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從機器學習到無人駕駛
最新章節(jié)：
附錄B CyberRT系統(tǒng)核心API字典
本書以機器學習為出發(fā)點，使用簡易的代碼講解機器學習的核心算法（深度神經(jīng)網(wǎng)絡和強化學習），在算法學習的基礎上使用增量方法開發(fā)包含定位、預測、路徑規(guī)劃和業(yè)務控制等一系列自動駕駛模塊。本書代碼實例涉及自動駕駛的普遍業(yè)務方法，可使讀者理解自動駕駛背后的設計思想和原理，快速入門自動駕駛的算法和開發(fā)流程。本書示例代碼豐富，涵蓋實際開發(fā)中所有的重要知識點，適合無人駕駛從業(yè)者、想要學習機器學習和無人駕駛的開發(fā)人員閱讀，也可用作培訓機構和高校相關專業(yè)的教學參考書。
目錄(94章)
倒序
- 封面
- 版權頁
- 作者簡介
- 內(nèi)容簡介
- 致謝
- 前言
- 第一篇 機器學習基礎
- 第1章 機器學習與無人駕駛
- 1.1 機器學習簡介
- 1.2 無人駕駛與機器學習
- 參考文獻
- 第2章 TensorFlow基礎
- 2.1 機器學習主流框架簡介
- 2.2 TensorFlow開發(fā)環(huán)境搭建
- 2.3 Hello TensorFlow—一個簡單的例子
- 2.4 TensorFlow架構
- 2.5 TensorFlow核心API
- 2.6 擴展：使用tensorflow.js進行機器學習
- 參考文獻
- 第3章 線性回歸
- 3.1 什么是線性回歸
- 3.2 線性回歸中的最小二乘法模型
- 3.3 最小二乘法模型實例
- 3.4 線性回歸的梯度下降模型
- 3.5 梯度下降模型實例
- 參考文獻
- 第4章 邏輯回歸
- 4.1 邏輯回歸簡介
- 4.2 邏輯回歸模型
- 4.3 泛邏輯回歸
- 4.4 實例：股價預測
- 參考文獻
- 第二篇 機器學習進階
- 第5章 神經(jīng)網(wǎng)絡
- 5.1 神經(jīng)元模型
- 5.2 單神經(jīng)元模型實例
- 5.3 激活函數(shù)
- 5.4 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡模型
- 5.5 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡實例
- 參考文獻
- 第6章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
- 6.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡概述
- 6.2 實例1：驗證碼識別
- 6.3 實例2：過擬合和欠擬合
- 參考文獻
- 第7章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
- 7.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡概述
- 7.2 長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡架構
- 7.3 實例：仿寫西游記
- 參考文獻
- 第8章 強化學習
- 8.1 強化學習概述
- 8.2 Q-Learning架構
- 8.3 實例：貪吃蛇人工智能
- 參考文獻
- 第三篇 無人駕駛
- 第9章 無人駕駛系統(tǒng)
- 9.1 無人駕駛系統(tǒng)概述
- 9.2 Apollo簡介
- 9.3 Apollo開發(fā)環(huán)境搭建
- 參考文獻
- 第10章 Cyber基礎
- 10.1 Cyber簡介（包括和ROS的對比）
- 10.2 Cyber API和API Demo
- 10.3 Apollo模塊啟動源碼分析
- 參考文獻
- 第11章 無人駕駛地圖技術
- 11.1 高精地圖
- 11.2 PncMap
- 11.3 Relative Map模塊
- 參考文獻
- 第12章 無人駕駛定位技術
- 12.1 RTK定位技術
- 12.2 多傳感器融合定位技術
- 參考文獻
- 第13章 無人駕駛預測技術
- 13.1 預測模塊簡介
- 13.2 成本評估器：由一組成本函數(shù)計算概率
- 13.3 MLP評估器：用MLP模型計算概率
- 13.4 RNN評估器：用RNN模型計算概率
- 參考文獻
- 第14章 無人駕駛規(guī)劃策略
- 14.1 規(guī)劃模塊簡介
- 14.2 路徑規(guī)劃
- 14.3 障礙物規(guī)劃
- 14.4 速度規(guī)劃
- 參考文獻
- 第15章 無人駕駛控制策略
- 15.1 車輛模型
- 15.2 PID控制算法
- 15.3 MPC控制算法
- 參考文獻
- 附錄A 強化學習：貪吃蛇AI完整游戲邏輯代碼
- 附錄B CyberRT系統(tǒng)核心API字典 更新時間：2020-11-23 15:03:54
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