发表于2024-12-28
59.00
全面梳理无人驾驶技术必读之作!
适合对无人驾驶技术感兴趣的在校学生、工业从业者,以及相关人士阅读。
●无人驾驶技术概览
●无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法
●深度学习、强化学习、计算机视觉在无人驾驶中的应用
●无人驾驶安全等多个主要技术点
刘少山,PerceptIn联合创始人。加州大学欧文分校计算机博士。现在PerceptIn主要专注于机器人的核心SLAM与深度学习技术,以及其在智能硬件上的实现。在创立PerceptIn之前,在百度美国研发中心主要专注于百度无人车系统架构与产品化、深度学习,以及异构计算平台的架构与开发。
唐洁,华南理工大学计算机科学与工程学院副教授。唐洁博士现主要从事面向无人驾驶和机器人的大数据计算与存储平台、面向人工智能的计算体系架构、面向机器视觉的嵌入式系统研究。
吴双,依图科技研究科学家,依图硅谷研究院负责人。原百度研究院硅谷人工智能实验室资深研究科学家,原百度美国研发中心高级架构师。美国南加州大学物理博士,加州大学洛杉矶分校博士后,研究方向包括计算机和生物视觉,互联网广告算法和语音识别,曾在NIPS等国际会议中发表文章。
李力耘,百度美国研发中心无人驾驶高级架构师。本科毕业于清华大学电子工程系,后获得美国纽约大学计算机专业博士学位。加入百度后从事移动推荐、转换广告、图片变形、无人车决策规划等多个项目。目前在百度无人车部门负责无人车行为预测方向的系统架构及算法优化。拥有多项国际专利,其中已递交三十余项无人车决策预测相关专利申请。 人驾驶决策与控制算法、深度学习在无人驾驶中的应用、无人驾驶系统、无人驾驶云平台、无人驾驶安全等章节,既宏观地呈现了无人驾驶技术的架构,又很好地深入到了无人驾驶涉及的每个技术点。我相当同意书中的观点:无人驾驶并不是一个技术点,而是众多技术点的集合。无人车上路行驶的前提是每一个技术点都要做得很好,这就代表在每个技术点上都有很好的创新机会。例如,在无人驾驶芯片的设计上,使用低能耗的ARM架构加上不同的加速芯片(GPU、FPGA、DSP、ASIC)在性能与能耗上有很大优势。我仔细读完本书后,对整个无人驾驶系统架构有了很好的认识,当我想更深入地了解一个技术点时,本书也提供了很好的文献信息让我深入学习。毫不夸张地说,本书让我在短时间内对无人驾驶技术有了很好地了解。
——ARM董事会成员全球副总裁中国区总裁,吴昂雄
作为一名科技行业的从业者,我有幸近距离观察许多所谓的颠覆性技术的生命周期。我的感受是人们会将一项技术的近期作用无限夸大,往往对这项技术的长期演化估计不足。这一次大家对“无人驾驶”的态度也一样,大多数人仅仅把“无人驾驶”看成一项技术,认为只要搞定算法、搞定传感器、搞定云与端的传输等就万事大吉,我们就进入了完全自动驾驶的时代。我认为这种想法很危险,首先,这是一种发明家而非创新家、投机者而非创业者的心态;其次,这些人没有充分认识到“无人驾驶”有着极大的安全属性与社会属性,他们可能会谈到政府管制的问题,但很少考虑人口结构及其背后的消费心理及消费习惯问题。这种拿着锤子找钉子的做法对“无人驾驶”的落地很不利。
作
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