具体描述
无人驾驶是一个复杂的系统，涉及的技术点种类多且跨度大，入门者常常不知从何入手。《第一本无人驾驶技术书》首先宏观地呈现了无人驾驶的整体技术架构，概述了无人驾驶中涉及的各个技术点。在读者对无人驾驶技术有了宏观认识后，《第一本无人驾驶技术书》深入浅出地讲解了无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法，深度学习在无人驾驶中的应用，无人驾驶系统软件和硬件平台，无人驾驶安全及无人驾驶云平台等多个主要技术点。《第一本无人驾驶技术书》的作者都是无人驾驶行业的从业者与研究人员，有着多年无人驾驶及人工智能技术的实战经验。
《第一本无人驾驶技术书》从实用的角度出发，以期帮助对无人驾驶技术感兴趣的从业者与相关人士实现对无人驾驶行业的快速入门，以及对无人驾驶技术的深度理解与应用实践。
作者简介
刘少山，PerceptIn联合创始人。加州大学欧文分校计算机博士。现在PerceptIn主要专注于机器人的核心SLAM与深度学习技术，以及其在智能硬件上的实现。在创立PerceptIn之前，在百度美国研发中心主要专注于百度无人车系统架构与产品化、深度学习，以及异构计算平台的架构与开发。
唐洁，华南理工大学计算机科学与工程学院副教授。唐洁博士现主要从事面向无人驾驶和机器人的大数据计算与存储平台、面向人工智能的计算体系架构、面向机器视觉的嵌入式系统研究。
吴双，依图科技研究科学家，依图硅谷研究院负责人。原百度研究院硅谷人工智能实验室资深研究科学家，原百度美国研发中心高级架构师。美国南加州大学物理博士，加州大学洛杉矶分校博士后，研究方向包括计算机和生物视觉，互联网广告算法和语音识别，曾在NIPS等国际会议中发表文章。
李力耘，百度美国研发中心无人驾驶高级架构师。本科毕业于清华大学电子工程系，后获得美国纽约大学计算机专业博士学位。加入百度后从事移动推荐、转换广告、图片变形、无人车决策规划等多个项目。目前在百度无人车部门负责无人车行为预测方向的系统架构及算法优化。拥有多项国际专利，其中已递交三十余项无人车决策预测相关专利申请。
目录信息
1.1 正在走来的无人驾驶 2
1.2 自动驾驶的分级 4
1.3 无人驾驶系统简介 7
1.4 序幕刚启 18
1.5 参考资料 18
2 光学雷达在无人驾驶技术中的应用 21
2.1 无人驾驶技术简介 21
2.2 光学雷达基础知识 22
2.3 LiDAR在无人驾驶技术中的应用领域 24
2.4 LiDAR技术面临的挑战 26
2.5 展望未来 28
2.6 参考资料 28
3 GPS及惯性传感器在无人驾驶中的应用 30
3.1 无人驾驶定位技术 30
3.2 GPS简介 31
3.3 惯性传感器简介 34
3.4 GPS和惯性传感器的融合 36
3.5 结论 37
3.6 参考资料 38
4 基于计算机视觉的无人驾驶感知系统 39
4.1 无人驾驶的感知 39
4.3 计算机视觉能帮助无人车辆解决的问题 42
4.4 Optical Flow和立体视觉 43
4.5 物体的识别与追踪 45
4.6 视觉里程计算法 47
4.7 结论 48
4.8 参考资料 49
5 卷积神经网络在无人驾驶中的应用 50
5.1 CNN简介 50
5.2 无人驾驶双目3D感知 51
5.3 无人驾驶物体检测 54
5.4 结论 59
5.5 参考资料 59
6 增强学习在无人驾驶中的应用 61
6.1 增强学习的简介 61
6.2 增强学习算法 63
6.3 使用增强学习帮助决策 68
6.4 无人驾驶的决策介绍 70
6.5 参考资料 74
7 无人驾驶的规划与控制 75
7.1 规划与控制简介 75
7.2 路由寻径 77
7.3 行为决策 84
7.4 动作规划 93
7.5 反馈控制 102
7.6 无人车规划控制结语 105
7.7 参考资料 106
8 基于ROS的无人驾驶系统 108
8.1 无人驾驶：多种技术的集成 108
8.2 机器人操作系统（ROS）简介 110
8.3 系统可靠性 115
8.4 系统通信性能提升 116
8.5 系统资源管理与安全性 117
8.6 结论 118
8.7 参考资料 118
9 无人驾驶的硬件平台 120
9.1 无人驾驶：复杂系统 120
9.2 传感器平台 121
9.3 计算平台 140
9.4 控制平台 150
9.5 结论 157
9.6 参考资料 158
10 无人驾驶系统安全 160
10.1 针对无人驾驶的安全威胁 160
10.2 无人驾驶传感器的安全 161
10.3 无人驾驶操作系统的安全 162
10.4 无人驾驶控制系统的安全 163
10.5 车联网通信系统的安全性 165
10.6 安全模型校验方法 168
10.7 参考资料 169
11 基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台 171
11.1 无人驾驶模拟技术 171
11.2 基于ROS的无人驾驶模拟器 173
11.3 基于Spark的分布式的模拟平台 175
11.4 结论 178
11.5 参考资料 178
12 无人驾驶中的高精地图 180
12.1 电子地图分类 180
12.2 高精地图的特点 183
12.3 高精地图的生产 185
12.4 无人驾驶场景中的应用 188
12.5 高精地图的现状与结论 190
12.6 参考资料 191
13 无人驾驶的未来 192
13.1 无人驾驶的商业前景 192
13.2 无人驾驶汽车面临的障碍 194
13.3 无人驾驶产业 198
13.4 全球化下的无人驾驶 203
13.5 无人驾驶发展对策 205
13.6 可预见的未来 207
13.7 参考资料 208
· · · · · · (收起)
读后感
给自己技术扫盲下。 1. 无人驾驶系统有算法端，client端和云端。 2. 算法端：传感 - 感知 - 决策。 3. client端：ROS，硬件平台（含传感器平台、控制平台和计算平台） 4. 云端：数据存储、模拟、高精度地图、深度学习模拟训练。 5. V2X 车联网通信，X表示到车、路、人。包含在5...
给自己技术扫盲下。 1. 无人驾驶系统有算法端，client端和云端。 2. 算法端：传感 - 感知 - 决策。 3. client端：ROS，硬件平台（含传感器平台、控制平台和计算平台） 4. 云端：数据存储、模拟、高精度地图、深度学习模拟训练。 5. V2X 车联网通信，X表示到车、路、人。包含在5...
给自己技术扫盲下。 1. 无人驾驶系统有算法端，client端和云端。 2. 算法端：传感 - 感知 - 决策。 3. client端：ROS，硬件平台（含传感器平台、控制平台和计算平台） 4. 云端：数据存储、模拟、高精度地图、深度学习模拟训练。 5. V2X 车联网通信，X表示到车、路、人。包含在5...
给自己技术扫盲下。 1. 无人驾驶系统有算法端，client端和云端。 2. 算法端：传感 - 感知 - 决策。 3. client端：ROS，硬件平台（含传感器平台、控制平台和计算平台） 4. 云端：数据存储、模拟、高精度地图、深度学习模拟训练。 5. V2X 车联网通信，X表示到车、路、人。包含在5...
给自己技术扫盲下。 1. 无人驾驶系统有算法端，client端和云端。 2. 算法端：传感 - 感知 - 决策。 3. client端：ROS，硬件平台（含传感器平台、控制平台和计算平台） 4. 云端：数据存储、模拟、高精度地图、深度学习模拟训练。 5. V2X 车联网通信，X表示到车、路、人。包含在5...
用户评价
坦白说，一开始我抱着一种“看看而已”的心态去翻阅这本书。毕竟“第一本”这样的称号，有时候会伴随着一些宣传的成分。然而，当我真正沉浸其中时，才发现这简直是一部宝藏。作者的功底可见一斑，他不仅对技术细节了如指掌，更能将复杂的概念转化成易于理解的语言。我印象最深刻的是关于“传感器冗余”和“失效安全”（fail-safe）的设计理念。书中详细阐述了为什么需要多种传感器互相备份，以及当某个传感器出现故障时，系统如何快速切换到备用模式，保证行车安全。这一点让我充分感受到了无人驾驶技术在安全性设计上的严谨和周密。此外，书中对“仿真测试”的重视程度也让我印象深刻。它解释了为什么在实际道路测试之前，需要进行大量的虚拟环境模拟，以验证算法的鲁棒性和有效性。这一点对于减少实际测试中的风险至关重要。这本书还涉及到了“人机交互”的设计，讨论了在无人驾驶模式下，如何与乘客进行有效的沟通，以及在紧急情况下如何将控制权安全地移交给人类驾驶员。这些细节都充分展现了作者对无人驾驶这项技术的全面思考，让我对未来无人驾驶汽车充满了信心。
老实说，我买这本书的初衷，是想深入了解一下那些在新闻里经常出现的“自动驾驶”到底是怎么实现的。这本书的内容，比我想象的要丰富得多。它不仅仅是关于算法和代码，更像是把整个无人驾驶的“大脑”一点点地剖析开来。从最初的“眼睛”——各种传感器，到“耳朵”——麦克风（虽然书中没有重点讲，但隐约提到了声音感知的重要性），再到“神经网络”——处理信息的CPU，以及最后的“决策系统”，书里都给出了详尽的介绍。我特别喜欢书中关于“感知融合”的章节，它解释了为什么需要多种传感器协同工作，以及如何将它们收集到的信息整合起来，形成对周围环境的全面认知。这就像是我们人类，既能用眼睛看，也能用耳朵听，还能用鼻子闻，然后大脑综合这些信息，才能做出准确的判断。书中还涉及了路径规划和决策控制，这部分内容非常精彩，让我明白了车辆是如何在复杂的交通环境中找到最优路径，并做出避障、变道、超车等一系列决策的。虽然有些部分涉及了数学公式，但作者都尽量给出了清晰的解释和图示，让我这个非专业人士也能勉强跟上。
我最近入手了一本号称是“第一本无人驾驶技术书”，拿到手的时候，说实话，心情挺复杂的。一方面是好奇，想看看这门听起来就很前沿的技术到底能写成什么样子；另一方面又有点担心，毕竟是“第一本”，会不会有些概念讲得不够深入，或者结构不够清晰。翻开书页，就被它严谨的排版和清晰的图示吸引了。作者似乎花了很大的心思去组织内容，从最基础的传感器原理讲起，比如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等等，它们是怎么工作的，各自的优缺点是什么，以及在无人驾驶系统中是如何配合使用的。接着，又深入到感知算法，包括目标检测、跟踪、分割，还有定位和建图技术，这些对我来说都是全新的领域。我尤其对其中关于深度学习在目标识别方面应用的章节印象深刻，作者用通俗易懂的语言解释了神经网络的原理，并结合了大量实际案例，让我这个技术小白也能大致理解其中的奥妙。这本书的优点在于，它没有上来就讲高深的数学模型，而是循序渐进，让读者有时间去消化和吸收。虽然我还没完全读完，但已经感觉收获颇丰，对无人驾驶这项技术的整体框架有了初步的认识，并且对它背后的技术原理有了更深层次的理解。
我一直对智能科技充满热情，而无人驾驶无疑是当前最引人瞩目的领域之一。当我看到这本《第一本无人驾驶技术书》时，就迫不及待地想一探究竟。这本书的内容，真的让我大开眼界。它从最基础的硬件组成，如高性能计算平台、高精度地图，到最核心的软件算法，如机器学习、人工智能，都进行了细致的讲解。我尤其欣赏书中对“端到端”（end-to-end）自动驾驶模型和“模块化”（modular）自动驾驶架构的对比分析，让我对不同的技术路线有了更清晰的认识。书中还花了相当篇幅来讨论“强化学习”在决策控制中的应用，这部分内容对我来说非常具有启发性。它不仅解释了强化学习的基本原理，还展示了如何在模拟环境中训练智能体，使其能够应对各种复杂的交通场景。此外，书中对于“车辆协同”（Vehicle-to-Vehicle, V2V）和“车路协同”（Vehicle-to-Infrastructure, V2I）的讨论，也让我对未来的智能交通系统充满了期待。它不仅仅是在讲“车”，更是在描绘一个更宏大、更智能的交通生态。这本书的深度和广度都超出了我的预期，让我对无人驾驶技术有了全新的认知。
这本书给我最大的感受就是，它不仅仅是一本技术手册，更像是一次对未来出行方式的深度探索。作者在讲解核心技术的同时，还巧妙地穿插了大量的行业发展趋势、伦理道德探讨以及法律法规的展望。这一点是我在购买前没有预料到的，也是这本书最让我惊喜的地方。比如，在讨论自动驾驶等级划分时，作者并没有简单罗列标准，而是详细分析了不同等级的实现难度、应用场景以及对社会的影响。在谈到数据安全和隐私保护时，也提出了许多值得深思的问题。更让我印象深刻的是，书中对于“人工驾驶”和“无人驾驶”的对比分析，既肯定了无人驾驶的巨大潜力，也诚恳地指出了目前存在的挑战和局限性。它没有回避那些棘手的问题，比如极端天气下的表现、复杂路况的应对，以及黑客攻击的风险。这种客观、全面的视角，让我在阅读过程中，既看到了技术的进步，也对这项技术的发展保持了一种审慎的态度。这本书的写作风格非常流畅，语言也比较生动，不像很多技术书籍那样枯燥乏味。它更像是在与一位经验丰富的工程师对话，听他娓娓道来这项改变世界的科技。
科普向，不能要求太多。
适合入门
抛开上层算法，下层硬件部分还是不少问题需要解决。频谱紧张，网络延迟，基础设施不完善等。还有不少安全问题需要解决（比如GPS和IMU很容易受磁场干扰）。作者虽然对无人驾驶的未来抱有很大的希望，但是对于所存在的问题则是由清晰的认识，对于无人驾驶时代全面到来的时间点也放到了2040年。当做科普材料还是不错的。
可以用力做索引，要了解更多看公开课更靠谱
本书真的有认真编辑吗？
