1 無人車：正在開始的未來 1
1.1 正在走來的無人駕駛 2
1.2 自動駕駛的分級 4
1.3 無人駕駛係統簡介 7
1.4 序幕剛啓 18
1.5 參考資料 18
2 光學雷達在無人駕駛技術中的應用 21
2.1 無人駕駛技術簡介 21
2.2 光學雷達基礎知識 22
2.3 LiDAR在無人駕駛技術中的應用領域 24
2.4 LiDAR技術麵臨的挑戰 26
2.5 展望未來 28
2.6 參考資料 28
3 GPS及慣性傳感器在無人駕駛中的應用 30
3.1 無人駕駛定位技術 30
3.2 GPS簡介 31
3.3 慣性傳感器簡介 34
3.4 GPS和慣性傳感器的融閤 36
3.5 結論 37
3.6 參考資料 38
4 基於計算機視覺的無人駕駛感知係統 39
4.1 無人駕駛的感知 39
4.3 計算機視覺能幫助無人車輛解決的問題 42
4.4 Optical Flow和立體視覺 43
4.5 物體的識彆與追蹤 45
4.6 視覺裏程計算法 47
4.7 結論 48
4.8 參考資料 49
5 捲積神經網絡在無人駕駛中的應用 50
5.1 CNN簡介 50
5.2 無人駕駛雙目3D感知 51
5.3 無人駕駛物體檢測 54
5.4 結論 59
5.5 參考資料 59
6 增強學習在無人駕駛中的應用 61
6.1 增強學習的簡介 61
6.2 增強學習算法 63
6.3 使用增強學習幫助決策 68
6.4 無人駕駛的決策介紹 70
6.5 參考資料 74
7 無人駕駛的規劃與控製 75
7.1 規劃與控製簡介 75
7.2 路由尋徑 77
7.3 行為決策 84
7.4 動作規劃 93
7.5 反饋控製 102
7.6 無人車規劃控製結語 105
7.7 參考資料 106
8 基於ROS的無人駕駛係統 108
8.1 無人駕駛：多種技術的集成 108
8.2 機器人操作係統（ROS）簡介 110
8.3 係統可靠性 115
8.4 係統通信性能提升 116
8.5 係統資源管理與安全性 117
8.6 結論 118
8.7 參考資料 118
9 無人駕駛的硬件平颱 120
9.1 無人駕駛：復雜係統 120
9.2 傳感器平颱 121
9.3 計算平颱 140
9.4 控製平颱 150
9.5 結論 157
9.6 參考資料 158
10 無人駕駛係統安全 160
10.1 針對無人駕駛的安全威脅 160
10.2 無人駕駛傳感器的安全 161
10.3 無人駕駛操作係統的安全 162
10.4 無人駕駛控製係統的安全 163
10.5 車聯網通信係統的安全性 165
10.6 安全模型校驗方法 168
10.7 參考資料 169
11 基於Spark與ROS的分布式無人駕駛模擬平颱 171
11.1 無人駕駛模擬技術 171
11.2 基於ROS的無人駕駛模擬器 173
11.3 基於Spark的分布式的模擬平颱 175
11.4 結論 178
11.5 參考資料 178
12 無人駕駛中的高精地圖 180
12.1 電子地圖分類 180
12.2 高精地圖的特點 183
12.3 高精地圖的生産 185
12.4 無人駕駛場景中的應用 188
12.5 高精地圖的現狀與結論 190
12.6 參考資料 191
13 無人駕駛的未來 192
13.1 無人駕駛的商業前景 192
13.2 無人駕駛汽車麵臨的障礙 194
13.3 無人駕駛産業 198
13.4 全球化下的無人駕駛 203
13.5 無人駕駛發展對策 205
13.6 可預見的未來 207
13.7 參考資料 208
· · · · · · (收起)