自动驾驶算法与芯片设计

图书信息

作者	任建峰,蒋立源,等
出版社	电子工业出版社
ISBN	9787121436437
出版时间	2022-06-01
字数	21.5万
分类	电子工业出版社,科技,计算机,网络,多媒体,数据通信

读书简介

目前自动驾驶的一个发展趋势就是智能化。随着人工智能的飞速发展以及各种新型传感器的涌现，汽车智能化形成趋势，辅助驾驶功能的渗透率越来越高。这些功能的实现需要借助于摄像头、雷达、激光雷达等新增的传感器数据，其中视频处理需要大量并行计算。然而，传统CPU算力不足，而DSP擅长图像处理，对于深度学习却缺乏足够的性能。

目录

内容简介

前言

第1章 自动驾驶芯片的挑战

1.1 自动驾驶科技界现状

1.2 自动驾驶设计的挑战

1.3 自动驾驶系统算法设计

1.4 自动驾驶系统计算平台

参考文献

第2章 3D物体检测

2.1 传感器

2.2 数据集

2.3 3D物体检测方法

2.4 实战项目：3D物体检测

2.5 未来研究展望

参考文献

第3章 车道检测

3.1 传统图像处理

3.2 实例：基于霍夫变换的车道检测

3.3 实例：RANSAC算法及直线拟合

3.4 基于深度学习

3.5 多传感器集成方案

3.6 车道检测系统评估标准

3.7 实战项目：车道检测

参考文献

第4章 运动规划和控制

4.1 概述

4.2 传统自动驾驶的规划和决策层

4.3 集成感知和规划

4.4 交互行为感知和规划

参考文献

第5章 定位与建图

5.1 SLAM问题

5.2 自主驾驶的局限性

5.3 自动驾驶中的SLAM

5.4 自动驾驶中的地图表示

参考文献

第6章 自动驾驶仿真器

6.1 最新的仿真器

6.2 仿真器实战：CARLA

参考文献

第7章 自动驾驶芯片

7.1 Mobileye EyeQ

7.2 NVIDIA

7.3 TI Jacinto TDAx

7.4 实战项目：360度环景系统与自动停车系统

7.5 Qualcomm

7.6 NXP

7.7 Xilinx Zynq-7000

7.8 Synopsys

第8章 深度学习模型优化

8.1 模型压缩和加速

8.2 AI模型效率工具包

8.3 未来研究展望

参考文献

第9章 深度学习芯片设计

9.1 概述

9.2 在CPU和GPU平台上加速内核计算

9.3 中科院计算所的深度学习芯片系列

9.4 麻省理工学院的Eyeriss系列

9.5 谷歌的TPU芯片

9.6 近内存计算

9.7 DNN硬件的指标

参考文献

第10章 自动驾驶SoC设计

10.1 自动驾驶SoC设计流程

10.2 TI的Jacinto SoC平台

10.3 Jacinto 7处理器的功能安全特性

10.4 具有DNN和ISP的符合安全标准的多核SoC设计

10.5 实例：NVIDIA深度学习加速器

参考文献

第11章 自动驾驶操作系统

11.1 概述

11.2 开源自动驾驶操作系统

11.3 使用开源软件开发自动驾驶技术的公司

11.4 汽车硬实时操作系统和框架

11.5 总结

第12章 自动驾驶软件架构

12.1 概述

12.2 基于ISO 26262的软件开发

12.3 基于SAE J3016的组件架构设计

12.4 自动驾驶汽车的架构设计与实现

参考文献

第13章 5G C-V2X简介

13.1 移动车联网

13.2 C-V2X如何改变驾驶

13.3 C-V2X的优势

13.4 C-V2X的工作原理

13.5 C-V2X部署计划

13.6 总结