刘少山 等

刘少山，PerceptIn创始人，CEO。美国加州大学欧文分校（UC-Irvine）计算机博士，研究方向包括智能感知计算、系统软件、体系结构与异构计算。在创立PerceptIn之前在百度美国研发中心、LinkedIn、Microsoft、Microsoft Research、INRIA、Intel及Broadcom工作过。在百度美国研发中心时主要专注于百度无人车系统架构与产品化、深度学习，以及异构计算平台的架构与开发。目前主要专注于机器人的核心SLAM与深度学习技术及其在智能硬件上的实现。 唐洁，华南理工大学计算机科学与工程学院副教授。北京理工大学计算机应用博士，美国加州大学欧文分校加州嵌入式系统研究中心博士。曾在Intel China Runtime Technology Lab、美国加州大学河滨分校（UC-Riverside）及美国Clarkson大学从事研究员与博士后研究工作。现主要从事面向无人驾驶和机器人的大数据计算与存储平台、面向人工智能的计算体系架构、面向机器视觉的嵌入式系统研究。 吴双，依图科技研究科学家，依图硅谷研究院负责人。前百度研究院硅谷人工智能实验室资深研究科学家，前百度美国研发中心高级架构师。美国南加州大学物理博士，加州大学洛杉矶分校（UCLA）博士后，研究方向包括计算机和生物视觉、互联网广告算法和语音识别，曾在NIPS等国际会议中发表文章。 李力耘，现任职于京东硅谷研发中心自动驾驶团队，担任主任架构师。在加盟京东硅谷研发中心前就职于百度美国硅谷无人驾驶团队。作为百度无人驾驶项目的最早期成员之一，主导并参与搭建了无人驾驶系统的若干核心模块，包括车辆预测、行为决策、动作规划等。李博士拥有三十余项国内外自动驾驶专利。本科毕业于清华大学电子工程系，随后在纽约大学获得计算机博士学位，专攻机器学习及大数据方向。在加入百度前，在LinkedIn公司任高级软件工程师，参与并负责LinkedIn的首页内容推荐系统的算法设计和工程架构。 焦加麟，Pony.ai资深软件工程师，美国密歇根大学电子工程硕士，在无人驾驶、高精地图、人工智能、机器学习、搜索、大数据等领域有多年从业经验。曾任职于Uber美国总部、微软搜索引擎Bing、IBM T.J Watson Research等部门。 鲍君威，美国加州大学伯克利分校博士。在光学精密测量仪器及传感器领域有近二十年工作和研发经验，2016年11月与李义民共同创立Innovusion公司，任CEO，开发应用于自动驾驶及其他行业的激光雷达产品和传感器融合技术。在博士期间和师兄们共同开发了Scatterometry技术并创立Timbre Technologies, Inc.，后被Tokyo Electron（东电电子）并购，并在随后的十几年里带领Tokyo Electron在硅谷的光学测量部门将Scatterometry从原理模型变成在先进半导体生产制程中得到广泛应用的精密测量设备。2015年年底加入百度自动驾驶事业部，负责车载计算系统及传感器团队。 王超，美国南加州大学计算机硕士。毕业后加入百度美国硅谷研发中心，从事大数据平台的基础架构工作。2015年年底加入百度自动驾驶事业部仿真组，2017年加入滴滴美国研发中心自动驾驶团队。作为百度和滴滴自动驾驶仿真模拟器和数据平台的创始成员，始终专注于自动驾驶系统仿真平台的研究与开发。先后设计开发了仿真引擎调度系统、场景评估系统、场景生成器、场景倍增系统，以及分布式仿真系统等产品。工程理论经验覆盖仿真平台全部流程。 裴颂文，现任上海理工大学光电信息与计算机工程学院副教授，研究生导师。中国计算机学会（CCF）高级会员，IEEE Senior Member，CCF系统结构专委会常委。在IEEE Trans. on SMC、Information Sciences、IEEE ESL、CCPE、《中国科学》、《计算机学报》、ISPA、COMPSAC等期刊杂志上发表学术论文50余篇，拥有国家发明专利10余项。研究方向为异构计算、深度学习、无人驾驶汽车安全系统、云计算等。 陈辰，美国斯坦福大学电子工程博士。高精地图初创公司DeepMap创始工程师之一。目前在DeepMap负责多传感器数据融合、大规模分布式优化及三维数据机器学习算法开发工作。 邹亮，美国佐治亚大学地理信息科学硕士。2006年加盟谷歌地图，9年时间里，他所领导的小组设计并实现了高效的卫星和航空图像软件处理系统，每周处理的数据量达到500TB，准确高效地为Google Earth和Google Maps用户输送数据更新。2016年，作为创始工程师加入了DeepMap，负责高精地图的采集、制作、更新和维护整个流程及大中华地区的工程技术。

无人驾驶是一个复杂的系统，涉及的技术点种类多且跨度大，入门者常常不知从何入手。《第一本无人驾驶技术书（第2版）》首先宏观地呈现了无人驾驶的整体技术架构，概述了无人驾驶涉及的各个技术点。在读者对无人驾驶技术有了宏观认识后，本书深入浅出地讲解了无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法，以及深度学习在无人驾驶中的应用等多个主要技术点。本书的作者都是无人驾驶行业的从业者与研究人员，有着多年无人驾驶及人工智能技术的实战经验。 《第一本无人驾驶技术书（第2版）》从实用的角度出发，以期帮助对无人驾驶技术感兴趣的从业者与相关人士实现对无人驾驶行业的快速入门，以及对无人驾驶技术的深度理解与应用实践。