1장. 개요
__1.1 SDV 기술의 간략한 역사
__1.2 SDV란 무엇인가?
__1.3 SDV 기술의 기대 효과
__1.4 기존 자율주행차량 관련 서적과 다른점
__1.5 이 책의 대상 독자
__1.6 이 책의 구성
__1.7 당부의 말
__참고 문헌
2장. 하드웨어
__2.1 센서
____2.1.1 핵심 고려 사항
____2.1.2 센서의 종류
______2.1.2.1 레이더
______2.1.2.2 라이다
______2.1.2.3 초음파 센서
______2.1.2.4 카메라
______2.1.2.5 위성 항법 시스템
______2.1.2.6 IMU
______2.1.2.7 오도메트리 센서
__2.2 컴퓨팅 플랫폼
____2.2.1 핵심 고려 사항
____2.2.2 컴퓨팅 플랫폼의 예
__2.3 액추에이터 인터페이스
____2.3.1 액추에이터 인터페이스의 구성 요소
____2.3.2 드라이브 바이 와이어 시스템 실현
__2.4 차량 내부 네트워크
__2.5 요약
__참고 문헌
3장. 인지
__3.1 로컬라이제이션
____3.1.1 GNSS 기반 로컬라이제이션
____3.1.2 휠 오도메트리 기반 로컬라이제이션
____3.1.3 INS 기반 로컬라이제이션
____3.1.4 외부 참조 정보를 이용한 로컬라이제이션
____3.1.5 라이다 기반 로컬라이제이션
____3.1.6 카메라 기반 로컬라이제이션
____3.1.7 다중 센서 융합 기반 로컬라이제이션
__3.2 매핑
____3.2.1 점유 격자 지도
____3.2.2 특징 지도
____3.2.3 관계 지도
____3.2.4 다른 유형의 지도
__3.3 SLAM
____3.3.1 점유 격자 지도
______3.3.1.1 칼만 필터
______3.3.1.2 파티클 필터
____3.3.2 최적화 접근 방법
______3.3.2.1 그래프 기반 SLAM
______3.3.2.2 번들 조정
__3.4 개체 탐지
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작가의 말
자율주행차량(SDV, Self-Driving Vehicle은 현재 뜨거운 화두다. 그러나 SDV는 복잡한 기술을 바탕으로 구성돼 있으며, 정확한 작동 방식에 대한 정보를 얻기가 어렵다. 이 책은 SDV를 가능하게 하는 핵심 개념을 알려준다. 자율주행차량 기술의 겉만 훑는 것이 아니라, 기술적으로 깊은 인사이트를 제공한다.
이 흥미로운 분야에서 경력을 쌓길 원하고 SDV 알고리즘의 기초를 더 자세히 알고 싶은 소프트웨어 개발자 또는 엔지니어라면 이 책은 좋은 출발점이 될 것이다. 마찬가지로 SDV에 전문 지식을 적용하고 SDV 프로토타입을 구축하는 데 무엇이 필요한지 알고 싶은 학계의 연구원이라면 이 책이 좋은 참고서가 될 수 있다. 더불어 SDV 관련 기술에 대한 명확하고 읽기 쉬운 전반적 개요를 원하는 모든 기술 마니아와 저널리스트에게도 적합하다. 센서 및 인지 기능뿐만 아니라 기능 안전과 사이버보안에 이르기까지 모든 기초 지식을 다룬다. 또한 몇 가지 실용적인 노하우를 전수하고 기술이 나아가는 방향에 대한 논의와 함께 구체적인 SDV 애플리케이션을 살펴본다.
안타깝게도 이 신흥산업에서 기술적인 세부 사항을 언급하는 것에 대한 우려와 거부감이 있다. SDV 회사들은 차량 테스트 중에 수집한 시스템이나 데이터의 세부 정보를 공유하지 않으려고 하는데, 이 데이터는 자동차를 운전하도록 가르치는 경쟁에서 귀중하기 때문이다. 바라건대 이 책이 이러한 정보 공유의 불균형을 해소할 수 있는 길을 가길 기대한다.