本書深入淺出地講解了面向封閉、低速場景的自動駕駛主流關鍵技術，主要包括無人駕駛系統架構、ROS中間件的原理、剛體運動的三維表示、定位與建圖、環境感知、路線搜索、運動規劃和底盤控制，在介紹數學概念和算法原理時還提供了直觀的交互式程序。
本書適合對無人駕駛或移動機器人感興趣的師生閱讀，也可以供從事該領域研究工作的技術人員參考。
胡亞南，博士，主要研究方向為移動機器人控制、運動規劃。參與國家自然科學基金項目，已發表論文6篇，申報專利7項。長期從事移動機器人算法的設計開發工作，完成多項室內AGV和室外AMR機器人算法設計，負責的項目獲得江蘇省“雙創博士”資助。對機器人、無人駕駛和人工智能中相關技術都有深入的研究。
第1章 無人駕駛技術概述 001
1.1 無人駕駛行業發展現狀 002
1.2 無人駕駛車輛的組成 003
1.3 無人駕駛技術開發對從業者專業技能的要求 005
第2章 無人駕駛軟件平臺 007
2.1 軟件平臺架構 008
2.2 程序開發 009
2.2.1 shell 命令 009
2.2.2 性能調試工具 013
2.3 ROS 系統簡介 015
2.3.1 節點的誕生 016
2.3.2 節點間的通信 018
2.3.3 序列化 024
2.3.4 ROS 中的時間 026
2.3.5 ROS 常用工具 028
第3章 三維空間中運動的表示 031
3.1 概述 032
3.2 旋轉矩陣 033
3.3 歐拉角 040
3.4 四元數 045
3.4.1 四元數的定義 045
3.4.2 四元數的運算 046
3.4.3 四元數與旋轉 050
3.4.4 四元數的插值 053
3.5 李群與旋轉 058
3.5.1 什么是李群 058
3.5.2 三維旋轉群 064
3.5.3 李群基本運算 075
3.6 車輛運動表示 087
第4章 定位技術 089
4.1 概述 090
4.2 GNSS 定位 092
4.2.1 GNSS 常用坐標系 092
4.2.2 RTK 技術 094
4.3 激光定位 094
4.3.1 激光雷達原理 094
4.3.2 LOAM 系列 095
4.3.3 特征點提取 095
4.3.4 特征點匹配 098
4.3.5 環境建圖 103
4.4 多傳感器融合 105
4.4.1 概率論基礎 106
4.4.2 Kalman 濾波原理 110
第5章 環境感知技術 118
5.1 感知系統概述 119
5.1.1 感知系統的功能 119
5.1.2 傳統感知技術 120
5.1.3 基于深度學習的感知技術 123
5.2 視覺檢測技術 134
5.2.1 Yolo 設計思想 134
5.2.2 Yolo 網絡結構 136
5.2.3 損失函數 138
5.2.4 訓練技巧 139
5.2.5 Yolo 的擴展 140
5.3 激光點云檢測技術 141
5.3.1 點云數據的特點 141
5.3.2 PointPillars 設計思想 142
5.3.3 PointPillars 網絡結構 142
5.4 通用障礙物檢測技術 146
5.4.1 占用柵格的基本概念 146
5.4.2 Transformer 主干網絡 148
5.4.3 占用柵格網絡的結構 149
第6章 路線搜索技術 153
6.1 功能概述 154
6.2 路線搜索算法 154
6.2.1 圖搜索問題 154
6.2.2 從邊松弛到A??算法 155
6.3 路線搜索的具體實現 167
6.3.1 高精地圖 167
6.3.2 消息格式 169
6.3.3 整體架構 171
6.3.4 基本概念 173
6.3.5 黑名單路段 174
6.3.6 A??搜索算法 176
6.3.7 后處理 180
第7章 規劃決策技術 185
7.1 規劃決策系統概述 186
7.2 車道行車規劃 186
7.2.1 Frenet 坐標系 186
7.2.2 參考線平滑 187
7.2.3 橫向規劃 195
7.2.4 縱向規劃 201
7.2.5 仿真結果 205
7.3 開放場地規劃 206
7.3.1 混合A??算法 206
7.3.2 Dubins 曲線與Reeds-Shepp 曲線 209
7.3.3 速度規劃 217
7.3.4 曲線平滑 226
7.3.5 仿真結果 234
第8章 運動控制技術 238
8.1 控制理論 239
8.1.1 車輛運動學模型 239
8.1.2 可控性分析 241
8.1.3 小時間可控性 244
8.2 控制方法 247
8.2.1 純跟蹤方法 247
8.2.2 模型預測控制 248
8.3 仿真試驗 250
8.3.1 純跟蹤控制仿真 251
8.3.2 模型預測控制仿真 254
附錄一 隨書代碼使用方法 256
附錄二 無人駕駛領域常用術語 258
參考文獻 262
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