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| 編輯推薦： |
配套资源：电子课件、源代码、项目视频
本书特色：
国内所开设工业智能专业的本科院校，具有一定的示范性。
配套电子课件、源代码、项目视频等资源，方便授课老师教学。
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| 內容簡介： |
本书是从事无人系统自主、智能控制相关工作的入门教材。编者从一般无人系统的知识入手，分享了在开发实际无人驾驶系统中积累的经验。本书共8章，第1章介绍无人系统的概念、意义、研究现状和发展趋势；第2章论述动态环境下无人系统的自主控制架构；第3章给出基于机器人操作系统ROS的程序设计方法；第4章设计无人驾驶数据采集系统；第5章组建无人驾驶定位系统；第6章开发无人驾驶环境感知系统；第7章研制无人驾驶规划决策系统；第8章构建无人驾驶执行控制系统。
本书既可作为高等学校工业人工智能课程的教材，也可作为无人系统开发人员的技术参考书。
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| 目錄：
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出版说明
前言
第1章绪论
11无人系统的概念和意义
12无人系统的研究现状
121无人车现状
122无人机现状
123无人水下潜航器现状
124无人水面艇现状
13无人系统中人工智能技术的发展趋势
14习题
参考文献
第2章无人系统的自主控制架构
21无人系统自主性的定义和等级划分
22未知动态环境下自主控制架构
221概述
222无人系统硬件平台
223机器人操作系统
224环境感知系统
225定位系统
226规划决策系统
227执行控制系统
228人机交互系统
229自主学习
23习题
参考文献
第3章机器人操作系统ROS
31ROS的基本概念
32Ubuntu环境下ROS的安装
33ROS话题的发布与订阅示例程序
331workspace和package的创建
332话题发布程序的编写
333话题订阅程序的编写
334ROS程序的编译
335环境变量的设置
336ROS程序的执行
337基于rviz的数据可视化
34基于roslaunch的多节点同时启动
35基于rosbag的数据记录与回放
36习题
参考文献
第4章无人驾驶数据采集系统
41激光雷达数据采集
411激光雷达概述
412基于ROS的激光雷达数据可视化
42摄像机数据采集
421摄像机概述
422基于ROS的摄像机驱动
43GPS/IMU数据采集
431GPS/IMU概述
432基于ROS的GPS/IMU驱动
44毫米波雷达数据采集
441毫米波雷达概述
442基于ROS的毫米波雷达数据可视化
45超声波雷达数据采集
451超声波雷达概述
452超声波雷达的嵌入式驱动
46轮速编码器数据采集
461轮速编码器概述
462轮速编码器的嵌入式驱动
47习题
参考文献
第5章无人驾驶定位系统
51载波相位差分（RTK）技术
52基于GPS/IMU的组合导航
521组合导航系统的基本构成
522基于扩展卡尔曼滤波的组合导航
53基于激光雷达的SLAM算法
531SLAM问题描述
532坐标变换
533李群、李代数
534前端里程计
535地图创建
536回环检测
537后端图优化
54习题
参考文献
第6章无人驾驶环境感知系统
61传统的环境感知技术
611基于激光雷达的障碍物检测
612基于激光雷达的动态目标跟踪
613基于激光雷达的路缘石检测
614基于摄像机的车道线检测
62基于深度学习的环境感知技术
621卷积神经网络（CNN）
622通用目标检测架构
623基于摄像机的交通信号灯识别
624基于摄像机的限速标志识别
625基于摄像机的车道线识别
626基于激光雷达的目标识别
63习题
参考文献
第7章无人驾驶规划决策系统
71基于电子地图的参考路径生成
711百度地图JS API
712Qt内嵌浏览器及JS端与Qt端的信息交互
713电子地图平台的网络通信
714参考路径生成
72基于Frenet的低速无人车路径动态规划
721Frenet坐标系定义
722基于车载传感器的无人车Frenet坐标确定
723Frenet坐标系下路径备选集合的构建
724路径备选集合向全局坐标系的转换
725障碍物碰撞检测及路径选取
73基于A*算法的无人车全局路径规划
731图搜索算法基础
732Dijkstra算法及优先搜索（BFS）算法
733A*算法
734Hybrid A*算法
74习题
参考文献
第8章无人驾驶执行控制系统
81线控技术概述
811线控转向系统
812线控制动系统
813线控加速系统
82基于几何追踪方法的前轮转角控制
821自行车模型
822前轮转角嵌入式控制器
83轮速嵌入式控制器
84习题
参考文献
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| 內容試閱：
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2016年至今，本书编写团队依托东北大学信息科学与工程学院“一流学科建设平台”项目和东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室科研仪器采购及实验系统研制项目“无人地面车”，组建了无人驾驶实验室，开展了无人驾驶关键技术研究。基于国内外开源项目，本书编写团队在无人车自主环境感知、导航定位、规划决策和执行控制方面取得了一些有价值的研究成果。其中，基于64线激光雷达、摄像头、组合导航系统、毫米波雷达、行车计算机和线控底盘建立了无人驾驶实验平台；开发了基于人工智能的环境感知技术，实现了行人/车辆/车道线/路沿/限速标识/交通信号灯识别、障碍物检测及动态目标跟踪；设计了基于组合导航系统和激光雷达SLAM的无人驾驶定位算法；提出了基于信息融合的路径动态规划方法，从而使无人车具备路径跟踪和自动避障能力；基于几何追踪法开发了前轮转角嵌入式控制器，并基于数字PID技术设计了控制轮速的嵌入式程序；利用上述成果实现了无人驾驶实验平台在未知动态环境下的自主行驶。
本书从一般无人系统的知识入手，分享了编写团队在开发实际无人驾驶系统中积累的经验。全书包括8章，第1章涉及无人系统的概念、意义、研究现状和发展趋势；第2章描述了动态环境下无人系统的自主控制架构；第3章讲解了基于机器人操作系统ROS的程序设计方法；第4章开发了无人驾驶数据采集系统；第5章设计了无人驾驶定位系统；第6章讨论了无人驾驶环境感知系统的构成；第7章给出了无人驾驶规划决策系统的设计方案；第8章论述了无人驾驶执行控制系统的开发过程。
本书由杨光红、王俊生主编。其中，第1、2章由王俊生和杨光红编写；第3章、第4章的41和43节、第7章的72节由王希哲编写；第4章的42节、第5章的51节、第6章的614节和623节由吕宸昕编写；第4章的44~46节由袁远编写；第5章的53节、第6章的611节和612节由任高月和鲁红权编写；第6章的613节和624节由毛立巍编写；第6章的621节和626节由吴文昌编写；第6章的622节和625节由刘霄汉编写；第7章的71节由王兴编写；第5章的52节、第7章的73节由刘东升编写；第8章由王乾编写；第4章的47节、第5章的54节、第6章的63节、第7章的74节由王俊生编写。王俊生对本书进行了多次审核和校对。在编写过程中参阅的相关文献和开源工程已列入本书的参考文献中，在此对这些文献的作者表示诚挚的谢意。
限于编者水平，书中难免存在不妥之处，恳请读者批评指正。
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