读书笔记：《无人驾驶车辆理论与设计：慕课版》
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《无人驾驶车辆理论与设计：慕课版（第2版）》：熊光明，龚建伟，陈慧岩主编. 北京：北京理工大学出版社，2021.4
本书系统的讲解了无人驾驶无人化改造、电子电气架构、传感器标定等硬件相关知识以及环境感知、定位导航、决策规划和运动控制等软件相关知识，并简述了智能网联应用和测试评估等内容。
包含实验操作附录在内全书共分11章，概述如下：
（1）第1章为绪论，简介了国内外无人驾驶的发展历程和应用前景等内容。
（2）接着三个章节介绍了硬件相关知识。
第2章分别介绍了常见的转向系统、油门和制动系统和无人化改造方案。对于电动助力转向系统EPS有三种改造方法：①通过伺服电机带动方向盘转动；②断开原车方向盘转矩传感器，并提供伪转矩信号以触动EPS控制器；③断开原车EPS控制器，连接自行设计的电机控制器。对于电子节气门系统，通过模拟原油门的电压信号实现改造，并通过继电器实现模拟信号和原始信号的切换。制动系统的无人化改造，既要能在无人驾驶状态完成制动动作，又要能够实现人工干预下的机械制动，一般有两种改造方法：①在原车制动系统上添加动力结构驱动制动踏板；②添加与原始制动系统并联或串联的制动阀体、管路等，并能实现与原始制动系统的切换。
第3章介绍了无人驾驶车辆电子电气架构及其硬件，具体包括：环境感知常用的传感器（激光雷达、毫米波雷达、相机）、定位导航常用的传感器（GPS、惯导）、车载通信（串口、以太网、CAN和转换器）、车载计算平台（计算机、工业控制计算机、嵌入式计算平台等）和车载供电系统（不同设备需要不同的供电电压和功率）。
第4章介绍了传感器标定相关知识，通过标定可以得到各个传感器坐标系与车体坐标系之间的转换关系。具体的，介绍了单目相机、双目相机、单线激光雷达、多线激光雷达标定的原理和方法以及相机与激光雷达的联合标定。
（3）然后四个章节介绍了软件相关知识。
第5章是环境感知相关内容，包括基于相机、基于激光雷达和融合感知。其中基于相机的感知，首先要进行包含灰度化、降噪和边缘增强的预处理，然后介绍了基于Hough变换的车道线检测和基于AdaBoost和OpenCV的车辆检测，并都给出了编程示例。基于激光雷达的感知，可通过二维栅格地图的方式识别障碍物，通过雷达回波信号识别车道线。传感器融合包括毫米波雷达与相机的融合、激光雷达与相机的融合。本章还介绍了深度学习（卷积神经网络）的原理和采用YOLO进行STOP标志检测示例。另外介绍了卡尔曼滤波的步骤和案例。
第6章是定位导航相关内容，包括基于GPS定位、基于GPS/DR定位、基于高精度地图的定位和SLAM技术。为减少GPS定位误差，可以采用差分技术提高定位精度，RTK是载波相位差分的一种方法；基于惯性传感器实现的航迹推算（DR）可提高车辆定位的连续性和可靠性。同步定位与地图创建（SLAM）是指无人驾驶车辆在未知环境中，从某一位置出发，在运动过程中通过采集环境信息，同时进行车体定位和地图创建，这依赖于每一时刻都观测到新的和旧的路标点，从而进行递进式的工作。激光雷达SLAM包括前端（特征提取、数据提取、地图更新）、后端（误差校正）和回环检测（识别之前到达的场景）等步骤。视觉SLAM与此类似。
第7章是决策规划相关内容，包括行为决策、路径规划和运动规划。行为决策可以采用基于规则（状态机）的方法，也可采用基于统计（机器学习）的方法。路径规划包括全局路径和局部路径，可以采用基于搜索的方法（Dijkstra、A*、改进的A*），也可采用基于采样的方法（确定性采样和随机采样），其中确定性采样包括控制空间采样和状态空间采样。运动规划包含了对速度的要求，可以采用动态窗口算法DWA实现，即：先建立车辆模型；再在满足车辆限制的动态窗口中，对速度空间进行等间隔采样，形成一组可行的参考轨迹；然后构造评价函数，选择最优的一条轨迹。
第8章是运动控制相关内容。可以由纯跟踪算法和Stanley算法得到控制目标，然后通过PID和MPC控制实现目标跟踪。
（4）第9章介绍智能网联应用场景和案例。V2X是将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术，从而获得超出车载传感器的信息输入。具体的应用场景包括多车编队、遮挡情况下的自动紧急制动、交通标志识别和匝道入口汇流等，并给出了在PreScan中进行匝道入口汇流场景的仿真示例。
（5）第10章简介了无人驾驶的设计方法以及测试方法（仿真和实车）。仿真测试包括基于数据集和基于软件的仿真测试；实车测试包括比赛测试、封闭场地测试和实际道路测试。
（6）最后的附录中介绍了在V-REP中进行激光雷达仿真、通过MATLAB+V-REP进行联合仿真测试纯跟踪控制算法的方法，并对MATLAB自动驾驶工具箱的应用案例进行了介绍。
