지은이 소개 = 5 감사의 말 = 6 옮긴이 소개 = 8 옮긴이의 말 = 10 들어가며 = 20 1장 개요 = 23 1.1 SDV 기술의 간략한 역사 = 24 1.2 SDV란 무엇인가? = 25 1.3 SDV 기술의 기대 효과 = 28 1.4 기존 자율주행차량 관련 서적과 다른점 = 29 1.5 이 책의 대상 독자 = 30 1.6 이 책의 구성 = 31 1.7 당부의 말 = 31 참고 문헌 = 32 2장 하드웨어 = 33 2.1 센서 = 34 2.1.1 핵심 고려 사항 = 36 2.1.2 센서의 종류 = 37 2.1.2.1 레이더 = 38 2.1.2.2 라이다 = 40 2.1.2.3 초음파 센서 = 44 2.1.2.4 카메라 = 47 2.1.2.5 위성 항법 시스템 = 51 2.1.2.6 IMU = 54 2.1.2.7 오도메트리 센서 = 58 2.2 컴퓨팅 플랫폼 = 60 2.2.1 핵심 고려 사항 = 61 2.2.2 컴퓨팅 플랫폼의 예 = 62 2.3 액추에이터 인터페이스 = 64 2.3.1 액추에이터 인터페이스의 구성 요소 = 65 2.3.2 드라이브 바이 와이어 시스템 실현 = 67 2.4 차량 내부 네트워크 = 69 2.5 요약 = 70 참고 문헌 = 72 3장 인지 = 75 3.1 로컬라이제이션 = 77 3.1.1 GNSS 기반 로컬라이제이션 = 78 3.1.2 휠 오도메트리 기반 로컬라이제이션 = 78 3.1.3 INS 기반 로컬라이제이션 = 78 3.1.4 외부 참조 정보를 이용한 로컬라이제이션 = 79 3.1.5 라이다 기반 로컬라이제이션 = 79 3.1.6 카메라 기반 로컬라이제이션 = 81 3.1.7 다중 센서 융합 기반 로컬라이제이션 = 85 3.2 매핑 = 85 3.2.1 점유 격자 지도 = 87 3.2.2 특징 지도 = 87 3.2.3 관계 지도 = 88 3.2.4 다른 유형의 지도 = 89 3.3 SLAM = 89 3.3.1 점유 격자 지도 = 91 3.3.1.1 칼만 필터 = 92 3.3.1.2 파티클 필터 = 94 3.3.2 최적화 접근 방법 = 98 3.3.2.1 그래프 기반 SLAM = 100 3.3.2.2 번들 조정 = 105 3.4 개체 탐지 = 108 3.4.1 특징 추출 = 111 3.4.1.1 HOG = 111 3.4.1.2 SIFT = 112 3.4.1.3 MSER = 131 3.4.2 분류 = 115 3.4.2.1 서포트 벡터 머신 = 115 3.4.2.2 랜덤 포레스트 = 116 3.4.2.3 인공 신경망 = 117 3.5 다중 센서 데이터 융합 = 118 3.5.1 분류 = 119 3.5.2 기술 = 123 3.5.2.1 확률적 접근 = 123 3.5.2.2 증거 접근 방식 = 126 3.5.2.3 다른 접근 방법 = 129 3.6 요약 = 129 참고 문헌 = 131 4장 아키텍처 = 137 4.1 기능적 아키텍처 = 138 4.1.1 인지 = 138 4.1.2 계획 = 139 4.1.2.1 경로 계획 = 140 4.1.2.2 행동 계획 = 141 4.1.2.3 동작 계획 = 143 4.1.3 차량 제어 = 147 4.1.3.1 차로 유지 = 148 4.1.3.2 어댑티브 크루즈 컨트롤 = 149 4.1.3.3 차로 변경 = 150 4.2 시스템 아키텍처 = 151 4.2.1 하드웨어 계층 = 152 4.2.2 미들웨어 계층 = 153 4.2.3 애플리케이션 계층 = 153 4.3 SDV 미들웨어의 예 = 154 4.3.1 로봇 운영체제 = 154 4.3.2 ADTF = 157 4.3.3 AUTOSAR = 159 4.4 요약 = 163 참고 문헌 = 166 5장 모든 구성 요소 결합하기 = 169 5.1 준비 = 170 5.1.1 차량 선택 = 170 5.1.2 차량 네트워크 = 171 5.1.3 센서 선택 및 교정 = 172 5.2 개발 = 174 5.2.1 OSCC: Open Source Car Control = 175 5.2.1.1 OSCC 제어기 = 176 5.2.1.2 X 바이 와이어(X-by-wire) 시스템 = 177 5.2.1.3 OSCC 소프트웨어 = 177 5.2.2 미들웨어 및 장치 드라이버 설치 = 179 5.2.2.1 ROS = 179 5.2.2.2 센서 드라이버 = 180 5.2.2.3 CAN 드라이버 = 181 5.2.3 소프트웨어 구현 = 183 5.2.3.1 핸드 코딩 개발 = 183 5.2.3.2 모델 기반 개발 = 184 5.2.4 맵 구축과 로컬라이제이션 = 186 5.2.5 차량 데이터 읽기 = 187 5.2.6 차량 명령 전송 = 189 5.2.7 기록과 시각화 = 190 5.2.7.1 데이터 기록 및 재생 = 190 5.2.7.2 RViz 툴을 사용한 시각화 = 191 5.3 시험 = 191 5.3.1 단위 시험 = 192 5.3.2 통합 시험 = 193 5.3.3 시스템 시험 = 194 5.3.4 인수 시험 = 196 5.4 요약 = 197 참고 문헌 = 199 6장 그 외 기술들 = 201 6.1 기능 안전 = 202 6.1.1 왜 기능 안전이 중요한가? = 202 6.1.2 ISO 26262 = 203 6.1.2.1 안전 관리 = 205 6.1.2.2 엔지니어링 프로세스와 요구 사항 = 206 6.1.2.3 차량 안전 무결성 레벨 = 207 6.1.2.4 제품 개발 = 208 6.1.2.5 제품 생산 및 안전 라이프사이클 = 209 6.1.2.6 지원 프로세스 = 209 6.1.2 남아있는 문제 = 210 6.2 사이버 보안 = 211 6.2.1 왜 사이버 보안이 중요한가? = 212 6.2.2 자율주행차량 사이버 보안 표준 = 212 6.2.3 안전한 SDV 설계 = 214 6.2.3.1 안전한 하드웨어 = 214 6.2.3.2 안전한 소프트웨어 = 217 6.2.3.3 차량 내부 네트워크 통신 보안 = 220 6.2.3.4 차량 외부 통신 보안 = 225 6.2.4 남아있는 문제 = 228 6.3 V2X 통신 = 229 6.3.1 왜 V2X가 중요한가? = 230 6.3.2 V2X 표준 = 231 6.3.3 V2I 적용 사례 = 233 6.3.3.1 도로 공사 경고 = 233 6.3.3.2 도로 위험과 사고 경고 = 234 6.3.3.3 신호등 단계 이벤트 = 235 6.3.4 V2V 적용 사례 = 236 6.3.4.1 교차로 이동 보조 경고 = 236 6.3.4.2 잘못된 방향 주행 경고 = 237 6.3.4.3 추월 금지 경고 = 238 6.3.5 V2P 적용 사례 = 239 6.3.5.1 VRU 경고 = 239 6.3.6 남아있는 문제 = 240 6.4 백엔드 시스템 = 241 6.4.1 왜 백엔드 시스템이 중요한가? = 241 6.4.2 백엔드 시스템 기능 = 242 6.4.2.1 SOTA 업데이트 = 242 6.4.2.2 고화질 맵 = 243 6.4.2.3 차량 관리 = 244 6.4.3 남아있는 문제 = 244 6.5 요약 = 245 참고 문헌 = 247 7장 응용과 전망 = 253 7.1 SDV 기술 응용 SDV = 254 7.1.1 교통 수단 적용 사례 = 254 7.1.1.1 자가용 = 255 7.1.1.2 공공 셔틀 = 256 7.1.1.3 라스트 마일 배송 = 257 7.1.1.4 도로 화물 운송 = 258 7.1.2 비교통 수단 적용 사례 = 259 7.1.2.1 무인 트랙터 = 259 7.1.2.2 비상 대응 로봇 = 260 7.1.2.3 보안 로봇 = 262 7.2 SDV 개발 전략 동향 = 263 7.2.1 진화 전략 = 264 7.2.2 혁신 전략 = 265 7.2.3 변형 전략 = 266 7.3 SDV를 위한 딥러닝 동향 = 267 7.3.1 SDV를 위한 딥러닝 적용 = 272 7.3.1.1 시맨틱 추상화 학습 = 272 7.3.1.2 종단 간 학습 = 272 7.3.2 남아있는 질문들 = 273 7.4 요약 = 274 참고 문헌 = 275 마치며 = 279 찾아보기 = 281