作品简介

本书参照产业界自动驾驶技术研发的基本流程,充分借鉴了产业界在自动驾驶技术领域中的实际研发经验,以高性能的智能小车和高度仿真的车道沙盘为实验教具和运行环境,深入浅出地讲解自动驾驶技术的原理与实际应用,为初学者打开一扇通往人工智能世界的大门。本书以帮助初学者如何从无到有地打造出具备自动驾驶功能的智能小车为主线,内容分为看车(了解自动驾驶)、造车(设计智能小车)、开车(收集训练数据)、写车(编写自动驾驶模型)、算车(训练和优化自动驾驶模型)、玩车(部署并验证自动驾驶模型)6章。初学者可以通过边学习理论知识边动手实践的方式,系统学习人工智能的算法理论和应用实例。本书没有堆砌艰深晦涩的公式推导,力求将枯燥难解的算法原理及模型进行直观的讲解,希望读者在学习的过程中,了解现实中自动驾驶技术的发展并获得运用人工智能解决自动驾驶难题的乐趣。

本书适合作为高等院校智能科学与技术、人工智能相关专业的教材,也适合作为人工智能研究人员、开发人员的参考书。

胡波,复旦大学教授、博士生导师。担任工业与信息化部IMT-2030(6G)推进组专家组成员、教育部电子信息类专业教学指导委员会委员、华为无线通信接入技术国家重点实验室学术委员会委员、上海市电子学会副理事长等学术职务。先后主持教育部新工科研究与实践项目、产教协同育人项目及上海市教改项目多项。主要从事智能信息处理与传输、未来无线通信技术、智能传感网的参数估计与跟踪、智能图像与视频处理、基于视频的目标检测与跟踪、智能信息处理(图像、视频)系统设计与实现等方面的研究。

作品目录

  • 序言 FOREWORD
  • 序言 FOREWORD
  • 前言 PREFACE
  • 视频目录
  • 第1章 看车:自动驾驶概述
  • 1.0 本章导读
  • 1.1 认识自动驾驶
  • 1.2 自动驾驶的实现
  • 1.3 自动驾驶中的人工智能
  • 1.4 自动驾驶面临的挑战
  • 1.5 开放性思考
  • 1.6 本章小结
  • 第2章 造车:自动驾驶系统软硬件基础
  • 2.0 本章导读
  • 2.1 汽车底盘结构
  • 2.2 汽车电子电气架构
  • 2.3 自动驾驶汽车系统
  • 2.4 智能小车系统
  • 2.5 开放性思考
  • 2.6 本章小结
  • 第3章 开车:自动驾驶数据收集与预处理
  • 3.0 本章导读
  • 3.1 机器学习与数据集
  • 3.2 自动驾驶数据收集与处理
  • 3.3 智能小车数据收集与处理
  • 3.4 开放性思考
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 写车:自动驾驶神经网络模型
  • 4.0 本章导读
  • 4.1 机器学习与神经网络
  • 4.2 自动驾驶中的卷积神经网络
  • 4.3 自动驾驶中其他模型结构
  • 4.4 智能小车建模实战演练
  • 4.5 开放性思考
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 算车:自动驾驶模型训练与调优
  • 5.0 本章导读
  • 5.1 模型与训练参数
  • 5.2 神经网络模型训练
  • 5.3 模型超参数优化
  • 5.4 训练效率与推理效果
  • 5.5 开放性思考
  • 5.6 本章小结
  • 第6章 玩车:智能小车模型部署与系统调试
  • 6.0 本章导读
  • 6.1 智能小车主要工作流程
  • 6.2 智能小车系统部署实现
  • 6.3 智能小车代码更改与性能调优
  • 6.4 智能小车系统问题调试与升级优化
  • 6.5 开放性思考
  • 6.6 本章小结
  • 参考文献
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