包邮智能网联汽车激光与视觉SLAM+自动驾驶(全2册)

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作者：(瑞典)迈克尔·法尔格伦等编葛雨明

出版社：

本类榜单：工业技术

分类：工业技术 > 汽车与交通运输

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ISBN：2200059000475
装帧：平装
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：暂无
出版时间：暂无
条形码：2200059000473

内容简介

《智能网联汽车：激光与视觉SLAM详解》：本书对激光SLAM和视觉SLAM技术进行了系统介绍，涉及基础理论、关键技术、应用实践及未来趋势，并探讨了它们与智能网联汽车的关系。既是想要在自动驾驶和智能汽车领域取得突破的从业者的阅读选择，也是追求SLAM技术深度与广度的专业人士的学习资料。
具体来说，本书从智能网联汽车的基本概念入手，详细介绍了SLAM技术的发展历程、架构设计、核心算法以及在自动驾驶等级中的应用现状和技术难点。不仅分析了多传感器融合技术的同步与标定方法、融合策略，还深入探讨了激光SLAM和视觉SLAM的点云处理、关键帧提取、后端优化等关键技术，并通过Cartographer、LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM等算法的代码实战，展示了SLAM技术的实际应用。此外，着重讲解了深度学习在SLAM中的应用，如相机重定位、特征点提取与匹配、视觉里程计、回环检测以及语义SLAM的*新进展。*后，展望了激光SLAM和视觉SLAM技术的未来发展趋势，提供了宝贵的行业洞察。
总的来说，本书适合自动驾驶、机器人技术、计算机视觉及相关领域的研究人员、工程师以及高等院校相关专业的师生阅读。通过本书，读者不仅能够获得SLAM技术的全面系统知识，还能深入理解其在智能网联汽车等领域的应用，为未来的研究与开发工作打下坚实的基础。

《蜂窝车联网与网联自动驾驶》：本书汇聚网联自动驾驶与蜂窝通信技术领域的研究成果，不仅包含电信和汽车领域专家的行业见解，还包含工业与学术界的*新技术进展与理论知识。
蜂窝车联网技术使车辆通过高可靠、响应迅速、安全以及高容量的通信链路，与网络、其他车辆以及其他道路交通参与者进行通信。书中将介绍C-V2X技术在网联自动驾驶和网联道路交通参与者服务中的较新应用，包括高级驾驶辅助、道路安全提升、信息娱乐、OTA软件更新、远程驾驶和交通效率服务等。这些应用是未来自动驾驶系统大规模部署的基础。此外，本书还将讨论C-V2X技术在移动通信和汽车行业日益互联的生态系统中所处的位置。
本书由来自工业界和学术界的专家撰写，涵盖潜在应用、业务模式、标准化、频谱和信道建模、网络增强、信息安全和隐私等方面的内容，大致可分为两部分：一部分介绍C-V2X技术，以及各种用例和商机，无须读者具备相关的技术知识；另一部分则假定读者对电信领域的技术知识有基本的了解，在此基础上介绍与前面讨论的应用程序相关的无线电、系统和网络设计方面的技术细节。

作者简介

迈克尔·法尔格伦  博士，现任爱立信瑞典斯德哥尔摩研究中心的高级研究员。他曾担任5GCAR项目的项目经理，同时兼任5G PPP汽车工作组主席和5G PPP指导委员会副主席。他于2011年加入爱立信，担任资深研究员，专注于无线接入网络。他参与过的欧洲项目还包括EARTH、METIS、METIS-II和5GCroCo。

马库斯·迪林格  工程师，现任华为技术公司德国慕尼黑垂直行业5G研发负责人。他是5GCAR项目的技术经理。他于2010年加入华为，担任无线互联网技术负责人，领导支持3GPP标准化的车对车、电子健康和自动化方面的私人和公共研发项目，以及垂直行业方面的工作。他现在是5G健康协会会员、5GAA执行委员会委员。

托克塔姆·马哈茂迪  博士，现任Wireless Networks的审稿人，也是英国伦敦国王学院电信研究中心的主任。她曾在电信行业工作，并领导了应用于远程医疗、关键任务通信、工业网络和车载网络等移动和无线网络领域的多项研究项目。

汤米·斯文森  博士，现任瑞典哥德堡查尔姆斯理工大学的全职教授。他主导了移动通信中接入、回程/前程的无线电接口和无线网络研究，深入参与了欧洲对4G和5G的研究，目前正在研究6G。他还在爱立信积累了核心网络、无线电接入网络和微波网络方面的研究经验。

陈苑锋
复旦大学微电子学理学博士，高级职称。英国萨塞克斯人工智能学院客座教授、中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国赛评委、上海市职业技能大赛专家评委、上海市工程系列计算机专业中级职称专家评委等。先后在三星（韩国本部）、华为、阿里巴巴、美的集团等公司从事技术研发及管理工作。在集成电路、智能产品、机器人和物联网领域有多年研发经验。

董雪
澳大利亚阿德莱德大学博士，上海交通大学副教授、博士生导师。研究方向包括激光成像、图像处理、自主移动平台的传感器融合、即时定位导航及路径规划等，发表学术论文40余篇，主持国家自然科学基金、上海市扬帆计划、沃尔沃汽车可持续发展项目等。熟悉车端传感器的功能和特点，以及基于深度学习算法的传感器融合。近年来的学术成果和工程应用经验集中于单目无监督深度感知算法，基于对抗生成网络的数据挖掘，基于CONV-LSTM、光流神经网络的高频高分辨率图像重建，端到端神经网络的复杂系统建模等方向。

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