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　　《無(wú)人駕駛：人工智能如何顛覆汽車（雙色版）》是為從事無(wú)人駕駛車輛（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）開發(fā)相關(guān)工作人員的入門技術(shù)書。作者分享了他們打造無(wú)人駕駛車輛系統(tǒng)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。《無(wú)人駕駛：人工智能如何顛覆汽車（雙色版）》由9章組成，第1章概述了無(wú)人駕駛系統(tǒng)；第2章著重介紹無(wú)人駕駛車輛定位技術(shù)；第3章討論了傳統(tǒng)的環(huán)境感知技術(shù)；第4章討論基于深度學(xué)習(xí)的環(huán)境感知技術(shù)；第5章介紹了行為預(yù)測(cè)和路徑規(guī)劃技術(shù)；第6章著重介紹運(yùn)動(dòng)決策、規(guī)劃與控制子系統(tǒng)的反饋控制；第7章介紹基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的規(guī)劃和控制技術(shù)；第8章深入研究無(wú)人駕駛客戶端系統(tǒng)的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)；第9章詳細(xì)介紹了無(wú)人駕駛云平臺(tái)。
　　《無(wú)人駕駛：人工智能如何顛覆汽車（雙色版）》對(duì)在校學(xué)生、研究人員和相關(guān)從業(yè)人員都大有益處。無(wú)論你是本科生還是研究生，只要對(duì)無(wú)人駕駛感興趣，都可以在這里找到無(wú)人駕駛技術(shù)的全面介紹。

　　無(wú)人駕駛車輛，無(wú)論是在陸地、水上還是在空中，都出現(xiàn)在我們身邊，并不斷尋找無(wú)數(shù)新的應(yīng)用場(chǎng)景，比如無(wú)人駕駛出租車服務(wù)到偏遠(yuǎn)地區(qū)。過(guò)去幾十年持續(xù)的技術(shù)進(jìn)步使得這些創(chuàng)新成為可能，同時(shí)也需要克服很多艱巨的難題以實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛系統(tǒng)性能高效、實(shí)用、安全。

　　因此，本書的目的是對(duì)這些難題進(jìn)行介紹，并引導(dǎo)讀者了解一些常見的解決方案。高超的技術(shù)水平、軟硬件的完全集成以及云平臺(tái)的深度協(xié)同是最終成功的必要條件。無(wú)人駕駛在地面車輛，或者更具體地說(shuō)，在城市、鄉(xiāng)村道路環(huán)境中的車輛以及越野車輛中的應(yīng)用是本書介紹的重點(diǎn)。本書面向?qū)W術(shù)界或工業(yè)界的工程師，目的在于展示在無(wú)人駕駛車輛研發(fā)過(guò)程中遇到的問(wèn)題、解決方案和未來(lái)的研究熱點(diǎn)，具體包括感知與認(rèn)知、執(zhí)行控制以及云端服務(wù)器。本書羅列出大量的參考文獻(xiàn)資料，將幫助讀者快速閱覽前人的工作。

　　下面對(duì)本書的結(jié)構(gòu)做簡(jiǎn)單介紹。

　　第１章簡(jiǎn)述了信息技術(shù)的發(fā)展歷史，并對(duì)無(wú)人駕駛系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)和所需的相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施的算法進(jìn)行了概述。

　　定位是無(wú)人駕駛最重要的任務(wù)之一。第２章介紹了最常用的無(wú)人駕駛定位方法，詳細(xì)講述了全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)、慣性定位導(dǎo)航系統(tǒng)、激光雷達(dá)和輪式里程計(jì)的原理和優(yōu)缺點(diǎn)，并討論了各個(gè)方法的融合。

　　第３章介紹了目標(biāo)檢測(cè)，即基于傳感器數(shù)據(jù)的環(huán)境理解，并探究各種目前使用的算法，包括場(chǎng)景理解、圖像流、目標(biāo)跟蹤等。

　　第４章介紹了深度學(xué)習(xí)在無(wú)人駕駛環(huán)境感知系統(tǒng)的應(yīng)用，包括大型數(shù)據(jù)集以及需要高度復(fù)雜計(jì)算的圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等，其中詳細(xì)講述了目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割和圖像流。

　　當(dāng)無(wú)人駕駛車輛對(duì)環(huán)境進(jìn)行理解時(shí)，它必須以某種方式預(yù)測(cè)未來(lái)的事件（例如在其附近的另一輛車輛的運(yùn)動(dòng)）并規(guī)劃自己的路線，這是第５章的主要內(nèi)容。

　　接下來(lái)的第６章，對(duì)生成決策、規(guī)劃和控制進(jìn)行了更細(xì)致的闡述，并對(duì)在遇到潛在的正交決策以及解決方案沖突時(shí)（例如，一個(gè)模塊推薦換道，而另一個(gè)模塊已經(jīng)在所述車道中檢測(cè)到障礙物）各個(gè)模塊間的相互反饋，尤其是決策生成（馬爾可夫決策過(guò)程，基于場(chǎng)景的分治法）和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的算法進(jìn)行了介紹。

　　第７章展示了在基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的規(guī)劃和控制方面補(bǔ)充設(shè)計(jì)的需要，以便在無(wú)人駕駛系統(tǒng)的開發(fā)過(guò)程中將情境與場(chǎng)景完全集成。

　　車載計(jì)算平臺(tái)是第８章的主題，它包括對(duì)機(jī)器人操作系統(tǒng)的介紹，然后是對(duì)所使用的實(shí)際硬件的總結(jié)，同時(shí)提出了使用異構(gòu)計(jì)算以滿足實(shí)時(shí)計(jì)算以及實(shí)際車載（功耗和散熱）的強(qiáng)烈需求。這意味著必須使用各種處理單元，包括通用中央處理器（ＣＰＵ）、圖形處理器（ＧＰＵ）、現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門陣列（ＦＰＧＡ）等。

　　最后，第９章介紹了用于“捆綁在一起”的云平臺(tái)的基礎(chǔ)架構(gòu)，該架構(gòu)為新算法開發(fā)、離線深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和高精度地圖生成服務(wù)提供分布式仿真測(cè)試。

　　編者

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