出版说明
前言
第1章绪论
11无人系统的概念和意义
12无人系统的研究现状
121无人车现状
122无人机现状
123无人水下潜航器现状
124无人水面艇现状
13无人系统中人工智能技术的发展趋势
14习题
参考文献
第2章无人系统的自主控制架构
21无人系统自主性的定义和等级划分
22未知动态环境下自主控制架构
221概述
222无人系统硬件平台
223机器人操作系统
224环境感知系统
225定位系统
226规划决策系统
227执行控制系统
228人机交互系统
229自主学习
23习题
参考文献
第3章机器人操作系统ROS
31ROS的基本概念
32Ubuntu环境下ROS的安装
33ROS话题的发布与订阅示例程序
331workspace和package的创建
332话题发布程序的编写
333话题订阅程序的编写
334ROS程序的编译
335环境变量的设置
336ROS程序的执行
337基于rviz的数据可视化
34基于roslaunch的多节点同时启动
35基于rosbag的数据记录与回放
36习题
参考文献
第4章无人驾驶数据采集系统
41激光雷达数据采集
411激光雷达概述
412基于ROS的激光雷达数据可视化
42摄像机数据采集
421摄像机概述
422基于ROS的摄像机驱动
43GPS/IMU数据采集
431GPS/IMU概述
432基于ROS的GPS/IMU驱动
44毫米波雷达数据采集
441毫米波雷达概述
442基于ROS的毫米波雷达数据可视化
45超声波雷达数据采集
451超声波雷达概述
452超声波雷达的嵌入式驱动
46轮速编码器数据采集
461轮速编码器概述
462轮速编码器的嵌入式驱动
47习题
参考文献
第5章无人驾驶定位系统
51载波相位差分（RTK）技术
52基于GPS/IMU的组合导航
521组合导航系统的基本构成
522基于扩展卡尔曼滤波的组合导航
53基于激光雷达的SLAM算法
531SLAM问题描述
532坐标变换
533李群、李代数
534前端里程计
535地图创建
536回环检测
537后端图优化
54习题
参考文献
第6章无人驾驶环境感知系统
61传统的环境感知技术
611基于激光雷达的障碍物检测
612基于激光雷达的动态目标跟踪
613基于激光雷达的路缘石检测
614基于摄像机的车道线检测
62基于深度学习的环境感知技术
621卷积神经网络（CNN）
622通用目标检测架构
623基于摄像机的交通信号灯识别
624基于摄像机的限速标志识别
625基于摄像机的车道线识别
626基于激光雷达的目标识别
63习题
参考文献
第7章无人驾驶规划决策系统
71基于电子地图的参考路径生成
711百度地图JS API
712Qt内嵌浏览器及JS端与Qt端的信息交互
713电子地图平台的网络通信
714参考路径生成
72基于Frenet的低速无人车路径动态规划
721Frenet坐标系定义
722基于车载传感器的无人车Frenet坐标确定
723Frenet坐标系下路径备选集合的构建
724路径备选集合向全局坐标系的转换
725障碍物碰撞检测及最优路径选取
73基于A*算法的无人车全局路径规划
731图搜索算法基础
732Dijkstra算法及最佳优先搜索（BFS）算法
733A*算法
734Hybrid A*算法
74习题
参考文献
第8章无人驾驶执行控制系统
81线控技术概述
811线控转向系统
812线控制动系统
813线控加速系统
82基于几何追踪方法的前轮转角控制
821自行车模型
822前轮转角嵌入式控制器
83轮速嵌入式控制器
84习题
参考文献