激光雷達感知與定位-從理論到實現 申澤邦 周慶國 郅朋 9787115652584 【台灣高等教育出版社】

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書名：激光雷達感知與定位-從理論到實現
ISBN：9787115652584
出版社：人民郵電
著編譯者：申澤邦 周慶國 郅朋
頁數：245
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1741657
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內容簡介
激光雷達作為自動駕駛汽車的核心傳感器之一，在自動駕駛領域發揮著至關重要的作用。本書深度挖掘激光雷達關鍵技術，介紹激光雷達的原理、應用以及發展趨勢。
本書共9章，包括激光雷達與自動駕駛的發展、激光雷達的基本工作原理、點雲編程基礎、標定、SLAM、深度學習在激光雷達中的應用等內容。本書通過深入的理論解說和實際操作示例，幫助讀者輕鬆開發基於激光雷達的感知與定位模塊。此外，本書還展望了激光雷達的發展趨勢及其在汽車工業中的應用前景，為自動駕駛領域的研究和發展提供了參考依據。
本書可作為希望進入自動駕駛汽車行業的汽車類、自動化類專業的學生的技術入門圖書，也可作為汽車工程師、對自動駕駛技術感興趣的讀者的參考書。

目錄

第1章 激光雷達與自動駕駛概述
 1 1 激光雷達與自動駕駛的概念
 1 1 1 什麼是激光雷達
 1 1 2 什麼是自動駕駛系統
 1 2 激光雷達與自動駕駛的發展
 1 2 1 早期的激光雷達
 1 2 2 激光雷達與DARPA自動駕駛挑戰賽
 1 3 激光雷達在自動駕駛系統和高精度地圖生產過程中的應用
 1 3 1 自動駕駛系統的基本架構
 1 3 2 激光雷達在自動駕駛系統中的應用
 1 3 3 激光雷達在高精度地圖生產過程中的應用
 1 4 激光雷達開發環境配置
 參考文獻
第2章 激光雷達的基礎知識
 2 1 激光雷達的基本工作原理
 2 1 1 激光雷達的基本結構
 2 1 2 激光雷達的數據
 2 1 3 激光雷達的回波模式
 2 1 4 激光雷達與人眼安全
 2 2 車載激光雷達的分類
 2 2 1 根據掃描方式分類
 2 2 2 根據激光波長分類
 2 3 激光雷達的關鍵性能指標和性能評估方法
 2 3 1 激光雷達的關鍵性能指標
 2 3 2 激光雷達的性能評估方法
 參考文獻
第3章 PCL和ROS編程基礎
 3 1 PCL編程基礎
 3 1 1 PCL的基本概念和數據結構
 3 1 2 PCD文件
 3 1 3 構建第一個PCL程序
 3 2 ROS編程基礎
 3 2 1 ROS簡介
 3 2 2 ROS中的基本概念
 3 2 3 ROS命令行的常用指令
 3 2 4 ROS項目的文件系統結構
 3 2 5 Catkin構建工具
 3 3
第一個PCL和ROS節 點： 基於體素網格濾波的降採樣
 3 3 1 點雲濾波
 3 3 2 ROS C++編程實踐
 3 3 3 構建並運行項目
 參考文獻
第4章 點雲平面分割、聚類和配准
 4 1 點雲平面分割：RANSAC算法原理和Ｃ++實踐
 4 1 1 點雲分割概述
 4 1 2 RANSAC算法介紹
 4 1 3 基於RANSAC平面擬合的地麵點濾除ROS實戰
 4 2 歐幾裡得點雲聚類算法和C++實踐
 4 2 1 k-d樹：一種用於最近鄰搜索的數據結構
 4 2 2 歐幾裡得聚類方法
 4 2 3 點雲歐幾裡得聚類PCL與ROS實踐
 4 3 基於正態分佈變換的點雲配准
 4 3 1 點雲配准
 4 3 2 NDT算法
 4 3 3 使用NDT算法配准兩個點雲
 參考文獻
第5章 激光雷達標定原理與實踐
 5 1 坐標系變換基礎與編程實踐
 5 1 1 建圖、定位和感知中的坐標系
 5 1 2 三維剛體變換的表徵形式
 5 1 3 齊次變換矩陣
 5 1 4 Eigen編程基礎
 5 1 5 ROS TF2編程基礎
 5 1 6 坐標系變換編程實踐
 5 2 多激光雷達自動標定方法與ROS實踐
 5 2 1 多激光雷達標定和點雲配准
 5 2 2 用於多激光雷達自動標定的樣例數據包
 5 2 3 多激光雷達標定代碼實例
 5 2 4 使用測試數據實踐6顆激光雷達的標定
 5 3 激光雷達-相機聯合標定ROS實踐
 5 3 1 相機參數標定
 5 3 2 相機-激光雷達聯合標定算法介紹
 5 3 3 相機-激光雷達聯合標定工具構建和使用
 參考文獻
第6章 激光雷達SLAM
 6 1 激光雷達SLAM簡介
 6 1 1 SLAM簡介
 6 1 2 自動駕駛中的激光雷達SLAM
 6 2 LeGO-LOAM算法詳解和ROS實踐
 6 2 1 LeGO-LOAM算法簡介
 6 2 2 LeGO-LOAM算法流程
 6 2 3 使用LeGO-LOAM算法構建點雲地圖
 6 3 基於Scan Context的激光雷達閉環檢測方法實踐
 6 3 1 Scan Context閉環檢測方法介紹
 6 3 2 Scan Context閉環檢測C++實例
 6 4 基於NDT算法的自動駕駛定位和ROS實踐
 6 4 1 地圖數據準備
 6 4 2 對激光雷達實時點雲的降採樣
 6 4 3 使用NDT實現高精度定位
 6 4 4 構建和運行NDT激光雷達定位
 參考文獻
第7章 基於深度學習的激光雷達三維目標檢測
 7 1 點雲三維目標檢測概述
 7 1 1 三維目標檢測的背景和定義
 7 1 2 點雲三維目標檢測的常用數據集和性能指標
 7 1 3 點雲三維目標檢測方法的分類
 7 2 基於VoxelNet的點雲三維目標檢測
 7 2 1 VoxelNet的結構
 7 2 2 VoxelNet的損失函數
 7 3 基於PointPillars的三維目標檢測和實戰
 7 3 1 PointPillars的特點
 7 3 2 PointPillars結構
 7 3 3 訓練一個PointPillars
 參考文獻
第8章 基於深度學習的激光雷達點雲語義分割方法
 8 1 自動駕駛中的點雲語義分割
 8 1 1 點雲分割：傳統方法vs基於深度學習的方法
 8 1 2 基於深度學習的點雲語義分割方法的分類
 8 1 3 點雲語義分割的常用公開數據集
 8 1 4 點雲語義分割的性能評價指標
 8 2 基於全卷積神經網絡的點雲三維語義分割
 8 2 1 全卷積神經網絡介紹
 8 2 2 基於全卷積神經網絡的激光雷達三維分割
 8 2 3 使用ROS和TensorRT實踐CNN Seg推理
 8 3 PolarNet點雲語義分割和PyTorch實戰
 8 3 1 PolarNet神經網絡簡介
 8 3 2 在SemanticKITTI數據集上訓練一個PolarNet
 參考文獻
第9章 激光雷達的發展趨勢及其在汽車工業中的應用前景
 9 1 激光雷達帶來的輔助駕駛能力變革
 9 1 1 激光雷達在城市和高速領航輔助駕駛中的應用
 9 1 2 激光雷達在記憶泊車中的應用
 9 2 激光雷達在4級自動駕駛中的應用
 9 2 1 激光雷達在自動駕駛出租車上的應用
 9 2 2 激光雷達在自動駕駛卡車上的應用
 9 3 激光雷達在低速機器人中的應用
 9 4 激光雷達未來可能的發展方向

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