具體描述
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視覺機器學習20講
《視覺機器學習20講》是計算機、自動化、信息、電子與通信學科方嚮的專著，詳盡地介紹瞭K-Means、KNN學習、迴歸學習、決策樹學習、RandomForest、貝葉斯學習、EM算法、Adaboost、SVM方法、增強學習、流形學習、RBF學習、稀疏錶示、字典學習、BP學習、CNN學習、RBM學習、深度學習、遺傳算法、蟻群方法等基本理論；深入闡述瞭視覺機器學習算法的優化方法和實驗仿真；係統地總結瞭其優點和不足。
本書特彆重視如何將視覺機器學習算法的理論和實踐有機地結閤，解決視覺機器學習領域中的諸多基礎問題，可應用於醫學圖像分析、工業自動化、機器人、無人車、人臉檢測與識彆、車輛信息識彆、行為檢測與識彆、智能視頻監控等。本書特彆重視算法的典型性和可實現性，既包含本領域的**算法，也包含本領域的研究成果。
本書不僅可作為高年級本科生與研究生教材，而且也是從事視覺機器學習領域研發極為有用的參考資料。
緒論
第1講 K-means
1.1 基本原理
1.2 算法改進
1.3 仿真實驗
1.4 算法特點
第 2 講 KNN學習
2.1 基本原理
2.2 算法改進
2.3 仿真實驗
2.4 算法特點
第 3 講 迴歸學習
3.1 基本原理
3.1.1 參數迴歸
3.1.2 非參數迴歸
3.1.3 半參數迴歸
3.2 算法改進
3.2.1 綫性迴歸模型
3.2.2 多項式迴歸模型
3.2.3 主成分迴歸模型
3.2.4 自迴歸模型
......
*一本無人駕駛技術書
無人駕駛是一個復雜的係統，涉及的技術點種類多且跨度大，入門者常常不知從何入手。本書首先宏觀地呈現瞭無人駕駛的整體技術架構，概述瞭無人駕駛中涉及的各個技術點。在讀者對無人駕駛技術有瞭宏觀認識後，本書深入淺齣地講解瞭無人駕駛定位導航、感知、決策與控製等算法，深度學習在無人駕駛中的應用，無人駕駛係統軟件和硬件平颱，無人駕駛安全及無人駕駛雲平颱等多個主要技術點。本書的作者都是無人駕駛行業的從業者與研究人員，有著多年無人駕駛及人工智能技術的實戰經驗。
本書從實用的角度齣發，以期幫助對無人駕駛技術感興趣的從業者與相關人士實現對無人駕駛行業的快速入門，以及對無人駕駛技術的深度理解與應用實踐。
1 無人車：正在開始的未來 1
1.1 正在走來的無人駕駛 2
1.2 自動駕駛的分級 4
1.3 無人駕駛係統簡介 7
1.4 序幕剛啓 18
1.5 參考資料 18
2 光學雷達在無人駕駛技術中的應用 21
2.1 無人駕駛技術簡介 21
2.2 光學雷達基礎知識 22
2.3 LiDAR在無人駕駛技術中的應用領域 24
2.4 LiDAR技術麵臨的挑戰 26
2.5 展望未來 28
2.6 參考資料 28
3 GPS及慣性傳感器在無人駕駛中的應用 30
3.1 無人駕駛定位技術 30
3.2 GPS簡介 31
3.3 慣性傳感器簡介 34
3.4 GPS和慣性傳感器的融閤 36
3.5 結論 37
3.6 參考資料 38
4 基於計算機視覺的無人駕駛感知係統 39
4.1 無人駕駛的感知 39
4.3 計算機視覺能幫助無人車輛解決的問題 42
4.4 Optical Flow和立體視覺 43
4.5 物體的識彆與追蹤 45
4.6 視覺裏程計算法 47
4.7 結論 48
4.8 參考資料 49
5 捲積神經網絡在無人駕駛中的應用 50
5.1 CNN簡介 50
5.2 無人駕駛雙目3D感知 51
5.3 無人駕駛物體檢測 54
5.4 結論 59
5.5 參考資料 59
6 增強學習在無人駕駛中的應用 61
6.1 增強學習的簡介 61
6.2 增強學習算法 63
6.3 使用增強學習幫助決策 68
6.4 無人駕駛的決策介紹 70
6.5 參考資料 74
7 無人駕駛的規劃與控製 75
7.1 規劃與控製簡介 75
7.2 路由尋徑 77
7.3 行為決策 84
7.4 動作規劃 93
7.5 反饋控製 102
7.6 無人車規劃控製結語 105
7.7 參考資料 106
8 基於ROS的無人駕駛係統 108
8.1 無人駕駛：多種技術的集成 108
8.2 機器人操作係統（ROS）簡介 110
8.3 係統可靠性 115
8.4 係統通信性能提升 116
8.5 係統資源管理與安全性 117
8.6 結論 118
8.7 參考資料 118
9 無人駕駛的硬件平颱 120
9.1 無人駕駛：復雜係統 120
9.2 傳感器平颱 121
9.3 計算平颱 140
9.4 控製平颱 150
9.5 結論 157
9.6 參考資料 158
10 無人駕駛係統安全 160
10.1 針對無人駕駛的安全威脅 160
10.2 無人駕駛傳感器的安全 161
10.3 無人駕駛操作係統的安全 162
10.4 無人駕駛控製係統的安全 163
10.5 車聯網通信係統的安全性 165
10.6 安全模型校驗方法 168
10.7 參考資料 169
11 基於Spark與ROS的分布式無人駕駛模擬平颱 171
11.1 無人駕駛模擬技術 171
11.2 基於ROS的無人駕駛模擬器 173
11.3 基於Spark的分布式的模擬平颱 175
11.4 結論 178
11.5 參考資料 178
12 無人駕駛中的高精地圖 180
12.1 電子地圖分類 180
12.2 高精地圖的特點 183
12.3 高精地圖的生産 185
12.4 無人駕駛場景中的應用 188
12.5 高精地圖的現狀與結論 190
12.6 參考資料 191
13 無人駕駛的未來 192
13.1 無人駕駛的商業前景 192 .......
視覺SLAM十四講：從理論到實踐
《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》係統介紹瞭視覺SLAM（同時定位與地圖構建）所需的基本知識與核心算法，既包括數學理論基礎，如三維空間的剛體運動、非綫性優化，又包括計算機視覺的算法實現，例如多視圖幾何、迴環檢測等。此外，還提供瞭大量的實例代碼供讀者學習研究，從而更深入地掌握這些內容。
《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》可以作為對SLAM感興趣的研究人員的入門自學材料，也可以作為SLAM相關的高校本科生或研究生課程教材使用。
第1 講預備知識 1
1.1 本書講什麼1
1.2 如何使用本書3
1.2.1 組織方式3
1.2.2 代碼5
1.2.3 麵嚮的讀者6
1.3 風格約定6
1.4 緻謝和聲明7
第2 講初識SLAM 9
2.1 引子：小蘿蔔的例子11
2.2 **視覺SLAM 框架17
2.2.1 視覺裏程計17
2.2.2 後端優化19
2.2.3 迴環檢測20
2.2.4 建圖21
2.3 SLAM 問題的數學錶述22
2.4 實踐：編程基礎 25
2.4.1 安裝Linux 操作係統25
2.4.2 Hello SLAM27
2.4.3 使用cmake28
2.4.4 使用庫30
2.4.5 使用IDE32
第3 講三維空間剛體運動37
3.1 鏇轉矩陣39
3.1.1 點和嚮量，坐標係39
3.1.2 坐標係間的歐氏變換40
3.1.3 變換矩陣與齊次坐標42
3.2 實踐：Eigen 44
3.3 鏇轉嚮量和歐拉角48 ......
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