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基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：王世峰，赵馨，孟颖，都凯悦着
• 出 版 社：北京：机械工业出版社
• 出版年份：2018
• ISBN：9787111606956
• 页数：137 页

图书介绍：《基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术》在借鉴国内外相关科研成果的基础上，结合无人驾驶车辆的新技术，对无人驾驶车辆路面识别技术涉及的关键问题进行了详尽讲解。本书全面阐述了无人驾驶车辆路面识别技术的基本概念、分析方法及相关应用，全书共分6章，包括车载激光雷达、地面机器人路面识别技术、基于机器学习及马尔科夫随机场的路面识别技术、基于图像数据的路面类型分类、基于激光雷达的路面类型分类及马尔科夫随机场的多传感器融合路面类型分类。此外，本书还浅尝辄止地探讨了无人驾驶车辆路面识别技术面临的挑战及其发展方向。本书既可作为从事无人驾驶车辆相关研究的科研及工程技术人员，以及从事地面机器人相关研究的工程技术人员的参考书，也可作为普通高等院校人工智能、车辆工程、自动化、计算机等相关专业师生的参考教材。同时，还可作为广大对无人驾驶技术感兴趣的读者朋友的科普读物。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：车联网权威指南 标准、技术及应用下一篇：海怪 欧洲古异兽图考 《基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术》目录 标签：人工智能 路面 人工 识别 驾驶

第1章 车载激光雷达1

1.1 概述1

1.2 激光测距技术2

1.2.1 脉冲测距2

1.2.2 相位测距3

1.2.3 三角测距4

1.3 激光雷达在自动驾驶中的应用5

1.4 激光雷达的分类6

1.4.1 单线激光雷达6

1.4.2 多线激光雷达7

1.4.3 激光雷达的技术发展14

第2章 地面机器人路面识别技术16

2.1 基于加速度传感器的地形判别16

2.2 基于相机图像的地形视觉判别26

2.3 基于激光雷达的地形识别37

2.4 多种传感器的融合47

第3章 基于机器学习及马尔科夫随机场的路面识别技术64

3.1 路面轮廓估计64

3.1.1 加速度（acc-t）64

3.1.2 四分之一车辆模型（acc-ttoy-t）65

3.1.3 垂直位移（y-t）67

3.1.4 速度（v-t）68

3.1.5 速度到位移（v-t to x-t）68

3.1.6 路面轮廓（y-x）68

3.2 特征提取70

3.2.1 从路面轮廓（y-x）中提取的FFT特征72

3.2.2 从加速度（acc-t）中提取的FFT特征75

3.2.3 从加速度（acc-t）和路面轮廓（y-x）中提取的快速小波变换特征（FWT）75

3.3 归一化76

3.4 主成分分析PCA77

3.5 K-fold交叉验证77

3.6 其他分类器的尝试77

3.6.1 朴素贝叶斯分类器78

3.6.2 神经网络分类器78

3.6.3 支持向量机分类器80

3.7 实验81

3.7.1 概述81

3.7.2 关于加速度的平台实验83

3.8 实验结果85

3.8.1 特征选择85

3.8.2 速度独立性测试86

3.8.3 分类器选择88

3.8.4 加速度实验结果89

3.9 总结92

第4章 基于图像数据的路面类型分类93

4.1 图像纹理特征94

4.2 建立图像特征矩阵95

4.2.1 灰度共生矩阵95

4.2.2 特征提取和特征矩阵信息96

4.3 实验验证99

4.3.1 实验平台99

4.3.2 基于图像的实验99

4.4 实验结果100

4.5 结论105

第5章 基于激光雷达的路面类型分类106

5.1 激光雷达的扫描方式106

5.2 道路表面重建107

5.2.1 距离数据的处理107

5.2.2 速度数据的处理108

5.2.3 道路表面108

5.3 特征矩阵109

5.4 实验110

5.4.1 实验平台110

5.4.2 实验结果111

5.5 结论115

第6章 马尔科夫随机场的多传感器融合路面类型分类116

6.1 前置激光雷达的预测116

6.2 马尔科夫随机场算法（MRF）118

6.2.1 条件独立性118

6.2.2 分解特性120

6.3 马尔科夫随机场的建立121

6.3.1 马尔科夫随机场中的节点122

6.3.2 马尔科夫随机场中节点的随机变量122

6.3.3 马尔科夫随机场中的节点123

6.3.4 马尔科夫随机场中的节点值123

6.3.5 能量函数124

6.3.6 最优化125

6.4 实验125

6.4.1 实验平台125

6.4.2 基于多传感器融合的实验125

6.5 实验结果125

6.6 结论129

后记 回顾与展望130

参考文献132

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摘要：随着人工智能技术的不断发展，无人驾驶车辆路面识别技术成为研究热点。本文以《基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术.pdf电子书版文档下载》为研究对象，从技术原理、应用场景、挑战与展望四个方面进行详细阐述，旨在为无人驾驶车辆路面识别技术的发展提供有益参考。

1、技术原理

基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术主要依赖于深度学习算法。通过大量路面图像数据训练，使模型具备识别路面特征的能力。其中，卷积神经网络（CNN）是应用最广泛的算法之一，其通过多层卷积和池化操作提取图像特征，最终实现路面识别。

此外，技术原理还包括图像预处理、特征提取、分类识别等环节。图像预处理环节对原始图像进行灰度化、去噪等操作，提高后续处理效果。特征提取环节通过卷积神经网络提取图像特征，为分类识别提供依据。分类识别环节则根据提取的特征对路面进行分类，如路面类型、车道线、交通标志等。

基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术具有高度自动化、智能化等特点，为无人驾驶车辆的安全行驶提供了有力保障。

2、应用场景

基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术在多个场景中具有广泛应用。在城市道路中，该技术可识别车道线、交通标志、行人等，为无人驾驶车辆提供实时交通信息。在高速公路上，路面识别技术可辅助车辆实现自动驾驶，提高行驶效率。此外，在特殊路段，如山区、隧道等，路面识别技术也有助于车辆安全通行。

在公共交通领域，无人驾驶车辆路面识别技术可应用于公交车、出租车等，提高公共交通的智能化水平。在物流运输领域，无人驾驶车辆路面识别技术有助于实现自动驾驶配送，提高物流效率。在农业领域，该技术可应用于农业机械，实现自动驾驶作业。

总之，基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术在各个领域具有广泛的应用前景，为社会发展带来巨大潜力。

3、挑战与展望

尽管基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术取得了显著成果，但仍面临一些挑战。首先，路面环境复杂多变，识别精度有待提高。其次，算法复杂度高，计算资源消耗大。此外，数据标注、模型优化等方面也存在一定难度。

针对这些挑战，未来研究方向主要包括：提高识别精度，降低算法复杂度；优化数据标注方法，提高数据质量；加强模型优化，降低计算资源消耗。此外，跨领域研究、国际合作等也将成为无人驾驶车辆路面识别技术发展的重要方向。

展望未来，基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术将在各个领域发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多便利。

4、总结

本文从技术原理、应用场景、挑战与展望四个方面对基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术进行了详细阐述。随着人工智能技术的不断发展，该技术将在无人驾驶领域发挥越来越重要的作用，为人类社会带来更多便利。

总结来说，基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术具有广阔的应用前景，但仍需在多个方面进行优化和改进。相信在不久的将来，这一技术将为无人驾驶车辆的发展提供有力支持。

本文由nayona.cn整理

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