人工智能技術(shù)及無(wú)人駕駛

定　價(jià)：￥95.00

作　者：	張立東著
出版社：	中國(guó)水利水電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787522607146	出版時(shí)間：	2022-03-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	242	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)內(nèi)容主要包括緒論、人工智能技術(shù)基礎(chǔ)、環(huán)境感知與信息融合、群體智能與車(chē)隊(duì)控制、自然語(yǔ)言處理與人機(jī)交互、無(wú)人駕駛應(yīng)用等六部分內(nèi)容。本書(shū)可供人工智能技術(shù)及無(wú)人駕駛理論研究、技術(shù)開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域的技術(shù)人員和管理人員閱讀，也可作為高等學(xué)校有關(guān)專(zhuān)業(yè)的教材或參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　張立東，男，漢族，山東蒙陰人，博士、副教授、碩士生導(dǎo)師。中國(guó)公路學(xué)會(huì)理事，現(xiàn)工作于山東交通學(xué)院，主要從事人工智能、智能交通、新一代信息技術(shù)等方面的研究工作。承擔(dān)國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目2項(xiàng)；主持中國(guó)博士后基金面上項(xiàng)目一等資助1項(xiàng)，山東省優(yōu)秀中青年科學(xué)家科研獎(jiǎng)勵(lì)基金項(xiàng)目1項(xiàng)，濟(jì)南市高校院所自主創(chuàng)新基金項(xiàng)目1項(xiàng)；主持校級(jí)教研項(xiàng)目4項(xiàng)，省級(jí)研究生教育課題1項(xiàng)。在Computer Communications、《物理學(xué)報(bào)》、Physica A： Statistical Mechanics and its Applications、《交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息》《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》《系統(tǒng)工程》《計(jì)算機(jī)工程》《計(jì)算機(jī)仿真》等國(guó)內(nèi)外期刊發(fā)表學(xué)術(shù)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(zhuān)著1部，《車(chē)站信號(hào)控制電路原理》教材1本；發(fā)表教育研究論文5篇；獲得發(fā)明專(zhuān)利1項(xiàng)，實(shí)用新型專(zhuān)利7項(xiàng)，軟件著作權(quán)20余項(xiàng)。

圖書(shū)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(fā)展史
1.1.3 人工智能發(fā)展趨勢(shì)
1.2 無(wú)人駕駛
1.2.1 概述
1.2.2 技術(shù)領(lǐng)域
1.3 人工智能賦能無(wú)人駕駛行業(yè)
1.3.1 概述
1.3.2 智能制造領(lǐng)域
1.3.3 智能駕駛領(lǐng)域
1.4 本章小結(jié)
第2章人工智能技術(shù)基礎(chǔ)
2.1 知識(shí)表示
2.1.1 概述
2.1.2 產(chǎn)生式表示法
2.1.3 框架表示法
2.1.4 狀態(tài)空間表示法
2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)
2.2.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.2.2 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3 邏輯推理
2.3.1 確定性推理
2.3.2 產(chǎn)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(jié)
第3章環(huán)境感知與信息融合
3.1 車(chē)載傳感器與傳感器標(biāo)定
3.1.1 基礎(chǔ)理論
3.1.2 常用傳感器
3.1.3 傳感器標(biāo)定
3.2 信息融合結(jié)構(gòu)層次
3.2.1 傳感器融合結(jié)構(gòu)
3.2.2 傳感器融合層次
3.2.3 多傳感器融合方法
3.3 車(chē)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(dǎo)航信息的卡爾曼濾波融合
3.4 超聲波與視覺(jué)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(jué)圖像處理
3.4.4 目標(biāo)識(shí)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(yīng)用
3.5.4 小波變換在圖像融合中的應(yīng)用
3.6 本章小結(jié)
第4章群體智能與車(chē)隊(duì)控制
4.1 基因優(yōu)化型群體智能
4.1.1 概述
4.1.2 算法分析
4.2 覓食導(dǎo)向型群體智能
4.2.1 細(xì)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(yú)群算法
4.3 遷徙導(dǎo)向型群體智能
4.3.1 概述
4.3.2 算法分析
4.4 車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)
4.4.1 轉(zhuǎn)向模型
4.4.2 轉(zhuǎn)向動(dòng)力學(xué)分析
4.4.3 預(yù)瞄自適應(yīng)控制
4.5 V2X環(huán)境下車(chē)輛跟馳與信息交互
4.5.1 車(chē)輛跟馳模型
4.5.2 信息傳播機(jī)制
4.6 V2X環(huán)境下的車(chē)隊(duì)控制
4.6.1 建模思路與穩(wěn)定性泛論
4.6.2 車(chē)輛隊(duì)列協(xié)調(diào)控制策略
4.6.3 連續(xù)系統(tǒng)車(chē)隊(duì)控制策略
4.6.4 離散系統(tǒng)車(chē)隊(duì)控制策略
4.7 本章小結(jié)
第5章自然語(yǔ)言處理與人機(jī)交互
5.1 基礎(chǔ)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(jī)場(chǎng)
5.2 語(yǔ)料庫(kù)解析
5.2.1 語(yǔ)料與語(yǔ)料庫(kù)
5.2.2 自然語(yǔ)言工具包
5.2.3 結(jié)巴工具包
5.2.4 常用語(yǔ)料庫(kù)
5.3 文本數(shù)據(jù)獲取與規(guī)范化
5.3.1 數(shù)據(jù)獲取
5.3.2 數(shù)據(jù)清洗
5.3.3 特征構(gòu)造
5.3.4 特征降維與選擇
5.4 預(yù)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(biāo)注
5.5.1 概述
5.5.2 基于規(guī)則的方法
5.5.3 基于統(tǒng)計(jì)的方法
5.6 命名實(shí)體識(shí)別
5.6.1 命名實(shí)體
5.6.2 識(shí)別方法
5.6.3 應(yīng)用領(lǐng)域
5.6.4 應(yīng)用實(shí)例
5.7 語(yǔ)義理解
5.7.1 概述
5.7.2 詞嵌入的生成
5.8 人機(jī)交互
5.8.1 語(yǔ)音處理
5.8.2 人機(jī)交互界面
5.9 本章小結(jié)
第6章無(wú)人駕駛應(yīng)用
6.1 無(wú)人駕駛應(yīng)用場(chǎng)景
6.1.1 無(wú)人駕駛出租車(chē)場(chǎng)景
6.1.2 無(wú)人駕駛公共交通場(chǎng)景
6.1.3 礦區(qū)應(yīng)用場(chǎng)景
6.1.4 園區(qū)物流場(chǎng)景
6.2 典型無(wú)人駕駛系統(tǒng)
6.2.1 Apollo
6.2.2 Waymo
6.3 單車(chē)智能與車(chē)路協(xié)同
6.3.1 兩大方向
6.3.2 三種技術(shù)
6.3.3 道路之選
6.4 無(wú)人駕駛應(yīng)用人工智能的展望
6.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)