本书内容涵盖了智能驾驶场景中常用的激光雷达的标定、感知和定位算法。标定算法部分介绍了有代表性的激光雷达与车体的外参标定算法以及激光雷达和相机间的外参标定算法；感知算法部分介绍了基于激光雷达进行地面检测、障碍物聚类、目标检测、多目标跟踪、路沿检测的代表性算法；定位算法部分则介绍了几种有影响力的激光里程计、激光雷达+IMU（intertial measurement unit，惯性测量单元）组合定位算法以及多传感器融合定位与建图算法。本书着重从理论出发，介绍激光雷达关键算法的原理，可为读者提供车载激光雷达相关算法的基础指导。 　　本书可作为高等院校车辆工程、机器人工程、交通工程专业和自动驾驶专业的教材，也可供智能驾驶或机器人领域的技术爱好者以及激光雷达标定、感知、定位算法工程师使用和参考。

激光雷达作为自动驾驶汽车的核心传感器之一，在自动驾驶领域发挥着至关重要的作用。本书深度挖掘激光雷达关键技术，介绍激光雷达的原理、应用以及发展趋势。 本书共9章，包括激光雷达与自动驾驶的发展、激光雷达的基本工作原理、点云编程基础、标定、SLAM、深度学习在激光雷达中的应用等内容。本书通过深入的理论解说和实际操作示例，帮助读者轻松开发基于激光雷达的感知与定位模块。此外，本书还展望了激光雷达的发展趋势及其在汽车工业中的应用前景，为自动驾驶领域的研究和发展提供了参考依据。 本书可作为希望进入自动驾驶汽车行业的汽车类、自动化类专业的学生的技术入门图书，也可作为汽车工程师、对自动驾驶技术感兴趣的读者的参考书。

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算法详解系列图书共有4卷，本书是第2卷—图算法和数据结构。本书共有6章，主要介绍了3个主题，分别是图的搜索和应用、最短路径以及数据结构。附录简单回顾了渐进性表示法。本书的每一章均有小测验、章末习题，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了方便。 本书提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士，以及正在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。

算法是计算机科学领域最重要的基石之一。算法是程序的灵魂，只有掌握了算法，才能轻松地驾驭程序开发。 算法详解系列图书共有4卷，本书是第1卷——算法基础。本书共有6章，主要介绍了4个主题，它们分别是渐进性分析和大O表示法、分治算法和主方法、随机化算法以及排序和选择。附录A和附录B简单介绍了数据归纳法和离散概率的相关知识。本书的每一章均有小测验、章末习题和编程题，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。 本书为对算法感兴趣的广大读者提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士，以及在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。

◆算法是计算机科学的核心与灵魂。 ◆算法的应用范围极广，网络路由、计算基因组学、公钥加密学和数据库系统等的实现都需要算法。 ◆研究算法可以帮助我们成为更优秀的程序员，可以让我们具有更缜密的思维，并成功应对各种场合的技术面试。 ◎ 编辑推荐： 这是一本非常容易上手的算法入门图书，它可作为程序员的学习用书。适合计算机专业的高校教师和学生、想要培养和训练算法思维、计算思维的IT专业人士，以及面试官和正在准备面试的应聘者阅读、参考。 ◎ 内容简介： “算法详解”系列图书共有4卷，本书是第3卷—贪心算法和动态规划。其中贪心算法主要包括调度、最小生成树、聚类、哈夫曼编码等，动态规划主要包括背包、序列对齐、最短路径、最佳搜索树等。本书的每一章均有小测验和章末习题，这将为读者的自我检查以及进一步学习提供方便。

算法详解系列图书共有4卷，本书是第2卷—图算法和数据结构。本书共有6章，主要介绍了3个主题，分别是图的搜索和应用、*短路径以及数据结构。附录简单回顾了渐进性表示法。本书的每一章均有小测验、章末习题，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了方便。 本书提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士，以及正在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。

算法详解系列图书共有4卷，本书是第2卷—图算法和数据结构。本书共有6章，主要介绍了3个主题，分别是图的搜索和应用、最短路径以及数据结构。附录简单回顾了渐进性表示法。本书的每一章均有小测验、章末习题，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了方便。 本书提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士，以及正在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。

内容提要：本书循序渐进、由浅入深地讲解Python算法的核心技术，并通过具体实例的实现过程演练各个知识点的具体使用流程。全书共13章，包括算法，数据结构，常用的算法思想、线性表、队列和栈，树，图，查找算法，内部排序算法，经典的数据结构问题，数学问题的解决，经典算法问题的解决，图像问题的解决，游戏和算法等内容。 本书不但适合研究和学习算法的初学者，也适合有一定算法基础的读者，还可以作为大中专院校相关专业师生的学习用书和培训学校的教材。

本书涵盖了五类重要的智能算法：搜索、推荐、聚类、分类和分类器组合，并结合具体的案例讨论了它们在Web应用中的角色及要注意的问题。除了第1章的概要性介绍以及第7章对所有技术的整合应用外，第2～6章以代码示例的形式分别对这五类算法进行了介绍。 本书面向的是广大普通读者，特别是对算法感兴趣的工程师与学生，所以对于读者的知识背景并没有过多的要求。本书中的例子和思想应用广泛，所以对于希望从业务角度更好地理解有关技术的技术经理、产品经理和管理层来说，本书也有一定的价值。