第1章　自動駕駛概述 1
1.1　自動駕駛的定義 2
1.2　自動駕駛技術(shù)的發(fā)展歷程 6
1.3　自動駕駛的應(yīng)用場景 11
第2章　自動駕駛技術(shù)架構(gòu) 15
2.1　車輛平臺 19
2.2　傳感器 21
2.3　車載計算機 23
2.4　操作系統(tǒng)和通信中間件 26
2.5　地圖和定位 28
2.6　感知 30
2.7　預(yù)測 33
2.8　規(guī)劃 35
2.9　控制 37
2.10　端到端自動駕駛大模型 39
2.11　離線基礎(chǔ)設(shè)施 41
第3章　我們的“自動駕駛游樂場” 45
3.1　基礎(chǔ)環(huán)境 48
3.2　通信中間件 53
3.3　傳感器 55
3.4　線控 56
3.5　第一個自動駕駛算法 57
第4章　端到端自動駕駛大模型 59
4.1　使用Bazel進行Python項目管理 60
4.2　模型設(shè)計 62
4.3　數(shù)據(jù)收集 65
4.4　模型訓(xùn)練 67
4.5　模型部署 69
4.6　優(yōu)化迭代 72
4.7　其他改進方向 78
第5章　感知模塊詳解 81
5.1　模塊設(shè)計 82
5.2　代碼實戰(zhàn) 84
5.2.1　使用OpenCV進行BEV透視變換 84
5.2.2　使用OpenCV進行道路檢測 92
5.2.3　使用YOLO進行障礙物識別 95
5.2.4　使用YOLO執(zhí)行圖像分割、目標(biāo)跟蹤等處理任務(wù) 99
5.2.5　完成感知模塊 102
5.3　前沿研究 105
第6章　預(yù)測模塊詳解 109
6.1　模塊設(shè)計 110
6.2　代碼實戰(zhàn) 111
6.2.1　路徑估計 111
6.2.2　速度估計 113
6.2.3　完成預(yù)測模塊 115
6.3　前沿研究 116
第7章　規(guī)劃模塊詳解 119
7.1　模塊設(shè)計 120
7.2　代碼實戰(zhàn) 122
7.2.1　選擇路徑規(guī)劃器 122
7.2.2　可行性判定 126
7.2.3　選擇最優(yōu)軌跡 128
7.2.4　完成規(guī)劃模塊 129
7.3　前沿研究 130
第8章　控制模塊詳解 133
8.1　模塊設(shè)計 134
8.2　代碼實戰(zhàn) 135
8.2.1　PID控制器 135
8.2.2　LQR控制器 136
8.2.3　MPC控制器 137
8.2.4　完成控制模塊 139
8.3　前沿研究 142
第9章　自動駕駛中的其他問題 145
9.1　單車智能與車聯(lián)網(wǎng) 146
9.1.1　多車協(xié)同（Vehicle to Vehicle，V2V） 146
9.1.2　車云協(xié)同（Vehicle to Cloud，V2C） 147
9.1.3　車路協(xié)同（Vehicle to Infrastructure，V2I） 148
9.2　安全 148
9.2.1　功能安全 149
9.2.2　網(wǎng)絡(luò)安全 149
9.2.3　人工智能安全 150
9.3　法律法規(guī) 151
9.3.1　立法進展 151
9.3.2　標(biāo)準(zhǔn)化進展 152
9.4　社會與經(jīng)濟 153
9.5　倫理 154
第10章　自動駕駛行業(yè)就業(yè)指南 155
10.1　自動駕駛技術(shù)展望 156
10.2　自動駕駛行業(yè)的核心崗位 158
10.2.1　感知算法工程師 158
10.2.2　預(yù)測算法工程師 160
10.2.3　規(guī)劃算法工程師 162
10.2.4　控制算法工程師 163
10.2.5　離線基礎(chǔ)設(shè)施工程師 165
10.2.6　端到端自動駕駛大模型工程師 167
10.3　寫在最后 169