一、第一本无人驾驶技术书

编辑推荐：全面梳理无人驾驶技术必读之作！适合对无人驾驶技术感兴趣的在校学生、工业从业者，以及相关人士阅读。无人驾驶技术概览无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法深度学习、强化学习、计算机视觉在无人驾驶中的应用无人驾驶安全等多个主要技术点 

内容简介：无人驾驶是一个复杂的系统，涉及的技术点种类多且跨度大，入门者常常不知从何入手。本书首先宏观地呈现了无人驾驶的整体技术架构，概述了无人驾驶中涉及的各个技术点。在读者对无人驾驶技术有了宏观认识后，本书深入浅出地讲解了无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法，深度学习在无人驾驶中的应用，无人驾驶系统软件和硬件平台，无人驾驶安全及无人驾驶云平台等多个主要技术点。本书的作者都是无人驾驶行业的从业者与研究人员，有着多年无人驾驶及人工智能技术的实战经验。

本书从实用的角度出发，以期帮助对无人驾驶技术感兴趣的从业者与相关人士实现对无人驾驶行业的快速入门，以及对无人驾驶技术的深度理解与应用实践。

馆藏地：第二阅览区   TP18/050

二、基于人工智能的无人驾驶车辆路面识别技术

内容简介：《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。

馆藏地：第二阅览区   U471.1/057

三、无人驾驶 人工智能如何颠覆汽车

编辑推荐：本书对在校学生、研究人员和相关从业人员都大有益处。无论你是本科生还是研究生，只要对无人驾驶感兴趣，都可以在这里找到无人驾驶技术的全面介绍。

内容简介：《无人驾驶：人工智能如何颠覆汽车》是为从事无人驾驶车辆(智能网联汽车)开发相关工作人员的入门技术书。作者分享了他们打造无人驾驶车辆系统的实践经验。本书由9章组成，第1章概述了无人驾驶系统；第2章着重介绍无人驾驶车辆定位技术；第3章讨论了传统的环境感知技术；第4章讨论基于深度学习的环境感知技术；第5章介绍了行为预测和路径规划技术；第6章着重介绍运动决策、规划与控制子系统的反馈控制；第7章介绍基于增强学习的规划和控制技术；第8章深入研究无人驾驶客户端系统的设计细节；第9章详细介绍了无人驾驶云平台。

馆藏地：第二阅览区   U469.79/009

四、无人驾驶汽车概论

内容简介：陈慧岩、熊光明、龚建伟、姜岩主编的《无人驾 驶汽车概论》总结了北京理工大学智能车辆研究所长 期研究无人驾驶汽车技术的经验和成果，并借鉴了国 内外相关科研成果，结合无人驾驶汽车的新发展，对 无人驾驶汽车技术涉及的重点内容进行了全面的介绍 。
　　全书共9章，主要包括无人驾驶汽车的产生与发 展，无人驾驶汽车的体系结构，无人驾驶汽车环境感 知技术，无人驾驶汽车定位导航技术，无人驾驶汽车 路径规划技术，无人驾驶汽车运动控制方法，无人驾 驶汽车的一体化设计方法，以及无人驾驶汽车发展面 临的机遇与挑战等内容。
　　本书适用于对无人驾驶汽车感兴趣的各类人员， 也可作为高等院校车辆工程、自动化、计算机等专业 的参考教材，同时，还可为广大从事汽车行业的工程 技术人员提供参考。

馆藏地：第二阅览区   U469.79/010

五、无人驾驶原理与实践

编辑推荐：

（1）面向无人驾驶的入门学习者，系统介绍无人驾驶的原理、技术框架和开发方法

（2）深耕无人驾驶领域的研究者和技术专家联袂编写，从理论和工程两个层面助力读者掌握无人驾驶核心技术

（3）小鹏汽车、景驰科技、百度Apollo、佐治亚州立大学、圣塔克拉拉大学多位无人驾驶专家高度评价并推荐！

内容简介：无人驾驶是人工智能热潮中极具发展潜力的应用场景，也是一个综合了多个学科的应用领域，涵盖机器人学、自动化控制、机器学习、机器视觉、移动通信、智能交通、车辆工程等诸多学科。本书旨在通过深入浅出的方式系统展现无人驾驶理论，并通过简单易上手的实例帮助读者实现技术入门。

本书作者包括国内一线无人驾驶科研团队负责人、一线新能源汽车厂商无人驾驶技术专家，他们对无人驾驶整个技术栈有着全面深入的研究，同时拥有大量工业应用实践。通过本书，读者将系统学习并实战无人驾驶软件系统的感知、规划和控制基础算法；掌握ROS编程，学习并实践多传感器融合方法；学习机器学习、深度学习和强化学习等人工智能方法在无人驾驶中的应用；读者还将初步了解更接近工业应用的复杂方法。

本书适合希望进入无人驾驶汽车行业的技术人员和高校学生作为技术入门书籍，亦可作为无人驾驶应用研究的工具书籍。

馆藏地：第二阅览区   U471.1/056