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| 內容簡介： |
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无人驾驶是通过智能化驾驶系统，部分或完全的代替人类驾驶员的汽车行驶控制技术。在机器学习、大数据和人工智能技术大规模崛起之前，无人驾驶系统解决方案基本依赖于传统的优化技术。近年来，随着计算机视觉、自然语言处理以及智能决策等理论技术的快速发展，无人驾驶已经成为人工智能z具前景的应用领域之一。本书共分八章。第一章概述，主要论述人工智能的定义及发展史、人工智能关键共性技术发展现状及趋势、人工智能时代给我们带来的影响、人工智能与汽车产业转型及融合以及无人驾驶汽车的产生与发展等内容。第二章人工智能的技术基础，主要包括知识表示、概念表示、专家系统、搜索技术、机器学习、人工神经网络及其他相关技术。第三章人脑认知与优化计算，主要包括脑科学与脑神经、视觉和听觉感知、记忆与思维认知、优化与智能优化算法、凸优化、梯度下降与随机梯度等内容。第四章自然语言处理，主要包括自然语言的理解与生成、文本解析、语言处理、文本向量化表示、语言模型与预测等。第五章 智能图像处理，主要包括模式识别与图像识别、机器视觉与图像处理、智能图像处理技术、基于深度神经网络的图像处理等。第六章路径规划与路径跟踪，主要包括视觉定位技术、环境地图表示方法、路径搜索算法、车辆运动学与路径跟踪算法、速差转向车辆运动分析与跟踪控制。第七章环境感知与定位导航，主要包括车载视觉传感器与传感器标定、交通信号灯和交通标志的检测、道路检测与环境检测、全球卫星导航定位与GPSDR组合定位、同时定位与地图创建、视觉定位技术等内容。第八章无人驾驶应用场景及实例分析，主要论述无人驾驶应用场景及无人驾驶应用实例，如Apollo、Uber、Waymo、Autopilot等系统。
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| 目錄：
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前言
第1章 绪论
1.1 人工智能
1.1.1 定义
1.1.2 人工智能发展史
1.1.3 人工智能发展趋势
1.2 无人驾驶
1.2.1 概述
1.2.2 技术领域
1.3 人工智能赋能无人驾驶行业
1.3.1 概述
1.3.2 智能制造领域
1.3.3 智能驾驶领域
1.4 本章小结
第2章 人工智能技术基础
2.1 知识表示
2.1.1 概述
2.1.2 产生式表示法
2.1.3 框架表示法
2.1.4 状态空间表示法
2.2 机器学习
2.2.1 监督学习
2.2.2 无监督学习
2.2.3 人工神经网络
2.3 逻辑推理
2.3.1 确定性推理
2.3.2 产生式推理
2.3.3 模糊逻辑推理
2.3.4 可拓云推理
2.4 本章小结
第3章 环境感知与信息融合
3.1 车载传感器与传感器标定
3.1.1 基础理论
3.1.2 常用传感器
3.1.3 传感器标定
3.2 信息融合结构层次
3.2.1 传感器融合结构
3.2.2 传感器融合层次
3.2.3 多传感器融合方法
3.3 车辆位置信息融合
3.3.1 GNSS定位原理
3.3.2 INS定位原理
3.3.3 导航信息的卡尔曼滤波融合
3.4 超声波与视觉传感器融合
3.4.1 融合框架与原理
3.4.2 超声波传感器
3.4.3 视觉图像处理
3.4.4 目标识别
3.5 多源图像融合
3.5.1 概述
3.5.2 图像融合典型方法
3.5.3 PCA在图像融合中的应用
3.5.4 小波变换在图像融合中的应用
3.6 本章小结
第4章 群体智能与车队控制
4.1 基因优化型群体智能
4.1.1 概述
4.1.2 算法分析
4.2 觅食导向型群体智能
4.2.1 细菌觅食算法
4.2.2 蚁群算法
4.2.3 蛙跳算法
4.2.4 蜂群算法
4.2.5 人工鱼群算法
4.3 迁徙导向型群体智能
4.3.1 概述
4.3.2 算法分析
4.4 车辆运动学
4.4.1 转向模型
4.4.2 转向动力学分析
4.4.3 预瞄自适应控制
4.5 V2X环境下车辆跟驰与信息交互
4.5.1 车辆跟驰模型
4.5.2 信息传播机制
4.6 V2X环境下的车队控制
4.6.1 建模思路与稳定性泛论
4.6.2 车辆队列协调控制策略
4.6.3 连续系统车队控制策略
4.6.4 离散系统车队控制策略
4.7 本章小结
第5章 自然语言处理与人机交互
5.1 基础理论
5.1.1 隐马尔可夫模型
5.1.2 Viterbi算法
5.1.3 条件随机场
5.2 语料库解析
5.2.1 语料与语料库
5.2.2 自然语言工具包
5.2.3 结巴工具包
5.2.4 常用语料库
5.3 文本数据获取与规范化
5.3.1 数据获取
5.3.2 数据清洗
5.3.3 特征构造
5.3.4 特征降维与选择
5.4 预处理
5.4.1 分词
5.4.2 词干提取
5.4.3 词形还原
5.4.4 停用词
5.5 词性标注
5.5.1 概述
5.5.2 基于规则的方法
5.5.3 基于统计的方法
5.6 命名实体识别
5.6.1 命名实体
5.6.2 识别方法
5.6.3 应用领域
5.6.4 应用实例
5.7 语义理解
5.7.1 概述
5.7.2 词嵌入的生成
5.8 人机交互
5.8.1 语音处理
5.8.2 人机交互界面
5.9 本章小结
第6章 无人驾驶应用
6.1 无人驾驶应用场景
6.1.1 无人驾驶出租车场景
6.1.2 无人驾驶公共交通场景
6.1.3 矿区应用场景
6.1.4 园区物流场景
6.2 典型无人驾驶系统
6.2.1 Apollo
6.2.2 Waymo
6.3 单车智能与车路协同
6.3.1 两大方向
6.3.2 三种技术
6.3.3 道路之选
6.4 无人驾驶应用人工智能的展望
6.5 本章小结
参考文献
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