时代的技术，近年来已在交通、医疗、教育、金融等领域得到广泛应用，而2023年基于大模型的AI产品ChatGPT的横空出世，更是引爆了人们对人工智能技术的热情。值此自动驾驶技术在智能网联汽车行业百花齐放即将到来的时代，本书应运而生。本书在讲解Lattice理论的同时，结合其在百度自动驾驶规划控制算法的*佳实践，深入浅出地讲解Lattice算法，无论是对爱好自动驾驶算法的学生，还是在工作岗位上的算法工程师都具有很好的学习价值。 ——孟宪刚，北京京深深向科技有限公司北京分公司、自动驾驶领域基础软件开发高级专家★随着智能网联汽车的发展，无人驾驶技术也进入大众的视野。在无人驾驶系统的实现过程中，只是让系统能够发现及感知到周围的物体是远远不够的，如何对前进路线进行规划控制也是关键环节之一，但目前业界尚没有成熟统一的规划控制算法。Lattice 算法作为一款优秀的规划控制算法，具有许多值得学习和借鉴的地方。本书不仅翔实、全面地介绍了Lattice相关技术细节，也兼顾了算法实现，对于相关领域的学习研究人员和工程人员都具有重要参考价值，是一本不可多得的学术著作。 ——邢雨，北京三快在线科技有限公司、美团无人配送车软件开发工程师★智能网联汽车行业的迅猛发展，使自动驾驶技术受到了广泛关注。作者长期从事雷达信号处理方面的研究，具有深厚的理论功底和丰富的实战工程经验，在国内自动驾驶领域的大厂担任技术总监和首席技术官等职务，取得了一系列丰硕的成果。本书基于百度Apollo开源平台，深入浅出地对Lattice算法在自动驾驶领域的应用进行了剖析，给该领域的从业者提供了一个珍贵的学习资料。 ——吕波，北京宏动科技股份有限公司高级工程师、首席射频专家资深自动驾驶算法专家手把手教你从零基础学习Lattice规划算法的基础理论与开发实践配套8章教学课件，30多个示例源代码，100多分钟视频讲解

自动驾驶规划理论与实践——Lattice算法详解(微课视频版) 内容简介

本书以Apollo 6.0自动驾驶算法为背景，以Lattice运动规划算法为主线，以线性插值、frenet坐标与笛卡儿坐标转换、4次多项式与5次多项式、二次规划等为算法的理论基础，引导读者由浅入深的了解Frenet坐标系提出的背景、Frennet坐标与笛卡儿坐标系之间的相互转化关系、静态障碍物与动态障碍物S-T图的生成、横纵向运动轨迹的生成与优化等内容，讲解注重理论与代码的结合，既可以有效加深读者对算法的进一步理解与认知，也可以提升读者算法工程化的实操能力。本书共8章，从Apollo 6.0代码入手，按照代码的实现流程，详细讲述了Lattice规划算法在不同阶段的处理过程，例如Frenet坐标系与Cartesian坐标系之间的转化关系与各个公式的推导过程、参考线的离散化、静态障碍物与动态障碍物的生成、横纵向轨迹与多项式的运用，碰撞检测与轨迹的优化等内容，从零起步，系统深入地剖析了Lattice算法的核心原理与知识点。本书示例代码丰富，实际性和系统性较强，关键章节配有详细的视频讲解，助力读者透彻理解书中的重点与难点。本书不仅适合初学者入门，算法公式的推导过程与代码的对比分析对于工作多年的开发者也有参考价值，并可作为高等院校和培训机构自动驾驶专业的教学参考书。

自动驾驶规划理论与实践——Lattice算法详解(微课视频版) 目录

第1章 Lattice算法概述 1.1 背景 1.2 基本思想 1.3 总体框架第2章笛卡儿坐标系与Frenet坐标系 2.1 Frenet坐标系提出的背景 2.2 Frenet坐标系 2.2.1 定义 2.2.2 特点 2.3 Frenet坐标系与笛卡儿坐标系的相互转换 2.3.1 笛卡儿坐标向Frenet坐标转换 2.3.2 Frenet坐标向Cartesian坐标转换 2.4 实例分析 2.4.1 基于Python的实例分析 2.4.2 基于Apollo 6.0的C++实例分析 2.5 小结 2.5.1 过度依赖参考线 2.5.2 Cartesian坐标系与Frenet坐标系转换的不一致性第3章参考线的离散化与匹配点的选择 3.1 参考线的描述与计算 3.2 参考线的离散化与s（t）的计算 3.2.1 离散化与计算过程 3.2.2 实例分析 3.3 匹配点的选择 3.3.1 匹配点选择的描述 3.3.2 线性插值计算过程的描述 3.3.3 实例分析 3.4 小结第4章静态障碍物与动态障碍物S-T图的构建 4.1 障碍物的描述 4.1.1 障碍物与BB 4.1.2 障碍物的几何中心点与后轴中心点的变换 4.1.3 障碍物与车道之间关系的描述 4.2 静态障碍物与S-T图 4.2.1 静态障碍物S-T图的构建 4.2.2 静态障碍物S-T图的代码解析 4.3 动态障碍物与ST图 4.3.1 动态障碍物位置的确定 4.3.2 动态障碍物的重构及端点极值的确定 4.3.3 动态障碍物S-T图的构建 4.3.4 动态障碍物ST图构建的代码解析 4.4 自车速度的限制与规划目标的确定 4.5 小结第5章纵向运动轨迹规划 5.1 纵向运动场景的分类与描述 5.2 基于定速巡航的纵向运动轨迹的生成 5.2.1 可行驶区域的描述与计算 5.2.2 纵向运动轨迹生成算法描述 5.2.3 纵向运动轨迹的生成 5.3 有障碍物条件下纵向运动轨迹的生成 5.3.1 车道跟随条件下末状态的采样策略 5.3.2 超车条件下末状态的采样策略 5.3.3 自车末状态ST点的筛选 5.3.4 纵向运动轨迹的生成 5.4 有停车点的条件下纵向运动轨迹的生成 5.4.1 自车末状态S-T采样 5.4.2 代码解析 5.5 小结第6章横向运动轨迹规划 6.1 基于s的5次多项式的横向运动轨迹的生成 6.1.1 横向运动轨迹生成的算法描述 6.1.2 基于s的5次多项式的描述 6.1.3 代码解析 6.2 基于二次规划的横向运动轨迹的生成 6.2.1 等间隔横向采样 6.2.2 根据参考线新边界 6.2.3 根据静态障碍物新边界 6.2.4 基于二次规划（OSQP）的横向运动轨迹规划模型的构建与求解 6.3 实例分析 6.4 代码解析 6.5 小结第7章横纵向运动轨迹的评估 7.1 碰撞区域的构建 7.1.1 磁撞区域构建过程详解 7.1.2 代码解析 7.2 纵向运动参考速度的构建 7.2.1 定速巡航场景下纵向运动参考速度的构建 7.2.2 定点停车场景下纵向参考速度的构建 7.2.3 代码解析 7.3 纵向运动轨迹的过滤 7.3.1 停车点、当前点与轨迹规划终点的关系约束 7.3.2 纵向运动轨迹中的速度、加速度和加加速度的关系约束 7.3.3 代码解析 7.4 横纵向运动轨迹的评估与计算 7.4.1 纵向运动轨迹cost的计算 7.4.2 横向运动轨迹cost的计算 7.5 小结第8章横纵向运动轨迹的优选 8.1 障碍物运动轨迹预测环境的构建 8.1.1 障碍物的过滤 8.1.2 障碍物预测轨迹的生成 8.1.3 代码解析 8.2 横纵向运动轨迹的合成 8.3 轨迹的检验与验证 8.3.1 轨迹的验证 8.3.2 代码解析 8.4 碰撞检测与横纵向运动轨迹的优选 8.4.1 向量点积的定义与应用 8.4.2 Axis Aligned Bounding Box（AABB）碰撞检测算法描述 8.4.3 Oriented Bounding Box（OBB）磁撞检测算法描述 8.4.4 代码解析 8.5 小结

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自动驾驶规划理论与实践——Lattice算法详解(微课视频版) 作者简介

樊胜利，博士，智能网联汽车技术方向副教授，总装备部优秀博士论文与全军优秀博士论文百篇提名获得者，在《系统工程与运筹》、《装备学院学报》、《mobile information systems》和《装备指挥学院学报》等核心期刊与SCI期刊发表论文30余篇，出版专著一部。曾历任森思泰克河北有限公司总工，北京亮道智能汽车技术有限公司技术部负责人，国汽智控(北京)有限公司算法实现总监，专注于环境感知、多传感器信息融合、轨迹预测、规划与控制等全栈算法，在多种计算平台，例如TDA4、MDC300、MDC610，进行算法的移植与开发，积累了丰富的嵌入式系统开发经验，与比亚迪、宇通、华为等主机厂和互联网公司进行了深入合作。现任河北工业职业技术大学汽车工程系副教授。卢盛荣，教授，龙岩学院数学与信息工程学院常务副院长。福州大学数学本科、计算机应用技术领域工程硕士。主要研究方向包括模式识别、大数据与软件工程、机器学习。从事高校教科研及管理工作，承担多门课程教学任务，发表论文10余篇，主持省级课题2项，横向课题30多项，获1项发明专利。

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