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第1章无人驾驶系统简介2

1.1无人驾驶技术概述2

1.2无人驾驶算法2

1.2.1传感3

1.2.2感知4

1.2.3目标识别与跟踪6

1.2.4决策6

1.3无人驾驶客户端系统8

1.3.1机器人操作系统8

1.3.2硬件平台11

1.4无人驾驶云平台11

1.4.1仿真模拟11

1.4.2高精度地图生成12

1.4.3深度学习模型训练13

1.5一切刚刚开始14

第2章无人驾驶车辆的定位系统15

2.1采用全球导航卫星系统定位15

2.1.1 GNSS概述15

2.1.2 GNSS误差分析17

2.1.3星基增强系统18

2.1.4载波相位差分技术和差分GNSS19

2.1.5精确点定位20

2.1.6全球定位系统和惯性导航系统的融合22

2.2采用激光雷达和高精度地图定位23

2.2.1激光雷达概述23

2.2.2高精度地图概述26

2.2.3激光雷达和高精度地图定位30

2.3视觉里程计34

2.3.1立体视觉里程计35

2.3.2单目视觉里程计36

2.3.3视觉惯性里程计36

2.4航位推算和轮式里程计38

2.4.1轮式编码器38

2.4.2轮式里程计误差39

2.4.3减少轮式里程计误差40

2.5多传感器融合42

2.5.1卡内基梅隆大学无人驾驶城市挑战赛车Boss42

2.5.2斯坦福大学无人驾驶城市挑战赛车Junior44

2.5.3梅赛德斯-奔驰无人驾驶车Bertha45

参考文献47

第3章无人驾驶的感知系统51

3.1概述51

3.2数据集52

3.3目标识别54

3.4语义分割56

3.5立体视觉、光流和场景流58

3.5.1立体视觉与深度信息58

3.5.2光流59

3.5.3场景流59

3.6目标跟踪61

3.7总结63

参考文献64

第4章深度学习在无人驾驶感知系统中的应用68

4.1卷积神经网络68

4.2目标检测69

4.3语义分割72

4.4立体视觉和光流75

4.4.1立体视觉75

4.4.2光流76

4.5总结79

参考文献80

第5章预测与路径规划82

5.1规划与控制模块概览82

5.1.1架构：广义上的规划与控制82

5.1.2各个模块的范围：以模块的方式解决问题84

5.2交通预测87

5.2.1将行为预测作为分类问题88

5.2.2车辆轨迹生成93

5.3车道级的路径规划94

5.3.1为路径规划创建权重有向图96

5.3.2典型的路径规划算法98

5.3.3规划图损失：强弱路径规划102

5.4总结103

参考文献103

第6章决策、规划和控制105

6.1行为决策105

6.1.1马尔可夫决策过程方法107

6.1.2基于场景的分治法109

6.2运动规划116

6.2.1车辆模型、道路模型、SL坐标系118

6.2.2划分为路径规划和速度规划的运动规划119

6.2.3划分为纵向规划和横向规划的运动规划126

6.3反馈控制130

6.3.1自行车模型130

6.3.2 PID控制132

6.4总结133

参考文献134

第7章基于增强学习的规划和控制136

7.1概述136

7.2增强学习138

7.2.1 Q-学习140

7.2.2 ACTOR-CRITIC方法144

7.3无人驾驶中基于学习的规划和控制146

7.3.1行为决策中的增强学习147

7.3.2基于增强学习的规划和控制147

7.4总结150

参考文献150

第8章无人驾驶客户端系统152

8.1无人驾驶系统：一个复杂的系统152

8.2无人驾驶的操作系统154

8.2.1 ROS综述154

8.2.2系统可靠性156

8.2.3性能优化157

8.2.4资源管理与安全性157

8.3计算平台158

8.3.1计算平台的实现158

8.3.2现有的计算解决方案159

8.3.3计算机体系结构设计的探索160

参考文献164

第9章无人驾驶云平台165

9.1概述165

9.2基础架构166

9.2.1分布式计算框架167

9.2.2分布式存储167

9.2.3异构计算168

9.3仿真模拟170

9.3.1 BinPipeRDD171

9.3.2连接ROS与Spark引擎172

9.3.3性能表现173

9.4模型训练173

9.4.1为什么使用Spark引擎174

9.4.2训练平台架构175

9.4.3异构计算176

9.5高精度地图生成176

9.5.1高精度地图177

9.5.2云端地图生成178

9.6总结179

参考文献179