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| 編輯推薦： |
笔者根据多年的从业经验和学习过程，在书中主要详细总结了量产自动驾驶相关的产品，算法，系统三方面内容。相信可以帮助读者朋友对该领域构建相对完整和细致的认知。书中各处不乏笔者的个人观点和见解，希望可以起到抛砖引玉的作用，激发读者朋友的思考和讨论。
相比于行业发展的日新月异，本书的完成过程略显漫长。在写作和修订过程中，新的产品和技术层出不穷。自动驾驶行业中，学术届的前沿成果往往在一年至一年半内即可应用到量产车内。因此，书中无法完全囊括不断涌现的新兴技术，还请各位读者朋友谅解，但愿有机会与大家在其他场合进一步探讨。
回顾近十年自动驾驶行业发展的历程，大家耳熟能详的关键词包括L2和L4之争、RoboTaxi、接管里程、数据闭环、量产交付、高速巡航、代客泊车、城区巡航、L3准入、数据驱动、BEV、Occ、无图化、端到端、大模型等。如今自动驾驶已经被越来越多的人所接受和依赖，该功能逐渐成为人们选购车辆考虑的最重要因素之一。量产赛道还在向前不断延伸，衷心祝愿各位同行一起奋进，谱写新的篇章，为人类带来更安全、更舒适、更便捷、可量产的自动驾驶产品和技术。
此外，随着人工智能的发展，近两年“具身机器人
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| 內容簡介： |
本书围绕量产自动驾驶的相关内容进行讲解，共分为五篇15章。
背景篇(第1章)主要讲解自动驾驶行业的发展历程，量产赛道的形成，以及量产自动驾驶研发体系。
产品篇(第2~5章)主要讲解量产产品方案和典型的量产功能，具体包括传统的ADAS功能、行车功
能以及泊车功能。
算法篇(第6~9章)基于数据驱动的自动驾驶算法特征，详细讲解全栈算法内容及演进路线，具体包
括感知融合算法(视觉、激光、毫米波雷达、超声波雷达以及多传感器融合)，建图定位算法(SLAM、高精度
地图、众包建图、在线建图、高精度定位等)，预测规划控制算法(目标物轨迹预测、自车轨迹规划、车辆横纵
向控制等)。
系统篇(第10~14章)详细讲解自动驾驶系统在工程落地过程中需要明确的技术方案，具体包括系统
架构、关联系统方案、关联零部件需求、系统安全、系统集成与评价。
展望篇(第15章)从产品、技术、商业模式三个角度对量产自动驾驶的未来发展趋势进行展望。
本书结构完整清晰，内容翔实，理论基础和工程实践兼备，适合所有已从事或将要从事自动驾驶领域
相关工作人员阅读和参考。由于书中讲解的技术贴近产业、内容完备，且具备一定的前瞻性，因此非常适
合高等院校教师用于教学及参考。此外，具身机器人产业在全球范围内刚刚开始萌芽， 其核心技术框架
与自动驾驶重叠度很高，本书也可作为机器人相关从业人员的参考书目之一。
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| 關於作者： |
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北京理工大学机械与车辆学院本、硕、博，亲历中国汽车工业“节能环保、智能网联”15载。投身自动驾驶行业至今8年有余，致力于量产自动驾驶关键技术的研究和工程落地工作，先后就职于Faraday Future、美团无人配送部、Momenta以及蔚来汽车。早期聚焦于自动驾驶决策规划控制算法，后拓展至量产系统解决方案，其间主导和参与了多个行业知名的自动驾驶量产项目。目前主要从事新阶段自动驾驶产品需求和面向下一代整车架构的量产自动驾驶系统落地工作，与此同时，也在探索自动驾驶技术赋能其他领域的实现途径，如具身智能。
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| 目錄：
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背景篇
第1章绪论
1．1行业先驱们
1．1.1世界的洪流
1．1．2我们的探索
1．2量产赛道的形成
1．3量产研发体系
1．4本书主要内容
产品篇
第2章产品方案
2．1光明的前景
2．2明确车型定位
2．3框定功能范围
2．4定义产品细节
2．5小结
第3章传统ADAS功能
3.1ADAS的由来
3.2报警类功能
3.3紧急控制类功能
3.4舒适控制类功能
3.5小结
第4章行车功能
4.1什么是行车功能
4.2自适应巡航
4.3车道巡航
4.4巡航换道
4.5高速导航巡航
4.6城市导航巡航
4.7脱手和脱眼
4.8小结
第5章泊车功能
5.1泊车功能的定义
5.2自动泊车辅助
5.3远程召唤
5.4记忆泊车
5.5代客泊车
5.6远程监控泊车
5.7小结
算法篇
第6章数据驱动的自动驾驶算法
6．1自动驾驶算法的组成
6．2数据驱动思想
6．3学习什么
6．4向谁学习
6．4．1云端大模型真值系统
6．4．2高精密设备真值系统
6．4．3高精度地图真值系统
6．4．4自动化真值方案应用
6．5如何学习
6．5．1数据预处理
6．5．2网络结构设计
6．5．3模型训练
6．6小结
第7章感知与融合
7．1“看得见且看得准”
7．2视觉感知
7．2．1图像分类
7．2．2单帧二维检测
7．2．3单帧三维检测
7．2．4时空多帧检测
7．3激光感知
7.3.1传统方法检测
7.3.2基于点云投影的检测
7.3.3基于点云特征表示的检测
7.3.4时空多帧检测
7．4毫米波雷达感知
7.4.1回波信号处理
7.4.2传统方法检测
7.4.3基于2D图的检测
7.4.4基于点云的检测
7．5超声波雷达感知
7.5.1传统方法检测
7.5.2数据驱动检测方法探讨
7．6多传感器时空融合
7．6．1目标级融合
7．6．2特征级融合
7．6．3数据级融合
7．7小结
第8章建图和定位
8．1看不见的地方靠记忆
8．2SLAM技术
8．2．1前端里程计
8．2．2后端优化
8．2．3回环检测
8．2．4建图
8．3高精度地图
8．4众包建图
8．4．1车端建图数据生成
8．4．2云端自动化建图
8．5在线建图
8．6高精度定位
8.6.1室外环境定位
8.6.2室内环境定位
8．7数据驱动建图定位方法
8．7．1重建的新视角合成
8．7．2数据驱动里程计
8．7．3数据驱动元素匹配
8．8小结
第9章预测、规划以及控制
9．1通过预判来博弈
9．2目标物轨迹预测
9.2.1传统方法
9.2.2序列网络预测
9.2.3图网络预测
9.2.4生成网络预测
9．3自车轨迹规划
9.3.1常规的行车规划
9.3.2常规的泊车规划
9.3.3三维时空联合规划
9.3.4数据驱动规划
9．4车辆控制
9．4．1几何路径跟踪
9．4．2LQR路径跟踪
9．4．3PID纵向跟踪
9．4．4MPC轨迹跟踪
9．5小结
系统篇
第10章系统架构
10．1自动驾驶系统架构的组成
10．2电子电器架构
10.2.1整车电子电器架构演进趋势
10.2.2域外架构
10.2.3域内架构
10．3域控制器架构
10.3.1硬件架构
10.3.2软件架构
10．4域内传感器架构
10．4．1场景建模
10．4．2运动建模
10．4．3检测能力建模
10．4．4视场范围校核
10．4．5域控制器资源校核
10．4．6选型和布置
10．4．7典型设计方案
10．5小结
第11章关联系统方案
11．1自动驾驶不可独善其身
11．2时间同步
11.2.1时间同步需求
11．2．2时间同步协议
11．2．3时间同步方案
11．3传感器标定
11.3.1标定需求分析
11.3.2量产标定总体方案
11.3.3传感器生产线内参标定
11.3.4整车生产线外参标定
11.3.5外参故障诊断
11.3.6在线外参标定
11．4高精度地图系统适配
11.4.1地图车云安全链路
11.4.2地图下载和更新
11.4.3车端地图渲染显示
11．5泊车远程在线监控
11.5.1数据生产端
11.5.2数据传输端
11.5.3数据使用端
11．6数据闭环
11．6．1车端数据生产
11．6．2云端数据应用
11．7软件OTA升级
11．8小结
第12章关联零部件需求
12．1兄弟齐心，其利断金
12．2横向控制系统
12．3纵向控制系统
12．4车身系统
12．5车内交互系统
12．6车外通信系统
12．7小结
第13章系统安全
13．1如何比人更靠谱
13．2安全分析
13.2.1产品层级的分析
13.2.2系统和组件层级的分析
13．3安全方案
13．3．1功能的安全策略
13．3．2硬件的安全方案
13．3．3软件的安全方案
13．4数据闭环在系统安全的应用
13．5小结
第14章系统集成与评价
14．1如何集成、如何评价
14．2域控制器集成适配
14．3整车集成适配
14．4路测评价
14．4．1实例生产
14．4．2实例应用
14．5小结
展望篇
第15章量产自动驾驶的未来
15．1抬头看路
15．2产品发展方向
15．3技术发展方向
15．4商业模式的发展方向
15．5小结
参考文献
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| 內容試閱：
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自动驾驶技术是当今科技领域备受瞩目的研究方向之一。随着人工智能、芯片技术以及传感器技术的不断发展，自动驾驶汽车已经从科幻小说中的概念逐渐变成了现实。这种技术的出现不仅给人们的出行方式带来了革命性的改变，也为人们的生活带来了深远的影响。在近10年的行业发展历程中，自动驾驶呈现百花齐放的景象，涉及领域众多，包括量产车辅助驾驶、无人出租车、干线物流、轨道运输、短途配送、矿山作业、港口运输、环卫清扫、园区移动零售、工程机械以及农用机械等。
然而，自动驾驶技术的发展并非一帆风顺。在追求更安全、更高效的交通方式的同时，我们也面临着诸多挑战，包括技术上的限制、法律法规的制定以及公众对于自动驾驶技术的接受程度等。早期自动驾驶的“渐进式”和“跨越式”两条路线之争在近两年已初见分晓。“渐进式”的量产自动驾驶通过规模化商用已受到产业和市场的双重肯定。而“跨越式”的完全无人驾驶则因难以落地而渐露颓势。
本书着眼于量产自动驾驶这一主题，对主流产品、全栈算法以及全方位的系统技术进行全面和深入的讲解，并根据产品和技术发展趋势对行业的未来做展望。旨在提供一本相对完备的技术参考资料，帮助读者对量产自动驾驶有全方位的了解，激发读者对这一领域的兴趣，并在日常工作和学习过程中随时查询。自动驾驶系统是一个复杂的超级系统，要想掌握这些关键技术，仍需读者深入查阅更多文献资料，与行业专家充分交流，并积极参与量产实践活动，才能真正领悟其中的精髓。无论是对自动驾驶技术感兴趣的普通读者，还是从事相关行业的专业人士，相信本书都能提供有价值的信息和见解。衷心期待每一位读者都能从本书或多或少有所收获，这对笔者来说将是莫大的荣幸。
此书最初源自一本数万字的工作笔记。笔者以“汽车人”自诩，亲历汽车从节能环保到智能网联的高速发展历程。在近8年的自动驾驶技术研究和工程落地工作过程中，一直保持着记录工作笔记的习惯，时常总结和归纳工作过程中积累的知识和心得。到2022年的春天，不知不觉竟总结了6万余字的笔记。这一方面得益于近年来高频的工作节奏和高效的学习过程，由此积累了丰富的知识，另一方面也说明了量产自动驾驶技术的高度复杂性。随后该笔记作为参考资料被分享到工作团队的同事手中，得到了大家的一致好评。但面向更大范围的读者，原笔记仍然过于晦涩。与此同时，随着行业发展的日新月异，当时总结整理的内容已略显滞后，不少新的学术成果和产业实践并未涵盖其中。因此，笔者在工作之余，对笔记内容进行了大幅度的拓展，力争将这些年的所学、所得、所思、所感条理清晰地整理出来，最终编写成书。由于笔者能力和精力所限，书中可能仍存在理解不准确、语言组织不恰当，内容不够完备之处，恳请读者多多包涵，批评指正，并欢迎共同讨论，以便再版时修订完善。
感谢业界朋友穆北鹏、陈仁等，在本书编写过程中提出了非常宝贵的意见。
感谢北京理工大学智能车辆研究所的熊光明教授，为笔者进入自动驾驶研究领域打开了一扇窗。感谢北京理工大学清洁车辆实验室的张幽彤教授，在笔者求学过程中的悉心教导和关怀，使笔者养成并一直保持着较好的科研态度和习惯。
感谢近些年工作过的几家公司： 法法汽车、美团无人配送团队以及Momenta。在此期间笔者以公司平台为依托，积累了大量的技术研究成果和工程实践经验。尤其是在Momenta工作的几年间，有幸参与并负责了多个顶级车企的量产交付项目，受益匪浅，感触良多。同时，感谢这些年一起工作过的同事。在本书编写过程中，脑海里不断涌现跟大家一起并肩作战的场景： 对技术问题相互挑战，推演产品细节，优化工作组织方式，研究项目推进策略等。在这个过程中，笔者跟大家一起得到了十足的成长。由衷地感谢大家一路同行，感谢每一家经历过的公司，促成了这些跟大家一起战斗的日子。心之所向，素履以往。希望有一天与各位在不同的场合重逢，也期待大家收获应有的成果，在行业里，在工作上，在生活中找到自己的价值所在。
最后，感谢父母，感谢你们的养育与照顾； 感谢妻子，感谢你的理解与体贴； 感谢儿女，感谢你们相伴左右，带来了无尽欢乐。在多年的自动驾驶行业工作的过程中，孩子们也耳濡目染，对高度智能的未来汽车产生了浓厚的兴趣。如下图所示，孩子在绘画板上畅想，在绿树成荫鲜花盛开的城市，极具科技感的自动驾驶车辆进入人们的日常生活，驰骋在大街小巷。
林伟
2024年春
于北京
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