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量產(chǎn)自動駕駛

作者：林偉 編
出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2024-09-01
開本： 16開 頁數(shù)： 552
中 圖 價:¥94.8(7.3折) 定價  ¥129.8 登錄后可看到會員價
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量產(chǎn)自動駕駛 版權(quán)信息

量產(chǎn)自動駕駛 本書特色

筆者根據(jù)多年的從業(yè)經(jīng)驗和學(xué)習(xí)過程，在書中主要詳細(xì)總結(jié)了量產(chǎn)自動駕駛相關(guān)的產(chǎn)品，算法，系統(tǒng)三方面內(nèi)容。相信可以幫助讀者朋友對該領(lǐng)域構(gòu)建相對完整和細(xì)致的認(rèn)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(fā)讀者朋友的思考和討論。相比于行業(yè)發(fā)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(chǎn)品和技術(shù)層出不窮。自動駕駛行業(yè)中，學(xué)術(shù)屆的前沿成果往往在一年至一年半內(nèi)即可應(yīng)用到量產(chǎn)車內(nèi)。因此，書中無法 囊括不斷涌現(xiàn)的新興技術(shù)，還請各位讀者朋友諒解，但愿有機(jī)會與大家在其他場合進(jìn)一步探討；仡櫧曜詣玉{駛行業(yè)發(fā)展的歷程，大家耳熟能詳?shù)年P(guān)鍵詞包括L2和L4之爭、RoboTaxi、接管里程、數(shù)據(jù)閉環(huán)、量產(chǎn)交付、高速巡航、代客泊車、城區(qū)巡航、L3準(zhǔn)入、數(shù)據(jù)驅(qū)動、BEV、Occ、無圖化、端到端、大模型等。如今自動駕駛已經(jīng)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(chǎn)賽道還在向前不斷延伸，衷心祝愿各位同行一起奮進(jìn)，譜寫新的篇章，為人類帶來 安全、 舒適、 便捷、可量產(chǎn)的自動駕駛產(chǎn)品和技術(shù)。此外，隨著人工智能的發(fā)展，近兩年“具身機(jī)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(shù)和工程思想對“具身機(jī)器人” 參考意義。放眼望去，在自動駕駛不遠(yuǎn)的身后，不同類型的量產(chǎn)“具身機(jī)器人”正在紛至沓來，沿著自動駕駛的腳步進(jìn)入千家萬戶。

量產(chǎn)自動駕駛 內(nèi)容簡介

本書圍繞量產(chǎn)自動駕駛的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)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(yè)的發(fā)展歷程,量產(chǎn)賽道的形成,以及量產(chǎn)自動駕駛研發(fā)體系。
產(chǎn)品篇(第2~5章)主要講解量產(chǎn)產(chǎn)品方案和典型的量產(chǎn)功能,具體包括傳統(tǒng)的ADAS功能、行車功能以及泊車功能。
算法篇(第6~9章)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動駕駛算法特征,詳細(xì)講解全棧算法內(nèi)容及演進(jìn)路線,具體包括感知融合算法(視覺、激光、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)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(yù)測規(guī)劃控制算法(目標(biāo)物軌跡預(yù)測、自車軌跡規(guī)劃、車輛橫縱向控制等)。
系統(tǒng)篇(第10~14章)詳細(xì)講解自動駕駛系統(tǒng)在工程落地過程中需要明確的技術(shù)方案,具體包括系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)聯(lián)系統(tǒng)方案、關(guān)聯(lián)零部件需求、系統(tǒng)安全、系統(tǒng)集成與評價。
展望篇(第15章)從產(chǎn)品、技術(shù)、商業(yè)模式三個角度對量產(chǎn)自動駕駛的未來發(fā)展趨勢進(jìn)行展望。
本書結(jié)構(gòu)完整清晰,內(nèi)容翔實,理論基礎(chǔ)和工程實踐兼?zhèn)?適合所有已從事或?qū)⒁獜氖伦詣玉{駛領(lǐng)域相關(guān)工作人員閱讀和參考。由于書中講解的技術(shù)貼近產(chǎn)業(yè)、內(nèi)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(xué)及參考。此外,具身機(jī)器人產(chǎn)業(yè)在全球范圍內(nèi)剛剛開始萌芽,其核心技術(shù)框架與自動駕駛重疊度很高,本書也可作為機(jī)器人相關(guān)從業(yè)人員的參考書目之一。

量產(chǎn)自動駕駛 目錄

背景篇 第1章 緒論 1.1 行業(yè)先驅(qū)們 1.1.1 世界的洪流 1.1.2 我們的探索 1.2 量產(chǎn)賽道的形成 1.3 量產(chǎn)研發(fā)體系 1.4 本書主要內(nèi)容 產(chǎn)品篇 第2章 產(chǎn)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(chǎn)品細(xì)節(jié) 2.5 小結(jié) 第3章 傳統(tǒng)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(jié) 第4章 行車功能 4.1 什么是行車功能 4.2 自適應(yīng)巡航 4.3 車道巡航 4.4 巡航換道 4.5 高速導(dǎo)航巡航 4.6 城市導(dǎo)航巡航 4.7 脫手和脫眼 4.8 小結(jié) 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(yuǎn)程召喚 5.4 記憶泊車 5.5 代客泊車 5.6 遠(yuǎn)程監(jiān)控泊車 5.7 小結(jié) 算法篇 第6章 數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動駕駛算法 6.1 自動駕駛算法的組成 6.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動思想 6.3 學(xué)習(xí)什么 6.4 向誰學(xué)習(xí) 6.4.1 云端大模型真值系統(tǒng) 6.4.2 高精密設(shè)備真值系統(tǒng) 6.4.3 高精度地圖真值系統(tǒng) 6.4.4 自動化真值方案應(yīng)用 6.5 如何學(xué)習(xí) 6.5.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 6.5.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計 6.5.3 模型訓(xùn)練 6.6 小結(jié) 第7章 感知與融合 7.1 “看得見且看得準(zhǔn)” 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(tǒng)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(dá)感知 7.4.1 回波信號處理 7.4.2 傳統(tǒng)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(dá)感知 7.5.1 傳統(tǒng)方法檢測 7.5.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動檢測方法探討 7.6 多傳感器時空融合 7.6.1 目標(biāo)級融合 7.6.2 特征級融合 7.6.3 數(shù)據(jù)級融合 7.7 小結(jié) 第8章 建圖和定位 8.1 看不見的地方靠記憶 8.2 SLAM技術(shù) 8.2.1 前端里程計 8.2.2 后端優(yōu)化 8.2.3 回環(huán)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(shù)據(jù)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(huán)境定位 8.6.2 室內(nèi)環(huán)境定位 8.7 數(shù)據(jù)驅(qū)動建圖定位方法 8.7.1 重建的新視角合成 8.7.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動里程計 8.7.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動元素匹配 8.8 小結(jié) 第9章 預(yù)測、規(guī)劃以及控制 9.1 通過預(yù)判來博弈 9.2 目標(biāo)物軌跡預(yù)測 9.2.1 傳統(tǒng)方法 9.2.2 序列網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 9.2.3 圖網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 9.2.4 生成網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 9.3 自車軌跡規(guī)劃 9.3.1 常規(guī)的行車規(guī)劃 9.3.2 常規(guī)的泊車規(guī)劃 9.3.3 三維時空聯(lián)合規(guī)劃 9.3.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動規(guī)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(jié) 系統(tǒng)篇 0章 系統(tǒng)架構(gòu) 10.1 自動駕駛系統(tǒng)架構(gòu)的組成 10.2 電子電器架構(gòu) 10.2.1 整車電子電器架構(gòu)演進(jìn)趨勢 10.2.2 域外架構(gòu) 10.2.3 域內(nèi)架構(gòu) 10.3 域控制器架構(gòu) 10.3.1 硬件架構(gòu) 10.3.2 軟件架構(gòu) 10.4 域內(nèi)傳感器架構(gòu) 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(shè)計方案 10.5 小結(jié) 1章 關(guān)聯(lián)系統(tǒng)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(xié)議 11.2.3 時間同步方案 11.3 傳感器標(biāo)定 11.3.1 標(biāo)定需求分析 11.3.2 量產(chǎn)標(biāo)定總體方案 11.3.3 傳感器生產(chǎn)線內(nèi)參標(biāo)定 11.3.4 整車生產(chǎn)線外參標(biāo)定 11.3.5 外參故障診斷 11.3.6 在線外參標(biāo)定 11.4 高精度地圖系統(tǒng)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(yuǎn)程在線監(jiān)控 11.5.1 數(shù)據(jù)生產(chǎn)端 11.5.2 數(shù)據(jù)傳輸端 11.5.3 數(shù)據(jù)使用端 11.6 數(shù)據(jù)閉環(huán) 11.6.1 車端數(shù)據(jù)生產(chǎn) 11.6.2 云端數(shù)據(jù)應(yīng)用 11.7 軟件OTA升級 11.8 小結(jié) 2章 關(guān)聯(lián)零部件需求 12.1 兄弟齊心，其利斷金
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量產(chǎn)自動駕駛 作者簡介

林偉，北京理工大學(xué)機(jī)械與車輛學(xué)院本、碩、博，親歷中國汽車工業(yè)“節(jié)能環(huán)保、智能網(wǎng)聯(lián)”15載。投身自動駕駛行業(yè)至今8年有余，致力于量產(chǎn)自動駕駛關(guān)鍵技術(shù)的研究和工程落地工作，先后就職于Faraday Future、美團(tuán)無人配送部、Momenta以及蔚來汽車。早期聚焦于自動駕駛決策規(guī)劃控制算法，后拓展至量產(chǎn)系統(tǒng)解決方案，其間主導(dǎo)和參與了多個行業(yè)知名的自動駕駛量產(chǎn)項目。目前主要從事新階段自動駕駛產(chǎn)品需求和面向下一代整車架構(gòu)的量產(chǎn)自動駕駛系統(tǒng)落地工作，與此同時，也在探索自動駕駛技術(shù)賦能其他領(lǐng)域的實現(xiàn)途徑，如具身智能。

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