無(wú)人駕駛技術(shù)

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(chē)結(jié)構(gòu)組成 10
　1.4　無(wú)人駕駛車(chē)輛的技術(shù)趨勢(shì)及應(yīng)用 12
　　1.4.1　無(wú)人駕駛與車(chē)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(chē)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(chē)的大腦 22
　　2.1.4　無(wú)人駕駛汽車(chē)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(chē)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(chē)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(chē)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(chē)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(chē)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(chē)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(chē)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(chē)路徑跟蹤 144
　8.1　無(wú)人駕駛汽車(chē)的轉(zhuǎn)向控制 144
　8.2　汽車(chē)運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)控制 145
　8.3　汽車(chē)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(chē)聯(lián)網(wǎng)與無(wú)人駕駛 178
　10.1　車(chē)載數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)的劃分及應(yīng)用范圍 179
　10.2　車(chē)載網(wǎng)絡(luò)及數(shù)據(jù)總線 181
　10.3　車(chē)聯(lián)網(wǎng)架構(gòu) 183
　　10.3.1　車(chē)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(chē)聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)方案 185
　　10.3.4　車(chē)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(chē)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(chē)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(chē)測(cè)試 217

參考文獻(xiàn) 222