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深度學習
人工智能技術及無人駕駛 版權信息
- ISBN：9787522607146
- 條形碼：9787522607146 ; 978-7-5226-0714-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能技術及無人駕駛 內容簡介
本書內容主要包括緒論、人工智能技術基礎、環境感知與信息融合、群體智能與車隊控制、自然語言處理與人機交互、無人駕駛應用等六部分內容。 本書可供人工智能技術及無人駕駛理論研究、技術開發等領域的技術人員和管理人員閱讀，也可作為高等學校有關專業的教材或參考書。
人工智能技術及無人駕駛 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 人工智能
1.1.1 定義
1.1.2 人工智能發展史
1.1.3 人工智能發展趨勢
1.2 無人駕駛
1.2.1 概述
1.2.2 技術領域
1.3 人工智能賦能無人駕駛行業
1.3.1 概述
1.3.2 智能制造領域
1.3.3 智能駕駛領域
1.4 本章小結
第2章 人工智能技術基礎
2.1 知識表示
2.1.1 概述
2.1.2 產生式表示法
2.1.3 框架表示法
2.1.4 狀態空間表示法
2.2 機器學習
2.2.1 監督學習
2.2.2 無監督學習
2.2.3 人工神經網絡
2.3 邏輯推理
2.3.1 確定性推理
2.3.2 產生式推理
2.3.3 模糊邏輯推理
2.3.4 可拓云推理
2.4 本章小結
第3章 環境感知與信息融合
3.1 車載傳感器與傳感器標定
3.1.1 基礎理論
3.1.2 常用傳感器
3.1.3 傳感器標定
3.2 信息融合結構層次
3.2.1 傳感器融合結構
3.2.2 傳感器融合層次
3.2.3 多傳感器融合方法
3.3 車輛位置信息融合
3.3.1 GNSS定位原理
3.3.2 INS定位原理
3.3.3 導航信息的卡爾曼濾波融合
3.4 超聲波與視覺傳感器融合
3.4.1 融合框架與原理
3.4.2 超聲波傳感器
3.4.3 視覺圖像處理
3.4.4 目標識別
3.5 多源圖像融合
3.5.1 概述
3.5.2 圖像融合典型方法
3.5.3 PCA在圖像融合中的應用
3.5.4 小波變換在圖像融合中的應用
3.6 本章小結
第4章 群體智能與車隊控制
4.1 基因優化型群體智能
4.1.1 概述
4.1.2 算法分析
4.2 覓食導向型群體智能
4.2.1 細菌覓食算法
4.2.2 蟻群算法
4.2.3 蛙跳算法
4.2.4 蜂群算法
4.2.5 人工魚群算法
4.3 遷徙導向型群體智能
4.3.1 概述
4.3.2 算法分析
4.4 車輛運動學
4.4.1 轉向模型
4.4.2 轉向動力學分析
4.4.3 預瞄自適應控制
4.5 V2X環境下車輛跟馳與信息交互
4.5.1 車輛跟馳模型
4.5.2 信息傳播機制
4.6 V2X環境下的車隊控制
4.6.1 建模思路與穩定性泛論
4.6.2 車輛隊列協調控制策略
4.6.3 連續系統車隊控制策略
4.6.4 離散系統車隊控制策略
4.7 本章小結
第5章 自然語言處理與人機交互
5.1 基礎理論
5.1.1 隱馬爾可夫模型
5.1.2 Viterbi算法
5.1.3 條件隨機場
5.2 語料庫解析
5.2.1 語料與語料庫
5.2.2 自然語言工具包
5.2.3 結巴工具包
5.2.4 常用語料庫
5.3 文本數據獲取與規范化
5.3.1 數據獲取
5.3.2 數據清洗
5.3.3 特征構造
5.3.4 特征降維與選擇
5.4 預處理
5.4.1 分詞
5.4.2 詞干提取
5.4.3 詞形還原
5.4.4 停用詞
5.5 詞性標注
5.5.1 概述
5.5.2 基于規則的方法
5.5.3 基于統計的方法
5.6 命名實體識別
5.6.1 命名實體
5.6.2 識別方法
5.6.3 應用領域
5.6.4 應用實例
5.7 語義理解
5.7.1 概述
5.7.2 詞嵌入的生成
5.8 人機交互
5.8.1 語音處理
5.8.2 人機交互界面
5.9 本章小結
第6章 無人駕駛應用
6.1 無人駕駛應用場景
6.1.1 無人駕駛出租車場景
6.1.2 無人駕駛公共交通場景
6.1.3 礦區應用場景
6.1.4 園區物流場景
6.2 典型無人駕駛系統
6.2.1 Apollo
6.2.2 Waymo
6.3 單車智能與車路協同
6.3.1 兩大方向
6.3.2 三種技術
6.3.3 道路之選
6.4 無人駕駛應用人工智能的展望
6.5 本章小結
參考文獻
第1章 緒論
1.1 人工智能
1.1.1 定義
1.1.2 人工智能發展史
1.1.3 人工智能發展趨勢
1.2 無人駕駛
1.2.1 概述
1.2.2 技術領域
1.3 人工智能賦能無人駕駛行業
1.3.1 概述
1.3.2 智能制造領域
1.3.3 智能駕駛領域
1.4 本章小結
第2章 人工智能技術基礎
2.1 知識表示
2.1.1 概述
2.1.2 產生式表示法
2.1.3 框架表示法
2.1.4 狀態空間表示法
2.2 機器學習
2.2.1 監督學習
2.2.2 無監督學習
2.2.3 人工神經網絡
2.3 邏輯推理
2.3.1 確定性推理
2.3.2 產生式推理
2.3.3 模糊邏輯推理
2.3.4 可拓云推理
2.4 本章小結
第3章 環境感知與信息融合
3.1 車載傳感器與傳感器標定
3.1.1 基礎理論
3.1.2 常用傳感器
3.1.3 傳感器標定
3.2 信息融合結構層次
3.2.1 傳感器融合結構
3.2.2 傳感器融合層次
3.2.3 多傳感器融合方法
3.3 車輛位置信息融合
3.3.1 GNSS定位原理
3.3.2 INS定位原理
3.3.3 導航信息的卡爾曼濾波融合
3.4 超聲波與視覺傳感器融合
3.4.1 融合框架與原理
3.4.2 超聲波傳感器
3.4.3 視覺圖像處理
3.4.4 目標識別
3.5 多源圖像融合
3.5.1 概述
3.5.2 圖像融合典型方法
3.5.3 PCA在圖像融合中的應用
3.5.4 小波變換在圖像融合中的應用
3.6 本章小結
第4章 群體智能與車隊控制
4.1 基因優化型群體智能
4.1.1 概述
4.1.2 算法分析
4.2 覓食導向型群體智能
4.2.1 細菌覓食算法
4.2.2 蟻群算法
4.2.3 蛙跳算法
4.2.4 蜂群算法
4.2.5 人工魚群算法
4.3 遷徙導向型群體智能
4.3.1 概述
4.3.2 算法分析
4.4 車輛運動學
4.4.1 轉向模型
4.4.2 轉向動力學分析
4.4.3 預瞄自適應控制
4.5 V2X環境下車輛跟馳與信息交互
4.5.1 車輛跟馳模型
4.5.2 信息傳播機制
4.6 V2X環境下的車隊控制
4.6.1 建模思路與穩定性泛論
4.6.2 車輛隊列協調控制策略
4.6.3 連續系統車隊控制策略
4.6.4 離散系統車隊控制策略
4.7 本章小結
第5章 自然語言處理與人機交互
5.1 基礎理論
5.1.1 隱馬爾可夫模型
5.1.2 Viterbi算法
5.1.3 條件隨機場
5.2 語料庫解析
5.2.1 語料與語料庫
5.2.2 自然語言工具包
5.2.3 結巴工具包
5.2.4 常用語料庫
5.3 文本數據獲取與規范化
5.3.1 數據獲取
5.3.2 數據清洗
5.3.3 特征構造
5.3.4 特征降維與選擇
5.4 預處理
5.4.1 分詞
5.4.2 詞干提取
5.4.3 詞形還原
5.4.4 停用詞
5.5 詞性標注
5.5.1 概述
5.5.2 基于規則的方法
5.5.3 基于統計的方法
5.6 命名實體識別
5.6.1 命名實體
5.6.2 識別方法
5.6.3 應用領域
5.6.4 應用實例
5.7 語義理解
5.7.1 概述
5.7.2 詞嵌入的生成
5.8 人機交互
5.8.1 語音處理
5.8.2 人機交互界面
5.9 本章小結
第6章 無人駕駛應用
6.1 無人駕駛應用場景
6.1.1 無人駕駛出租車場景
6.1.2 無人駕駛公共交通場景
6.1.3 礦區應用場景
6.1.4 園區物流場景
6.2 典型無人駕駛系統
6.2.1 Apollo
6.2.2 Waymo
6.3 單車智能與車路協同
6.3.1 兩大方向
6.3.2 三種技術
6.3.3 道路之選
6.4 無人駕駛應用人工智能的展望
6.5 本章小結
參考文獻
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人工智能技術及無人駕駛 作者簡介
張立東，男，漢族，山東蒙陰人，博士、副教授、碩士生導師。中國公路學會理事，現工作于山東交通學院，主要從事人工智能、智能交通、新一代信息技術等方面的研究工作。承擔國家自然科學基金面上項目2項；主持中國博士后基金面上項目一等資助1項，山東省優秀中青年科學家科研獎勵基金項目1項，濟南市高校院所自主創新基金項目1項；主持校級教研項目4項，省級研究生教育課題1項。在Computer Communications、《物理學報》、Physica A: Statistical Mechanics and its Applications、《交通運輸系統工程與信息》《系統仿真學報》《系統工程》《計算機工程》《計算機仿真》等國內外期刊發表學術研究論文40余篇，其中SCI/EI檢索30余篇；出版《城市交通溢流智能控制與仿真》專著1部，《車站信號控制電路原理》教材1本；發表教育研究論文5篇；獲得發明專利1項，實用新型專利7項，軟件著作權20余項。
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