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MATLAB自動駕駛函數及應用

( 簡體 字)
作者:崔勝民 編類別:1. -> 工程繪圖與工程計算 -> Matlab
譯者:
出版社:化學工業出版社MATLAB自動駕駛函數及應用 3dWoo書號: 53547
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NT售價: 390

出版日:9/1/2020
頁數:192
光碟數:0
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印刷:全彩印刷語系: ( 簡體 版 )
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ISBN:9787122373236
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
作者序:

譯者序:

前言:

內容簡介:

《MATLAB自動駕駛函數及應用》詳細介紹了MATLAB用于汽車自動駕駛仿真的函數及應用,涵蓋駕駛場景、鳥瞰圖、環境感知、路徑規劃和目標跟蹤共125個函數,每個函數都給出了應用實例。書中所涉及的實例,都提供了原程序,并對程序進行了注釋,方便讀者快速理解和掌握。 本書內容豐富,圖文并茂,通俗易懂,實用性強,可作為從事自動駕駛及智能網聯汽車開發的工程技術人員及相關專業的本科生、研究生的參考用書,也可供MATLAB應用愛好者閱讀學習。
目錄:

第1章 駕駛場景 / 1
1.1 drivingScenario:創建駕駛場景 2
1.2 plot:繪制駕駛場景 3
1.3 road:添加道路 4
1.4 roadNetwork:添加道路網 5
1.5 roadBoundaries:道路邊界 6
1.6 laneMarking:車道標線 8
1.7 laneMarkingVertices:車道標線頂點 10
1.8 laneType:車道類型 12
1.9 lanespec:車道規范 13
1.10 vehicle:添加車輛 14
1.11 actor:添加交通參與者 17
1.12 trajectory:交通參與者軌跡 19
1.13 actorPoses:交通參與者姿態 20
1.14 actorProfiles:交通參與者特性 22
1.15 currentLane:當前車道 23
1.16 record:交通參與者狀態記錄 25
1.17 chasePlot:繪制追逐圖 26
1.18 laneBoundaries:車道邊界 28
1.19 clothoidLaneBoundary:回旋線車道邊界模型 31
1.20 computeBoundaryModel:計算車道邊界點 33
1.21 targetPoses:目標姿態 34
1.22 targetOutlines:目標輪廓 35
1.23 updatePlots:*新駕駛場景圖 37
1.24 radarDetectionGenerator:雷達檢測器 38
1.25 visionDetetionGenerator:視覺檢測器 41

第2章 鳥瞰圖 / 45
2.1 birdsEyePlot:創建鳥瞰圖 46
2.2 coverageAreaPlotter:覆蓋區繪圖儀 47
2.3 plotCoverageArea:繪制覆蓋區 48
2.4 detectionPlotter:檢測繪圖儀 49
2.5 plotDetection:繪制目標檢測 50
2.6 laneBoundaryPlotter:車道邊界繪圖儀 52
2.7 plotLaneBoundary:繪制車道邊界 53
2.8 laneMarkingPlotter:車道標線繪圖儀 54
2.9 plotLaneMarking:繪制車道標線 56
2.10 pathPlotter:路徑繪圖儀 58
2.11 plotPath:繪制路徑 59
2.12 trackPlotter:軌跡繪圖儀 61
2.13 plotTrack:繪制軌跡 62
2.14 outlinePlotter:輪廓繪圖儀 63
2.15 plotOutline:繪制輪廓 65
2.16 findPlotter:查找繪圖儀 66
2.17 clearPlotterData:清除繪圖儀數據 68
2.18 clearData:清除特定繪圖儀數據 69

第3章 環境感知 / 71
3.1 monoCamera:配置單目攝像機 72
3.2 imageToVehicle:圖像坐標轉換為車輛坐標 73
3.3 vehicleToImage:車輛坐標轉換為圖像坐標 75
3.4 estimateMonoCameraParameters:單目攝像機外部參數 75
3.5 birdsEyeview:利用逆透視變換創建鳥瞰圖對象 77
3.6 transformImage:將圖像轉換為鳥瞰圖像 78
3.7 imageToVehicle:將鳥瞰圖像坐標轉換為車輛坐標 79
3.8 vehicleToImage:將車輛坐標轉換為鳥瞰圖像坐標 81
3.9 segmentLaneMarkerRidge:檢測灰度圖像中的車道 82
3.10 parabolicLaneBoundary:拋物線車道邊界模型 83
3.11 findParabolicLaneBoundaries:用拋物線模型尋找車道邊界 84
3.12 insertLaneBoundary:在圖像中插入車道邊界 86
3.13 cubicLaneBoundaryModel:三次方車道邊界模型 87
3.14 findCubicLaneBoundaries:用三次方模型尋找車道邊界 88
3.15 computeBoundaryModel:求車道邊界坐標值 90
3.16 evaluateLaneBoundaries:評價車道邊界模型 91
3.17 vehicleDetectorACF: ACF車輛檢測器 92
3.18 detect: ACF目標檢測 93
3.19 vehicleDetectorFasterRCNN: RCNN車輛檢測器 95
3.20 peopleDetectorACF: ACF行人檢測器 96
3.21 vision.PeopleDetector:基于HOG特征檢測行人 98
3.22 configureDetectorMonoCamera:單目攝像機目標檢測器 99
3.23 trainACFObjecDetector:訓練ACF目標檢測器 101
3.24 trainFastRCNNObjectDetector:訓練RCNN目標檢測器 103
3.25 trainFasterRCNNObjectDetector:訓練*快的RCNN目標檢測器 105
3.26 trainYOLO v2ObjectDetector:訓練YOLO v2目標檢測器 106
3.27 objecDetectorTrainingData:目標檢測器訓練數據 108
3.28 insertMarker:插入標記 109
3.29 pointCloud:創建三維點云 110
3.30 pcdenoise:去除三維點云噪聲 112
3.31 pcmerge:合并三維點云 113
3.32 pcnormals:估計三維點云表面法線 114
3.33 pctransform:三維點云變換 115
3.34 pcregistercpd:基于CPD的三維點云配準 117
3.35 pcregistericp:基于ICP的三維點云配準 118
3.36 pcregisterndt:基于NDT的三維點云配準 120
3.37 pcsegdist:基于歐幾里得的點云分割 121
3.38 segmentLidarData:激光雷達數據分割 123
3.39 segmentGroundFromLidarData:激光雷達數據分割地面點 125
3.40 pcfitplane:三維點云平面擬合 126

第4章 路徑規劃 / 129
4.1 vehicleCostmap:車輛成本圖 130
4.2 vehicleDimensions:車輛尺寸 132
4.3 checkFree:空閑區檢測 133
4.4 checkOccupied:占用區域檢測 134
4.5 getCosts:獲取單元格成本 136
4.6 setCosts:設置單元格成本 138
4.7 inflationCollisionChecker:碰撞檢測 139
4.8 pathPlannerRRT: RRT* 路徑規劃器 141
4.9 plan:路徑規劃 142
4.10 checkPathValidity:檢查路徑規劃的有效性 144
4.11 interpolate:沿路徑插入車輛姿態 145
4.12 smoothPathSpline:路徑平滑 146
4.13 lateralControllerStanley:橫向控制器 147

第5章 目標跟蹤 / 149
5.1 multObjectTracker:多目標跟蹤器 150
5.2 objectDetection:單目標檢測報告 151
5.3 getTrackPositions:獲取跟蹤位置 152
5.4 getTrackVelocities:獲取跟蹤速度 153
5.5 trackingKF:線性卡爾曼濾波器 155
5.6 predict:卡爾曼濾波器預測 156
5.7 correct:卡爾曼濾波器校正 157
5.8 initcvkf:勻速線性卡爾曼濾波器 158
5.9 initcakf:加速線性卡爾曼濾波器 159
5.10 trackingEKF:線性擴展卡爾曼濾波器 160
5.11 initcvekf:勻速線性擴展卡爾曼濾波器 161
5.12 initcaekf:加速線性擴展卡爾曼濾波器 162
5.13 initctekf:轉向線性擴展卡爾曼濾波器 163
5.14 trackingUKF:無跡卡爾曼濾波器 164
5.15 initcvukf:勻速無跡卡爾曼濾波器 166
5.16 initcaukf:加速無跡卡爾曼濾波器 167
5.17 initctukf:轉向無跡卡爾曼濾波器 168
5.18 constvel:勻速運動模型 169
5.19 constveljac:勻速運動的雅可比矩陣 170
5.20 cvmeas:勻速運動測量函數 171
5.21 cvmeasjac:勻速運動測量函數的雅可比矩陣 172
5.22 constacc:加速運動模型 173
5.23 constaccjac:加速運動的雅可比矩陣 174
5.24 cameas:加速運動測量函數 175
5.25 cameasjac:加速運動測量函數的雅可比矩陣 176
5.26 constturn:轉向運動模型 177
5.27 constturnjac:轉向運動的雅可比矩陣 178
5.28 ctmeas:轉向運動的測量函數 179
5.29 ctmeasjac:轉向運動測量函數的雅可比矩陣 180

第6章 綜合應用實例 / 182
6.1 汽車自動行駛路線仿真 183
6.2 駕駛場景仿真 184
6.3 汽車前向碰撞仿真 187
6.4 汽車自動避障仿真 188
6.5 基于視覺傳感器的多車輛檢測和跟蹤 190
6.6 基于激光雷達的地面和障礙物檢測 193

參考文獻 / 196
序: