Creación de sistemas de vehículos autónomos, segunda edición

Este libro es una de las primeras descripciones técnicas de vehículos autónomos escritas para una audiencia general de informática e ingeniería. Los autores comparten sus experiencias prácticas en el diseño de sistemas de vehículos autónomos. Estos sistemas son complejos y constan de tres subsistemas principales: (1) algoritmos para localización, percepción, planificación y control; (2) sistemas cliente, como el sistema operativo de robótica y la plataforma de hardware; y (3) la plataforma en la nube, que incluye almacenamiento de datos, simulación, mapeo de alta definición (HD) y entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. El subsistema de algoritmos extrae información significativa de los datos brutos del sensor para comprender su entorno y tomar decisiones sobre sus acciones futuras. El subsistema cliente integra estos algoritmos para cumplir con los requisitos de tiempo real y confiabilidad. La plataforma en la nube proporciona capacidades de computación y almacenamiento fuera de línea para vehículos autónomos. Utilizando la plataforma en la nube, se pueden probar nuevos algoritmos para actualizar el mapa HD, además de entrenar mejores modelos de reconocimiento, seguimiento y decisión.

Desde que se lanzó la primera edición de este libro, muchas universidades lo han adoptado en sus clases de conducción autónoma, y los autores recibieron muchos comentarios útiles de los lectores. Basándose en esto, la segunda edición se mejoró ampliando y reescribiendo múltiples capítulos y añadiendo dos estudios de casos de prueba comerciales. Además, se añadió una nueva sección titulada "Enseñar y aprender de este libro" para ayudar a los instructores a utilizar mejor este libro en sus clases. La segunda edición captura los últimos avances en conducción autónoma y también presenta estudios de casos reales utilizables para ayudar a los lectores a comprender mejor cómo aplicar sus lecciones en proyectos comerciales de conducción autónoma.

Este libro debería ser útil para estudiantes, investigadores y profesionales por igual. Ya sea usted un estudiante de pregrado o posgrado interesado en la conducción autónoma, aquí encontrará una descripción completa de toda la pila tecnológica de vehículos autónomos. Si usted es un profesional de la conducción autónoma, las muchas técnicas prácticas introducidas en este libro serán de su interés. Los investigadores también encontrarán extensas referencias para una exploración efectiva y más profunda de las diversas tecnologías.

Autor: Shaoshan Liu, Liyun Li, Jie Tang
Editorial: Springer
Publicado: 09/11/2020
Páginas: 221
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.94lbs
Tamaño: 9.25h x 7.50w x 0.51d
ISBN13: 9783031006777
ISBN10: 3031006771
Categorías BISAC:
- Matemáticas | General
- Computadoras | Ciencias de la Computación
- Tecnología e Ingeniería | Automatización

Acerca del autor
El Dr. Shaoshan Liu es presidente y cofundador de PerceptIn. Estudió en UC Irvine para sus estudios de pregrado y posgrado y obtuvo un doctorado en Ingeniería Informática en 2010. Su investigación se centra en Arquitectura de Computadoras, Plataformas de Big Data, Infraestructura de Aprendizaje Profundo y Robótica. Tiene más de ocho años de experiencia en la industria: antes de fundar PerceptIn, trabajó en Baidu USA, donde dirigió el equipo de Sistemas de Conducción Autónoma. Antes de unirse a Baidu USA, trabajó en plataformas de Big Data en LinkedIn, kernel de Sistemas Operativos en Microsoft, Computación Reconfigurable en Microsoft Research, Computación GPU en INRIA (Francia), Sistemas de Ejecución en Intel Research y Hardware en Broadcom.El Dr. Liyun Li tiene más de 6 años de experiencia en desarrollo de software de conducción autónoma. Actualmente es ingeniero principal y gerente en Xpeng Motors (NYSE: XPEV), donde lidera el desarrollo de software de Navegación Guiada por Piloto (NGP). Antes de unirse a Xpeng, se desempeñó como ingeniero principal en JD.com. Es uno de los miembros fundadores del equipo de conducción autónoma de Baidu USA, donde ha impulsado y liderado el esfuerzo de construir módulos centrales en el sistema de conducción autónoma de código abierto de Baidu, incluyendo planificación y predicción. El Dr. Li ha publicado dos libros sobre conducción autónoma: Creating Autonomous Vehicle Systems (Morgan & Claypool Publishers) y The First Technology Book in Autonomous Driving (Publishing House of Electronics Industry (PHEI)). También es el inventor de más de 20 patentes internacionales en conducción autónoma. El Dr. Li recibió su doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Nueva York y su licenciatura en Ingeniería Electrónica de la Universidad de Tsinghua.La Dra. Jie Tang es actualmente profesora asociada en la Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad Tecnológica del Sur de China, Guangzhou, China. Antes de unirse a SCUT, la Dra. Tang fue investigadora postdoctoral en la Universidad de California, Riverside y la Universidad de Clarkson de diciembre de 2013 a agosto de 2015. Recibió su B.E. de la Universidad de Tecnología de Defensa en 2006, y su Ph.D. del Instituto de Tecnología de Beijing en 2012, ambos en Ciencias de la Computación. De 2009 a 2011, fue investigadora visitante en el Laboratorio de Sistemas Paralelos y Arquitectura de Computadoras de la Universidad de California, Irvine, EE. UU.El Dr. Shuang Wu es actualmente científico en Yitu Inc. Anteriormente fue científico investigador senior en el laboratorio de IA de Baidu en Sunnyvale, CA, arquitecto senior en Baidu USDC. Obtuvo su doctorado en Física de la Universidad del Sur de California y fue investigador postdoctoral en UCLA. Ha realizado investigaciones en visión por computadora y biológica, aplicó aprendizaje automático en la industria para publicidad computacional y reconocimiento de voz. Ha publicado en conferencias como NIPS, ICML, etc.El Dr. Jean-Luc Gaudiot recibió el Diploma de Ingeniero de ESIEE, París, Francia en 1976 y los grados de M.S. y Ph.D. en Ciencias de la Computación de UCLA en 1977 y 1982, respectivamente. Actualmente es profesor en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la UC, Irvine. Antes de unirse a la UCI en 2002, fue profesor de Ingeniería Eléctrica en la Universidad del Sur de California desde 1982. Sus intereses de investigación incluyen arquitecturas de subprocesos múltiples, multiprocesadores tolerantes a fallos e implementación de arquitecturas reconfigurables. Ha publicado más de 250 artículos en revistas y conferencias. Su investigación ha sido patrocinada por la NSF, el DoE y la DARPA, así como por varias empresas industriales. Ha servido a la comunidad en varios puestos y acaba de ser elegido presidente de la IEEE Computer Society para 2017.

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