无人驾驶资料分享贴

1-《自动驾驶理论与实践》
书籍：Theories and Practices of Self-Driving Vehicles
作者：Qingguo Zhou，Zebang Shen，Binbin Yong，Rui Zhao，Peng Zhi
出版：Elsevier
自动驾驶车辆是一个快速发展的研究和专业领域。《自动驾驶理论与实践》全面介绍了自动驾驶车辆技术在感知、规划和控制三个领域的技术。
本书从原理到实践逐步介绍了车辆系统，包括ROS编程、机器和深度学习的基础知识，以及环境感知和传感器融合等基本模块。该书还介绍了主流的控制算法以及新研究领域。
这本书为工程师、技术人员和学生提供了一本关于自动驾驶车辆技术整个技术栈的易于理解的手册。
《自动驾驶理论与实践》从原理到实践介绍了自动驾驶车辆技术。十个章节涵盖了自动驾驶车辆的整个技术栈。本书由两位在工业和研究领域都有经验的作者撰写，提供了一个易于理解和系统化的自动驾驶车辆技术介绍。
· 提供了关于自动驾驶车辆技术栈的全面介绍
· 涵盖了感知、规划和控制三个领域
· 提供了基础理论和最佳实践
· 介绍了先进的控制算法和具有潜力的新研究领域
· 为工程师、技术人员和学生提供了一本关于自动驾驶车辆技术和应用的易于理解的手册。
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2-《自动驾驶多传感器融合》
书籍：Multi-sensor Fusion for Autonomous Driving
作者：Xinyu Zhang，Jun Li，Zhiwei Li，Huaping Liu，Mo Zhou，Li Wang，Zhenhong Zou
出版：Springer
尽管传感器融合是实现自动驾驶的基本前提，但它也面临一些挑战和潜在的风险。例如，常用的深度融合网络在解释性和鲁棒性方面存在不足。为了解决这些基本问题，本书从不确定性的角度介绍了深度融合模型的机制，并建模了初始风险，以创建一个强大的融合架构。
本书回顾了应用于自动驾驶的多传感器数据融合方法，并将主体分为三个部分：基础、方法和进阶。
从数据融合的机制开始，全面回顾了自动感知技术和数据融合技术的发展，并对基于多模态数据融合的各种感知任务进行了全面的概述。然后，本书提出了一系列创新算法，用于解决各种自动驾驶感知任务，有效提高自动驾驶相关任务的准确性和鲁棒性，并为多传感器融合方法中的挑战提供解决思路。此外，为了从技术研究过渡到智能联网协作应用，本书还提出了一系列探索性内容，如实用的融合数据集、车路协同和融合机制。
与现有的数据融合和自动驾驶文献相比，本书更加专注于感知相关任务的深度融合方法，强调了融合方法的理论解释，并充分考虑了工程实践中的相关场景。帮助读者深入了解自动驾驶中的融合方法和理论，可作为相关领域研究生和学者的教材，或作为希望应用深度融合方法的工程师的参考指南。
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3-《车辆碰撞避障规划和跟踪》
书籍：Path Planning and Tracking for Vehicle Collision Avoidance in Lateral and Longitudinal Motion Directions
作者：Jie Ji，Hong Wang，Yue Ren
出版：Springer
近年来，对于车联网和自动驾驶车辆（CAVs）的控制已经引起了人们广泛的关注。
CAVs的一个重要特性是避免碰撞，无论是静止的障碍物还是移动的障碍物。由于复杂的交通条件和各种车辆动力学，碰撞避免系统应该确保车辆可以同时在纵向和横向上避免与其他车辆或障碍物碰撞。
纵向碰撞避免控制器可以通过前向碰撞警告（FCW）、制动辅助系统（BAS）和自动紧急制动（AEB）有效地避免或减轻车辆碰撞事故，目前这些系统已经在许多汽车企业推出的新车辆中得到商业应用。
但在横向运动方向上，在实时检测到任何障碍物的情况下，有必要确定一条灵活的碰撞避免路径。然后设计一种路径跟踪算法，以确保车辆将精确地跟随预定路径，同时在一定的速度范围内确保一定的舒适度和车辆稳定性。
近年来，传感器、控制和通信技术的快速发展为改进车辆碰撞避免能力带来了可能性和挑战，因此基于新兴技术，碰撞避免系统仍需要进一步研究。
在本书中，我们全面概述了传统车辆和CAVs目前的碰撞避免策略。首先，介绍了一些应急路径规划方法，适用于全局路径设计和局部路径生成，这是驾驶中最常见的情景。对比了传统算法和应急方法在路径规划问题上在时间和性能上的情况。
此外，本书介绍并设计了一种基于人工势场方法的用于碰撞避免的最新路径规划方法，并验证了该方法在复杂道路环境中的有效性。
接着，为了准确跟踪为了避免碰撞而预先确定的路径，我们讨论了传统的控制方法、类人控制策略和智能方法来解决路径跟踪问题，并确保车辆成功地避免碰撞。此外，本书设计并应用了鲁棒控制来解决路径跟踪问题，并在不同场景中验证了其跟踪效果。
最后，本书介绍了单车碰撞避免AEB系统的基本原理和测试方法。与此同时，通过利用基于V2X（车辆对车辆或车辆对基础设施）通信的车辆间数据共享，多辆车的协同运动控制有效地避免了纵向方向上的多车追尾事故。
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4-《基于Python和C语言的机器人》-第二版
书籍：Mobile Robot Programming：Adventures in Python and C
作者：Thomas Bräunl
出版：Springer
这本书强调软件设计是现代机器人学中最重要的主题，并在Python和C中演示了实用的代码示例。本书介绍了免费的仿真系统EyeSim与EyeBot机器人的组合，EyeBot机器人可以使用便宜的嵌入式处理器、传感器和电机构建，或者通过调整模型车的控制输入来构建。
EyeSim是适用于MacOS、Windows和Linux的免费软件，它使用逼真的物理仿真引擎，并且与EyeBot移动机器人的源代码兼容。因此，在将机器人程序运行在真实机器人上之前，每个机器人程序都可以在模拟器上进行测试。EyeSim包括用于驱动、行走、游泳和潜水机器人的模块，以及用于机器人操纵器的模块。EyeSim还可以在Meta / Oculus Quest上运行，为虚拟现实中提供完全沉浸式的机器人体验。
从简单的驱动算法和距离传感器、激光雷达和相机的传感器数据处理开始，本书逐步深入到更复杂的定位和导航任务，以及基于视觉的导航和遗传算法。最后，介绍了移动机器人在交通场景和全尺寸自动驾驶车辆中的人工智能应用。本书适用于机器人、自动化和人工智能的本科和研究生课程的教材，也适用于从业人员和爱好者的自学指南。
本书中的所有机器人应用程序都可以免费下载，适用于MacOS、Windows、Linux和Raspberry Pi OS。
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5-《ROS2机器人编程简明教程》
书籍：A Concise Introduction to Robot Programming with ROS2
作者：Francisco Martín Rico
出版：CRC Press
《ROS2机器人编程简明教程》为读者提供了通过编程使机器人栩栩如生所需的概念和工具。它将使读者具备使用ROS2（新版ROS）进行项目所需的技能。本书的学习不需要有ROS的经验，因为它会从基础概念开始进行讲解。
· 使用ROS2中官方支持的两种编程语言（主要是C++和Python）
· 从三个不同但互补的维度来处理ROS2：社区、计算图和工作区
· 包括一个完整的模拟机器人、开发和测试策略、行为树和Nav2描述、设置和使用
· GitHub存储库，包含帮助读者的代码
书籍下载：https://mp.weixin.qq.com/s/Ua4Gu6AsbEyc-YYZHDxHqw