前言





本书适用于高等院校车辆工程、交通工程和自动驾驶专业的学生，同时也可供从事自动驾驶汽车相关工作的工程技术人员参考和使用。全书共分为7章。第1章对自动驾驶环境感知做了简要介绍，在后续章节中，详细讲述了自动驾驶汽车环境感知的系统组成。具体地，第2章介绍了车载传感器，它是自动驾驶技术的硬件基础，是汽车感知周围环境与外界交互的硬件媒介。第3章分别介绍了摄像头、激光雷达以及多传感器组合等常见车载传感器的标定原理和标定方法； 并以百度阿波罗平台为例，给出较为详细的标定实例。第4章介绍自动驾驶技术中常用的计算机视觉和机器学习算法，特别详细讲述了深度学习技术中的卷积神经网络。第5章讲述本书的重点内容，即环境感知与识别，较为系统地介绍自动驾驶环境感知的关键检测技术，包括障碍物检测、车道线检测、交通信号灯检测与识别，同时本章还介绍了针对动态环境的场景流，其中主要介绍深度估计。另外，本章还简单介绍了基于V2X的道路环境感知技术，最后给出了红绿灯检测实验。第6章探讨自动驾驶道路复杂场景语义理解，首先引入百度ApolloScape复杂场景数据集； 然后分别介绍可行驶区域检测、复杂场景理解、动态场景理解、基于点云的三维分类和语义分割等典型任务； 最后提供基于点云的三维分割典型算法实现。第7章简单介绍多传感器融合问题，主要包括传感器融合结构与算法，以及多传感器前融合和后融合技术。
自动驾驶汽车技术是一项庞大且复杂的系统工程，可以毫不夸张地说，它是人工智能在自动驾驶中的集中体现。作为自动驾驶的重要环节，环境感知涉及软、硬件两方面的技术，两者必须融为一体，用到了当前人工智能中计算机视觉和机器学习的先进技术。近年来，人工智能技术的发展日新月异，书中所提及的算法和技术将会不断被更新和超越，甚至被淘汰。作者以本书抛砖引玉，希望能让初学者对自动驾驶环境感知有初步的、概括性的了解。
本书由北京航空航天大学联合百度公司共同编写，在编写过程中得到了来自北京航空航天大学和百度公司的多位专家、老师、同学的参与和支持，包括北京航空航天大学的周斌老师、张辉老师，以及刘旭辉、王昊臣、杜英军、沈佳怡、商子豪、王志程、乔健、张藜千、雷开宇、马飞、周绍栋等同学；百度公司的陈东明、黄新宇、李明、李晓辉、马彧、申耀明、万吉、王军、王煜城、谢远帆、杨睿刚、翟玉强、周珣（按姓氏拼音排列）等。谨在此向他们致以深切的谢意。
同时,本书也得到国家自然科学基金（批准号: 61871016、61571147）的部分资助,特此致谢。
由于编写时间短、编者水平有限,加之经验不足，书中难免有疏漏之处，恳请各位同行和读者批评指正。
作者

2020年2月