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量产自动驾驶 版权信息
- ISBN：9787302671152
- 条形码：9787302671152 ; 978-7-302-67115-2
- 装帧：70g胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
量产自动驾驶 本书特色
笔者根据多年的从业经验和学习过程，在书中主要详细总结了量产自动驾驶相关的产品，算法，系统三方面内容。相信可以帮助读者朋友对该领域构建相对完整和细致的认知。书中各处不乏笔者的个人观点和见解，希望可以起到抛砖引玉的作用，激发读者朋友的思考和讨论。相比于行业发展的日新月异，本书的完成过程略显漫长。在写作和修订过程中，新的产品和技术层出不穷。自动驾驶行业中，学术届的前沿成果往往在一年至一年半内即可应用到量产车内。因此，书中无法 囊括不断涌现的新兴技术，还请各位读者朋友谅解，但愿有机会与大家在其他场合进一步探讨。回顾近十年自动驾驶行业发展的历程，大家耳熟能详的关键词包括L2和L4之争、RoboTaxi、接管里程、数据闭环、量产交付、高速巡航、代客泊车、城区巡航、L3准入、数据驱动、BEV、Occ、无图化、端到端、大模型等。如今自动驾驶已经被越来越多的人所接受和依赖，该功能逐渐成为人们选购车辆考虑的 重要因素之一。量产赛道还在向前不断延伸，衷心祝愿各位同行一起奋进，谱写新的篇章，为人类带来 安全、 舒适、 便捷、可量产的自动驾驶产品和技术。此外，随着人工智能的发展，近两年“具身机器人”也逐步兴起。自动驾驶与之皆为人工智能浪潮中冲刷出来的明珠,两者同根同源，一脉相承。本书所讲的自动驾驶核心技术和工程思想对“具身机器人” 参考意义。放眼望去，在自动驾驶不远的身后，不同类型的量产“具身机器人”正在纷至沓来，沿着自动驾驶的脚步进入千家万户。
量产自动驾驶 内容简介
本书围绕量产自动驾驶的相关内容进行讲解,共分为五篇15章。
背景篇(第1章)主要讲解自动驾驶行业的发展历程,量产赛道的形成,以及量产自动驾驶研发体系。
产品篇(第2~5章)主要讲解量产产品方案和典型的量产功能,具体包括传统的ADAS功能、行车功能以及泊车功能。
算法篇(第6~9章)基于数据驱动的自动驾驶算法特征,详细讲解全栈算法内容及演进路线,具体包括感知融合算法(视觉、激光、毫米波雷达、超声波雷达以及多传感器融合),建图定位算法(SLAM、高精度地图、众包建图、在线建图、高精度定位等),预测规划控制算法(目标物轨迹预测、自车轨迹规划、车辆横纵向控制等)。
系统篇(第10~14章)详细讲解自动驾驶系统在工程落地过程中需要明确的技术方案,具体包括系统架构、关联系统方案、关联零部件需求、系统安全、系统集成与评价。
展望篇(第15章)从产品、技术、商业模式三个角度对量产自动驾驶的未来发展趋势进行展望。
本书结构完整清晰,内容翔实,理论基础和工程实践兼备,适合所有已从事或将要从事自动驾驶领域相关工作人员阅读和参考。由于书中讲解的技术贴近产业、内容完备,且具备一定的前瞻性,因此非常适合高等院校教师用于教学及参考。此外,具身机器人产业在全球范围内刚刚开始萌芽,其核心技术框架与自动驾驶重叠度很高,本书也可作为机器人相关从业人员的参考书目之一。
量产自动驾驶 目录
背景篇
第1章 绪论
1.1 行业先驱们
1.1.1 世界的洪流
1.1.2 我们的探索
1.2 量产赛道的形成
1.3 量产研发体系
1.4 本书主要内容
产品篇
第2章 产品方案
2.1 光明的前景
2.2 明确车型定位
2.3 框定功能范围
2.4 定义产品细节
2.5 小结
第3章 传统ADAS功能
3.1 ADAS的由来
3.2 报警类功能
3.3 紧急控制类功能
3.4 舒适控制类功能
3.5 小结
第4章 行车功能
4.1 什么是行车功能
4.2 自适应巡航
4.3 车道巡航
4.4 巡航换道
4.5 高速导航巡航
4.6 城市导航巡航
4.7 脱手和脱眼
4.8 小结
第5章 泊车功能
5.1 泊车功能的定义
5.2 自动泊车辅助
5.3 远程召唤
5.4 记忆泊车
5.5 代客泊车
5.6 远程监控泊车
5.7 小结
算法篇
第6章 数据驱动的自动驾驶算法
6.1 自动驾驶算法的组成
6.2 数据驱动思想
6.3 学习什么
6.4 向谁学习
6.4.1 云端大模型真值系统
6.4.2 高精密设备真值系统
6.4.3 高精度地图真值系统
6.4.4 自动化真值方案应用
6.5 如何学习
6.5.1 数据预处理
6.5.2 网络结构设计
6.5.3 模型训练
6.6 小结
第7章 感知与融合
7.1 “看得见且看得准”
7.2 视觉感知
7.2.1 图像分类
7.2.2 单帧二维检测
7.2.3 单帧三维检测
7.2.4 时空多帧检测
7.3 激光感知
7.3.1 传统方法检测
7.3.2 基于点云投影的检测
7.3.3 基于点云特征表示的检测
7.3.4 时空多帧检测
7.4 毫米波雷达感知
7.4.1 回波信号处理
7.4.2 传统方法检测
7.4.3 基于2D图的检测
7.4.4 基于点云的检测
7.5 超声波雷达感知
7.5.1 传统方法检测
7.5.2 数据驱动检测方法探讨
7.6 多传感器时空融合
7.6.1 目标级融合
7.6.2 特征级融合
7.6.3 数据级融合
7.7 小结
第8章 建图和定位
8.1 看不见的地方靠记忆
8.2 SLAM技术
8.2.1 前端里程计
8.2.2 后端优化
8.2.3 回环检测
8.2.4 建图
8.3 高精度地图
8.4 众包建图
8.4.1 车端建图数据生成
8.4.2 云端自动化建图
8.5 在线建图
8.6 高精度定位
8.6.1 室外环境定位
8.6.2 室内环境定位
8.7 数据驱动建图定位方法
8.7.1 重建的新视角合成
8.7.2 数据驱动里程计
8.7.3 数据驱动元素匹配
8.8 小结
第9章 预测、规划以及控制
9.1 通过预判来博弈
9.2 目标物轨迹预测
9.2.1 传统方法
9.2.2 序列网络预测
9.2.3 图网络预测
9.2.4 生成网络预测
9.3 自车轨迹规划
9.3.1 常规的行车规划
9.3.2 常规的泊车规划
9.3.3 三维时空联合规划
9.3.4 数据驱动规划
9.4 车辆控制
9.4.1 几何路径跟踪
9.4.2 LQR路径跟踪
9.4.3 PID纵向跟踪
9.4.4 MPC轨迹跟踪
9.5 小结
系统篇
0章 系统架构
10.1 自动驾驶系统架构的组成
10.2 电子电器架构
10.2.1 整车电子电器架构演进趋势
10.2.2 域外架构
10.2.3 域内架构
10.3 域控制器架构
10.3.1 硬件架构
10.3.2 软件架构
10.4 域内传感器架构
10.4.1 场景建模
10.4.2 运动建模
10.4.3 检测能力建模
10.4.4 视场范围校核
10.4.5 域控制器资源校核
10.4.6 选型和布置
10.4.7 典型设计方案
10.5 小结
1章 关联系统方案
11.1 自动驾驶不可独善其身
11.2 时间同步
11.2.1 时间同步需求
11.2.2 时间同步协议
11.2.3 时间同步方案
11.3 传感器标定
11.3.1 标定需求分析
11.3.2 量产标定总体方案
11.3.3 传感器生产线内参标定
11.3.4 整车生产线外参标定
11.3.5 外参故障诊断
11.3.6 在线外参标定
11.4 高精度地图系统适配
11.4.1 地图车云安全链路
11.4.2 地图下载和 新
11.4.3 车端地图渲染显示
11.5 泊车远程在线监控
11.5.1 数据生产端
11.5.2 数据传输端
11.5.3 数据使用端
11.6 数据闭环
11.6.1 车端数据生产
11.6.2 云端数据应用
11.7 软件OTA升级
11.8 小结
2章 关联零部件需求
12.1 兄弟齐心，其利断金
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量产自动驾驶 作者简介
林伟，北京理工大学机械与车辆学院本、硕、博，亲历中国汽车工业“节能环保、智能网联”15载。投身自动驾驶行业至今8年有余，致力于量产自动驾驶关键技术的研究和工程落地工作，先后就职于Faraday Future、美团无人配送部、Momenta以及蔚来汽车。早期聚焦于自动驾驶决策规划控制算法，后拓展至量产系统解决方案，其间主导和参与了多个行业知名的自动驾驶量产项目。目前主要从事新阶段自动驾驶产品需求和面向下一代整车架构的量产自动驾驶系统落地工作，与此同时，也在探索自动驾驶技术赋能其他领域的实现途径，如具身智能。
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