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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
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