智能座艙開發(fā)與實踐

定　價：￥168.00

作　者：	楊聰等著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究與開發(fā)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111699835	出版時間：	2022-01-01	包裝：	軟精裝
開本：	16開	頁數(shù)：	376	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《智能座艙開發(fā)與實踐》以汽車智能座艙為背景，層層遞進引入座艙的技術(shù)背景、開發(fā)細(xì)節(jié)及其發(fā)展趨勢。具體來說，本書介紹了智能座艙的定義、發(fā)展歷程、場景設(shè)計方法以及相關(guān)的軟件、硬件及算法基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，本書沿著座艙開發(fā)的技術(shù)路線，重點闡述了數(shù)據(jù)采集與管理、算法模型訓(xùn)練、感知軟件開發(fā)、場景開發(fā)、場景測試以及開發(fā)流程提速等內(nèi)容。本書還介紹了上述開發(fā)及測試所用的工具、示例代碼以及相關(guān)案例，以幫助讀者進行實踐。另外，本書展望了座艙技術(shù)的未來發(fā)展趨勢以及需要解決的問題。《智能座艙開發(fā)與實踐》適合對智能網(wǎng)聯(lián)汽車以及智能座艙技術(shù)感興趣的讀者，無論是開發(fā)者、設(shè)計者、科研工作者還是剛?cè)腴T的技術(shù)人員都能從本書中獲取新知。本書還可以作為有相關(guān)知識背景的從業(yè)人員的參考用書。客服人員微信：13070116286。

作者簡介

　　本書的作者及審稿人均為地平線機器人公司參與UNI-T及其他量產(chǎn)車型的一線工程師。他們從領(lǐng)域知識與實際經(jīng)驗出發(fā)，為本書帶來智能座艙開發(fā)與實踐的第一手資料，確保本書的讀者不但可以掌握體系化的背景知識，還能學(xué)到各個開發(fā)環(huán)節(jié)的“干貨”。地平線機器人擁有多年智能座艙研發(fā)經(jīng)驗，其產(chǎn)品在國內(nèi)主要車廠的多個車型上實現(xiàn)了量產(chǎn)。特別是在2020年6月份，搭載地平線征程二代芯片及智能座艙解決方案的長安UNI-T實現(xiàn)了量產(chǎn)及熱賣，使得UNI-T成為歷史上第一款搭載國產(chǎn)AI芯片的智能汽車。

圖書目錄

前言

第章　智能座艙概述 1
1.1　智能座艙定義 1
1.2　智能座艙發(fā)展 2
1.3　智能座艙場景 8
1.3.1　消費品的設(shè)計原則 8
1.3.2　特斯拉的第一性原理 12
1.4　案例：長安UNI-T智能座艙及場景設(shè)計 15
1.5　練習(xí)題 18
第章　智能座艙技術(shù)架構(gòu)及整體開發(fā)流程 19
2.1　技術(shù)架構(gòu) 19
2.1.1　整體架構(gòu) 20
2.1.2　車端 23
2.1.3　車云結(jié)合 25
2.2　開發(fā)流程 34
2.2.1　整體流程 34
2.2.2　開發(fā)工具 36
2.3　座艙項目管理流程 43
2.3.1　管理體系的演變 43
2.3.2　管理流程范圍介紹 43
2.4　案例：基于AI Express開發(fā)人臉結(jié)構(gòu)化 48
2.5　練習(xí)題 49
第章　智能座艙硬件基礎(chǔ) 50
3.1　芯片技術(shù)的演化與發(fā)展 50
3.1.1　芯片制造 52
3.1.2　圖形處理器（GPU） 58
3.1.3　片上系統(tǒng)（SoC） 60
3.1.4　域控制器（DCU） 64
3.1.5　案例：BPU及地平線征程系列芯片 65
3.2　車載傳聲器 66
3.2.1　傳聲器類型 66
3.2.2　傳聲器陣列安裝方式 67
3.2.3　案例：車載多音區(qū)的實現(xiàn)方式 68
3.3　車載攝像頭 69
3.3.1　攝像頭類型 69
3.3.2　攝像頭安裝方式 70
3.3.3　案例：用于DMS的方向盤轉(zhuǎn)向柱攝像頭 71
3.4　基于芯片的硬件設(shè)計 71
3.4.1　一體機方案 71
3.4.2　ECU方案 72
3.4.3　案例：基于地平線芯片的硬件接入案例 72
3.5　練習(xí)題 76
第章　智能座艙算法基礎(chǔ) 78
4.1　深度學(xué)習(xí) 78
4.1.1　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 80
4.1.2　損失函數(shù) 87
4.1.3　模型訓(xùn)練及測試 88
4.1.4　模型壓縮 90
4.1.5　案例：VarGNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計 96
4.2　機器視覺 99
4.2.1　分類 100
4.2.2　檢測 103
4.2.3　分割 107
4.2.4　關(guān)鍵點 110
4.2.5　案例：人體關(guān)鍵點檢測 112
4.3　語音識別 115
4.3.1　聲學(xué)模型 117
4.3.2　語言模型 127
4.3.3　解碼器 132
4.3.4　案例：“小安，你好！” 137
4.4　練習(xí)題 139
第章　智能座艙數(shù)據(jù) 140
5.1　座艙數(shù)據(jù)采集 140
5.1.1　采集環(huán)境搭建 140
5.1.2　采集文檔 142
5.1.3　采集數(shù)據(jù)管理 142
5.2　座艙數(shù)據(jù)標(biāo)注 144
5.2.1　數(shù)據(jù)標(biāo)注方法 145
5.2.2　數(shù)據(jù)標(biāo)注文檔 152
5.2.3　標(biāo)注體系建設(shè) 153
5.3　案例：疲勞數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注 158
5.4　練習(xí)題 164
第章　智能座艙算法研發(fā) 165
6.1　座艙算法研發(fā)流程 165
6.2　常見座艙算法（視覺篇） 167
6.2.1　視線 168
6.2.2　手勢 172
6.2.3　行為 176
6.2.4　情緒 179
6.2.5　疲勞 185
6.3　常見座艙算法（語音篇） 189
6.3.1　語音前端 189
6.3.2　語音后端 197
6.4　常見座艙算法（多模篇） 211
6.5　案例：安全帶算法研發(fā) 216
6.6　練習(xí)題 223
第章　智能座艙感知軟件開發(fā) 224
7.1　感知軟件開發(fā)流程 224
7.1.1　開發(fā)環(huán)境搭建 224
7.1.2　開發(fā)流程概述 225
7.2　芯片工具鏈 226
7.2.1　AI計算單元 226
7.2.2　AI芯片工具鏈 229
7.2.3　地平線AI工具鏈舉例 231
7.3　感知軟件開發(fā)框架 235
7.3.1　通信及底層組件 235
7.3.2　模型集成框架 241
7.4　案例：打電話識別開發(fā)實踐 244
7.4.1　模型編譯和管理 244
7.4.2　感知軟件開發(fā) 246
7.5　練習(xí)題 252
第章　智能座艙場景應(yīng)用開發(fā) 253
8.1　場景應(yīng)用全貌 253
8.2　場景應(yīng)用框架 257
8.2.1　通信 259
8.2.2　組件 262
8.2.3　工程模式 275
8.2.4　對外能力輸出 281
8. 3　場景開發(fā)示例 285
8.3.1　場景可視化配置 285
8.3.2　沖突處理 287
8. 4　案例：抽煙場景應(yīng)用開發(fā)實踐 289
8.4.1　開發(fā)環(huán)境搭建 289
8.4.2　場景應(yīng)用開發(fā) 291
8. 5　練習(xí)題 293
第章　智能座艙場景測試 294
9.1　座艙場景測試流程 294
9.2　座艙場景測試工具 295
9.2.1　圖像測試工具 295
9.2.2　語音測試工具 300
9.3　座艙場景測試標(biāo)準(zhǔn) 302
9.3.1　車載視覺測試標(biāo)準(zhǔn) 303
9.3.2　車載語音測試標(biāo)準(zhǔn) 309
9.4　案例：抽煙識別場景測試 316
9.5　練習(xí)題 317
第章　智能座艙生命周期 318
10.1　機器學(xué)習(xí)生命周期 318
10.2　長尾問題及快速迭代 321
10.2.1　長尾問題 321
10.2.2　快速迭代 323
10.3　流程自動化 328
10.4　案例：基于AirFlow的自動模型迭代 330
10.5　練習(xí)題 333
第章　智能座艙的未來發(fā)展趨勢 334
11.1　座艙傳感器趨勢 335
11.1.1　攝像頭 335
11.1.2　傳聲器 337
11.2　感知算法趨勢 338
11.2.1　視覺技術(shù)趨勢 339
11.2.2　語音技術(shù)趨勢 340
11.2.3　聲學(xué)技術(shù)趨勢 342
11.2.4　多模融合技術(shù)趨勢 344
11.3　AI芯片趨勢 346
11.4　云服務(wù)趨勢 351
11.5　生態(tài)發(fā)展趨勢 352
11.6　練習(xí)題 353
附錄　術(shù)語與符號列表 354
參考文獻 360