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| 編輯推薦： |
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由浅入深的课程设计给读者提供了自动驾驶汽车开发的实践平台，面向汽车自动驾驶的实际开发过程，在对理论与算法理解的基础上，力图使读者掌握硬件的使用与调试方法，形成开发实际系统的能力。
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| 內容簡介： |
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本书为全面、系统讲解汽车自动驾驶相关技术的实验教材，与理论教材对应，在引入实验平台与基础环境的基础上，分别设置车联网、高精地图和车辆定位、视觉目标感知、激光雷达点云处理、决策规划技术、车辆纵横向控制等实验内容，最后进行功能集成与整车测试。 由浅入深的实验课程设计给读者提供了自动驾驶汽车开发的实践机会，这体现了自动驾驶技术要求软硬件结合的开发特点； 在对理论与算法理解的基础上，力图使读者掌握硬件的使用与调试方法，形成开发实际系统的能力。 本书内容涉及面较广，且面向汽车自动驾驶的实际开发过程，既可供相关领域研究人员和技术人员阅读参考，也可供车辆工程及其他相关专业的本科高年级学生课堂学习或自学使用。
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| 關於作者： |
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杨殿阁，中国当代学者，清华大学车辆与运载学院教授，学院创院院长，清华大学教师工作部部长，人事处处长，人才办主任，中国汽车工程学会会士，北京汽车工程学会副理事长，中国汽车工程学会常务理事，中国汽车工程学会智能交通分会副主任委员，智能共享出行工委会的副主任委员，信息技术新工科产学研联盟智能驾驶协同育人工委会轮值主任，中国智能网联汽车联盟自动驾驶地图与定位工作组组长。在自动驾驶地图、自动驾驶环境感知决策、车辆动态测控技术领域从事研究工作；发表论文170多篇，授权发明专利100多项，并获中国汽车工业科技进步特等奖、国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖等奖项。
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| 目錄：
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实验1实验平台与基础环境建立
1.1实验目的
1.2实验过程简介
1.2.1实验过程
1.2.2实验条件
1.3前导知识
1.3.1小车实验平台的系统架构
1.3.2平台软件的组成
1.3.3Cyber RT框架与代码编辑
1.3.4工具链简介
1.4实验步骤
1.4.1小车硬件的拆解与安装
1.4.2小车车载系统操作与软件调试
思考题
参考文献
实验2车联网
2.1实验目的
2.2实验过程简介
2.2.1实验小车通信基础实验
2.2.2车载通信系统硬件操作及接口配置实验
2.2.3实验条件
2.3前导知识
2.3.1以太网通信实现代码与相关库基础
2.3.2车联网通信设备硬件及软件接口简介
2.4实验步骤
2.4.1实验小车通信基础与分布式云任务适配实验
2.4.2车载系统硬件操作及通信接口配置实验
思考题
参考文献
实验3高精地图和车辆定位
3.1实验目的
3.2实验过程简介
3.3前导知识
3.3.1常用地图软件介绍及操作
3.3.2定位源介绍
3.3.3UWB定位方法
3.4实验步骤
3.4.1基于高精地图的室外定位实验
3.4.2基于UWB的室内定位实验
思考题
参考文献
实验4视觉目标感知： 传统CV方法
4.1实验目的
4.2实验过程简介
4.3前导知识
4.3.1摄像头传感器介绍
4.3.2OpenCV介绍及基本操作
4.3.3视频数据格式及使用OpenCV操作
4.3.4图像色彩模式
4.3.5使用OpenCV库对图像进行透视变换
4.3.6灰度图处理及二值化
4.3.7边缘提取及图像掩码
4.3.8滑动窗口提取车道线
4.4实验步骤
4.4.1俯视图透视变换实验
4.4.2图像坐标系到车身坐标系转换实验
4.4.3实车标定实验
4.4.4车道线提取实验
思考题
参考文献
实验5视觉目标感知： 深度学习方法
5.1实验目的
5.2实验过程简介
5.3前导知识
5.3.1AI Studio介绍及使用
5.3.2小车硬件平台介绍
5.3.3Jupyter Notebook介绍
5.3.4Logistic 回归模型
5.3.5YOLOv3图像识别模型
5.3.6数据集解释与项目说明
5.4实验步骤
5.4.1Logistic回归模型识别图像实验
5.4.2从图像中识别交通标示牌
思考题
参考文献
实验6激光雷达点云处理
6.1实验目的
6.2实验过程简介
6.3前导知识
6.3.1激光雷达的安装与使用方法
6.3.2ApolloScape自动驾驶数据集
6.3.3PCL的基本操作方法
6.3.4点云聚类算法的基本流程
6.4实验步骤
6.4.1点云数据可视化操作
6.4.2点云数据地面分割操作
6.4.3点云数据目标聚类操作
思考题
参考文献
实验7决策规划技术
7.1实验目的
7.2实验过程简介
7.2.1实验条件
7.2.2实验过程
7.3前导知识
7.3.1应用场景介绍
7.3.2决策规划算法
7.4实验步骤
7.4.1分解式决策规划实验
7.4.2集中式决策规划实验
思考题
参考文献
实验8车辆纵横向控制
8.1实验目的
8.2实验过程简介
8.3前导知识
8.3.1小车控制平台介绍
8.3.2CarSim动力学仿真软件介绍
8.4实验步骤
8.4.1小车控制实验
8.4.2CarSim软件仿真实验
8.4.3CarSimSimulink联合仿真实验
思考题
参考文献
实验9自动驾驶功能集成与整车测试
9.1实验目的
9.2实验过程简介
9.2.1实验过程
9.2.2实验条件
9.3前导知识
9.3.1功能模块回顾
9.3.2小车自动驾驶整车开发集成
9.3.3小车自动驾驶整车测试
9.4实验步骤
9.4.1功能模块单元测试
9.4.2小车自动驾驶集成联调与测试
思考题
参考文献
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| 內容試閱：
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自动驾驶是汽车技术发展的必然趋势。近年来，自动驾驶技术有了长足进步，高校的重点研究以及产业界的大力投入，促进了技术的革新与应用。从学术界的角度看，自动驾驶技术成为研究热点之一，由于自动驾驶技术的知识交叉性特点，其包含的学术领域也获得了巨大的关注：更多的研究集中在人工智能、自动驾驶、高精地图及智能导航、SLAM等研究领域，并且成果丰硕。最新的研究成果不断应用于自动驾驶汽车，形成科研成果与落地应用的良性循环。从产业界的角度看，针对自动驾驶汽车投入的不断加大，自动驾驶技术的应用刺激了新的产业链形成：自动驾驶汽车支撑了包括汽车芯片、传感器、车载计算单元、智能控制器、动力电池等整套产业链，自动驾驶技术的产品落地，刺激产业链中每一环节的发展。因此，除讲授理论知识外，通过实践训练让读者掌握自动驾驶关键开发技术，提升开发能力，更能适应自动驾驶技术的发展趋势和要求。
本书与配套的理论教材对应，基于自动驾驶小车平台与计算机仿真平台，针对自动驾驶开发过程中的各理论知识设计了对应的实验。
实验1为实验平台与基础环境建立。首先介绍小车实验平台架构、组成与拆装方法，车载软件、上位机软件系统与操作流程，后续实验中涉及的工具链以及Cyber RT框架等内容； 然后按自动驾驶小车硬件的拆解与安装、小车车载系统操作与软件调试两个步骤进行实验。
实验2为车联网。首先介绍以太网通信实现代码与相关库基础、车联网通信设备硬件及软件接口等前导知识； 然后进行小车通信基础与分布式云任务适配、车载系统硬件操作及通信接口配置两部分实验。
实验3为高精地图和车辆定位。在介绍常用地图软件及操作方法、卫星定位、UWB定位等前导知识的基础上，进行基于高精地图的室外定位、基于UWB的室内定位两部分实验； 在实现具体功能实验的同时，加深对基础理论知识的理解。
实验4为视觉目标感知： 传统CV方法。首先讲授摄像头传感器、OpenCV、视频数据格式、图像色彩模式、透视变换、灰度图处理、边缘提取及图像掩码、滑动窗口提取车道线等前导知识； 然后开展俯视图透视变换、图像坐标系到车身坐标系转换、实车图像标定、车道线提取四部分实验。
实验5为视觉目标感知： 深度学习方法。首先介绍AI Studio项目平台、英伟达Jetson Nano计算平台、Jupyter Notebook编写工具、Logistic 回归模型、YOLOv3图像识别模型等前导知识； 然后开展Logistic回归模型图像识别、识别交通标示牌两部分实验。
实验6为激光雷达点云处理。在引入激光雷达的安装与使用、ApolloScape自动驾驶数据集、PCL、点云聚类算法等前导知识后，按点云数据可视化、点云数据地面分割、点云数据目标聚类三个步骤进行实验，使读者具备点云数据的基本处理能力。
实验7为决策规划技术。首先介绍基于CARLA的仿真场景、A最全局规划算法、DWA局部规划算法等前导知识； 然后分别基于自动驾驶小车实验平台和PythonCARLA仿真平台，进行分解式决策规划和集中式决策规划的实验。
实验8为车辆纵横向控制。在介绍小车纵横向控制平台、CarSim动力学仿真软件等前导知识的基础上，分别进行小车纵横向控制、CarSim软件仿真、CarSimSimulink联合仿真三部分实验； 基于常用的PID算法及模型预测控制实现车辆的纵横向控制。
实验9为自动驾驶功能集成与整车测试。首先梳理总结之前做过的实验，并通过系统集成进行功能整合，完成具备完善自动驾驶功能的小车； 在有针对性地改进规划与控制算法后，结合自动驾驶汽车测试的相关理论知识对自动驾驶小车进行测试。
实验1、实验9为黄晋（包括高博麟老师等）老师团队编写，实验2为许庆老师团队编写，实验3~实验6为杨殿阁老师团队（包括江昆、杨蒙蒙、于伟光老师等）编写，实验7为李升波老师团队编写，实验8为王红老师团队编写。
本书通过与理论教材相对应的实验设计，在自动驾驶小车的实验平台上尽可能复现了面向自动驾驶汽车的实际开发过程，让读者掌握自动驾驶关键开发技术，提升实际开发能力，更适应未来技术的发展趋势和要求。
编著者
2022年2月
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