低速無人駕駛技術實戰

劉元盛

  • 出版商: 電子工業
  • 出版日期: 2022-05-01
  • 定價: $396
  • 售價: 8.5$337
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 304
  • ISBN: 7121433672
  • ISBN-13: 9787121433672
  • 相關分類: DeepLearning自駕車Computer Vision
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商品描述

本書是基於北京聯合大學"旋風智能車”團隊多年來在無人駕駛技術領域的積累而編寫的面向本科層次的無人駕駛技術實踐類教材。 全書共5章,第1章介紹無人駕駛技術及本書所用的無人駕駛教學系統與實驗平臺的基本情況和使用規範。第2章主要介紹無人駕駛技術感知層中各種傳感器的基本應用實驗,包括單目相機、雙目相機、毫米波雷達、多維激光雷達、超聲波雷達、差分導航基準站等常用設備的安裝、標定和常用算法的實現。第3章 介紹通過CAN總線控制線控車輛底盤完成自動轉向、自動速度控制和自動輔助信號控制的基本方法。第4章為無人車綜合應用實驗,包含軌跡跟蹤、多傳感器融合、定速巡航、自適應巡航和激光雷達SLAM建圖等核心實驗。第5章是基於深度學習的圖像檢測方法綜合實驗,以YOLOv3算法為例,完成了基於電腦視覺的交通信號燈檢測與識別。 本書中的實驗基於Ubuntu系統和ROS框架完成,配有示例代碼和部分教學視頻。本書適合從事無人駕駛技術研發工作的工程技術人員閱讀,可作為高等學校無人駕駛實踐課程的教材。

目錄大綱

目 錄

□□章無人駕駛技術及教學系統與
實驗平台1
1.1 無人駕駛技術1
1.1.1 感知層1
1.1.□ 認知決策層1
1.1.3 車輛控制層□
1.□ 無人駕駛教學系統說明□
1.□.1 無人駕駛教學系統的需求□
1.□.□ 無人駕駛教學系統的構成□
1.□.3 課程資源3
1.3 無人駕駛實驗平台介紹4
1.3.1 旋風4座智能車5
1.3.□ 旋風小AI智能車5
1.4 無人駕駛實驗平台安全使用
說明6
1.4.1 安全警示6
1.4.□ 對使用人員的要求7
1.4.3 使用前的檢查7
1.4.4 使用中的要求7
1.4.5 使用後的要求7
1.4.6 車輛充電的要求7
第□章無人車傳感器基本實驗8
□.1 實驗軟件環境概述8
□.1.1 ROS環境安裝及相關配置8
□.1.□ 工程開發示例簡介19
□.□ 單目相機的安裝與標定□6
□.□.1 實驗背景與原理□6
□.□.□ 實驗目的□7
□.□.3 實驗環境□7
□.□.4 實驗內容□8
□.□.5 實驗步驟□8
□.3 單目相機的應用3□
□.3.1 基本背景與原理3□
□.3.□ 實驗目的3□
□.3.3 實驗環境3□
□.3.4 實驗內容33
□.3.5 實驗步驟33
□.3.6 實驗結果與分析39
□.4 雙目相機的標定4□
□.4.1 實驗背景與原理4□
□.4.□ 實驗目的44
□.4.3 實驗環境44
□.4.4 實驗內容44
□.4.5 實驗步驟45
□.5 毫米波雷達的數據解析與測試50
□.5.1 實驗背景與原理50
□.5.□ 實驗目的5□
□.5.3 實驗環境5□
□.5.4 實驗內容5□
□.5.5 實驗步驟53
□.5.6 實驗結果與分析58
□.6 多維激光雷達的安裝、標定與
數據解析63
□.6.1 實驗背景與原理63
□.6.□ 實驗目的71
□.6.3 實驗環境71
□.6.4 實驗內容7□
□.6.5 實驗步驟7□
□.6.6 實驗結果與分析76
□.7 多維激光雷達點雲聚類77
□.7.1 實驗背景與原理77
□.7.□ 實驗目的79
□.7.3 實驗環境79
□.7.4 實驗內容79
□.7.5 實驗步驟79
□.7.6 實驗結果與分析8□
□.8 超聲波雷達的數據解析84
□.8.1 實驗背景與原理84
□.8.□ 實驗目的86
□.8.3 實驗環境86
□.8.4 實驗內容86
□.8.5 實驗步驟86
□.8.6 實驗結果與分析87
□.9 差分導航基準站的架設與
配置89
□.9.1 實驗背景與原理89
□.9.□ 實驗目的90
□.9.3 實驗環境91
□.9.4 實驗內容91
□.9.5 實驗步驟91
□.9.6 實驗結果與分析96
□.9.7 實驗內容擴展96
□.10 差分定位系統解析96
□.10.1 實驗背景與原理96
□.10.□ 實驗目的100
□.10.3 實驗環境100
□.10.4 實驗內容100
□.10.5 實驗步驟101
□.10.6 實驗結果與分析109
□.11 差分導航規劃111
□.11.1 實驗背景與原理111
□.11.□ 實驗目的115
□.11.3 實驗環境115
□.11.4 實驗內容115
□.11.5 實驗步驟116
□.11.6 實驗結果與分析1□0
□.1□ IMU的安裝與標定1□3
□.1□.1 實驗背景與原理1□3
□.1□.□ 實驗目的1□4
□.1□.3 實驗環境1□4
□.1□.4 實驗內容1□4
□.1□.5 實驗步驟1□5
□.13 UWB的安裝與測試131
□.13.1 實驗背景與原理131
□.13.□ 實驗目的136
□.13.3 實驗環境136
□.13.4 實驗內容136
□.13.5 實驗步驟136
□.13.6 實驗內容擴展138
□.14 UWB的數據解析及定位140
□.14.1 實驗背景與原理140
□.14.□ 實驗目的141
□.14.3 實驗環境141
□.14.4 實驗內容141
□.14.5 實驗步驟14□
□.14.6 實驗結果與分析147
第3章線控車輛控制應用實驗150
3.1 線控車輛技術概述150
3.1.1 線控車輛的基本結構150
3.1.□ CAN總線通信基本知識151
3.1.3 CAN總線通信協議實例153
3.1.4 CAN模塊的選擇和使用
方法155
3.1.5 CAN模塊的安裝方法156
3.1.6 UDP通信協議156
3.1.7 線控底盤實驗平台介紹156
3.□ CAN總線調試實驗157
3.□.1 實驗背景與原理157
3.□.□ 實驗目的160
3.□.3 實驗環境161
3.□.4 實驗內容161
3.□.5 實驗步驟161
3.□.6 實驗結果與分析167
3.3 線控轉向實驗170
3.3.1 實驗背景與原理170
3.3.□ 實驗目的171
3.3.3 實驗環境171
3.3.4 實驗內容171
3.3.5 實驗步驟171
3.3.6 實驗結果與分析176
3.4 線控擋位與速度實驗179
3.4.1 實驗背景與原理179
3.4.□ 實驗目的179
3.4.3 實驗環境179
3.4.4 實驗內容180
3.4.5 實驗步驟180
3.4.6 實驗結果與分析185
3.5 線控輔助信號實驗187
3.5.1 實驗背景與原理187
3.5.□ 實驗目的190
3.5.3 實驗環境190
3.5.4 實驗內容190
3.5.5 實驗步驟190
3.5.6 實驗結果與分析196
第4章無人車綜合應用實驗198
4.1 基於GNSS導航的軌跡跟踪
實驗198
4.1.1 實驗背景與原理198
4.1.□ 實驗目的198
4.1.3 實驗環境198
4.1.4 實驗內容199
4.1.5 實驗步驟199
4.1.6 實驗結果與分析□1□
4.□ 毫米波與激光雷達的數據融合
實驗□14
4.□.1 實驗背景與原理□14
4.□.□ 實驗目的□16
4.□.3 實驗環境□16
4.□.4 實驗內容□17
4.□.5 實驗步驟□17
4.□.6 實驗結果與分析□□7
4.3 視覺與激光雷達的聯合標定
實驗□□9
4.3.1 實驗背景與原理□□9
4.3.□ 實驗目的□30
4.3.3 實驗環境□30
4.3.4 實驗內容□31
4.3.5 實驗步驟□31
4.3.6 實驗結果與分析□37
4.4 車輛定速巡航實驗□38
4.4.1 實驗背景與原理□38
4.4.□ 實驗目的□39
4.4.3 實驗環境□39
4.4.4 實驗內容□39
4.4.5 實驗步驟□39
4.4.6 實驗結果與分析□44
4.5 車輛自適應巡航仿真實驗□46
4.5.1 實驗背景與原理□46
4.5.□ 實驗目的□47
4.5.3 實驗環境□47
4.5.4 實驗內容□47
4.5.5 實驗步驟□47
4.5.6 實驗結果與分析□50
4.6 激光雷達SLAM建圖實驗□5□
4.6.1 實驗背景與原理□5□
4.6.□ 實驗目的□55
4.6.3 實驗環境□55
4.6.4 實驗內容□55
4.6.5 實驗步驟□55
4.6.6 實驗結果與分析□58
第5章基於深度學□□圖像檢測方法
綜合實驗□63
5.1 原理概述□63
5.1.1 基於圖像的目標檢測方法□63
5.1.□ 交通信號燈檢測與識別
方法□64
5.1.3 YOLOv3算法介紹□64
5.□ 實驗內容□68
5.□.1 基本流程□68
5.□.□ 實驗目的□69
5.□.3 實驗環境□69
5.3 實驗步驟□70
5.3.1 數據樣本採集與預處理□70
5.3.□ 數據樣本標註□75
5.3.3 數據集劃分□77
5.3.4 搭建深度學習環境□80
5.3.5 深度學習模型的應用□85
5.3.6 深度學習實驗結果檢測□89
5.4 實驗結果與分析□90
5.4.1 檢測結果□90
5.4.□ 檢測結果分析□9□
5.5 實驗內容擴展□93