本書是《智能車輛理論與應(yīng)用》一書的修訂版（第2版），同時也是“智能車輛理論與應(yīng)用”研究生慕課配套教材。全書共9章，包括：概述；智能車輛環(huán)境感知；深度學(xué)習(xí)及其在環(huán)境感知中的應(yīng)用；智能車輛SLAM；智能車輛行為決策；智能車輛運(yùn)動規(guī)劃；智能車輛模型預(yù)測控制；智能網(wǎng)聯(lián)；智能車輛測試方法與評價。��
為了方便教學(xué)，書中增加了大量的實(shí)際操作案例，包括基于ROS框架的可通行區(qū)域檢測、基于Python庫scikit-learn的激光雷達(dá)點(diǎn)云負(fù)障礙檢測、基于Adaboost與攝像機(jī)圖像的車輛檢測、采用ResNet模型使用Keras框架的場景識別、自制數(shù)據(jù)集并訓(xùn)練YOLO v5檢測模型、ORB SLAM、ROS與V-REP聯(lián)合仿真實(shí)現(xiàn)運(yùn)動規(guī)劃案例、綜合測試案例等。��
本書可作為高等院校機(jī)械工程、自動化、計(jì)算機(jī)等專業(yè)的研究生教材，也可供各類具有一定基礎(chǔ)知識的智能車輛從業(yè)人員參考使用。