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 ____3.4.1 특징 추출 ______3.4.1.1 HOG ______3.4.1.2 SIFT ______3.4.1.3 MSER ____3.4.2 분류 ______3.4.2.1 서포트 벡터 머신 ______3.4.2.2 랜덤 포레스트 ______3.4.2.3 인공 신경망 __3.5 다중 센서 데이터 융합 ____3.5.1 분류 ____3.5.2 기술 ______3.5.2.1 확률적 접근 ______3.5.2.2 증거 접근 방식 ______3.5.2.3 다른 접근 방법 __3.6 요약 __참고 문헌 4장. 아키텍처 __4.1 기능적 아키텍처 ____4.1.1 인지 ____4.1.2 계획 ______4.1.2.1 경로 계획 ______4.1.2.2 행동 계획 ______4.1.2.3 동작 계획 ____4.1.3 차량 제어 ______4.1.3.1 차로 유지 ______4.1.3.2 어댑티브 크루즈 컨트롤 ______4.1.3.3 차로 변경 __4.2 시스템 아키텍처 ____4.2.1 하드웨어 계층 ____4.2.2 미들웨어 계층 ____4.2.3 애플리케이션 계층 __4.3 SDV 미들웨어의 예 ____4.3.1 로봇 운영체제 ____4.3.2 ADTF ____4.3.3 AUTOSAR __4.4 요약 __참고 문헌 5장. 모든 구성 요소 결합하기 __5.1 준비 ____5.1.1 차량 선택 ____5.1.2 차량 네트워크 ____5.1.3 센서 선택 및 교정 __5.2 개발 ____5.2.1 OSCC: Open Source Car Control ______5.2.1.1 OSCC 제어기 ______5.2.1.2 X 바이 와이어(X-by-wire) 시스템 ______5.2.1.3 OSCC 소프트웨어 ____5.2.2 미들웨어 및 장치 드라이버 설치 ______5.2.2.1 ROS ______5.2.2.2 센서 드라이버 ______5.2.2.3 CAN 드라이버 ____5.2.3 소프트웨어 구현 ______5.2.3.1 핸드 코딩 개발 ______5.2.3.2 모델 기반 개발 ____5.2.4 맵 구축과 로컬라이제이션 ____5.2.5 차량 데이터 읽기 ____5.2.6 차량 명령 전송 ____5.2.7 기록과 시각화 ______5.2.7.1 데이터 기록 및 재생 ______5.2.7.2 RViz 툴을 사용한 시각화 __5.3 시험 ____5.3.1 단위 시험 ____5.3.2 통합 시험 ____5.3.3 시스템 시험 ____5.3.4 인수 시험 __5.4 요약 __참고 문헌 6장. 그 외 기술들 __6.1 기능 안전 ____6.1.1 왜 기능 안전이 중요한가? ____6.1.2 ISO 26262 ______6.1.2.1 안전 관리 ______6.1.2.2 엔지니어링 프로세스와 요구 사항 ______6.1.2.3 차량 안전 무결성 레벨 ______6.1.2.4 제품 개발 ______6.1.2.5 제품 생산 및 안전 라이프사이클 ______6.1.2.6 지원 프로세스 ____6.1.2 남아있는 문제 __6.2 사이버 보안 ____6.2.1 왜 사이버 보안이 중요한가? ____6.2.2 자율주행차량 사이버 보안 표준 ____6.2.3 안전한 SDV 설계 ______6.2.3.1 안전한 하드웨어 ______6.2.3.2 안전한 소프트웨어 ______6.2.3.3 차량 내부 네트워크 통신 보안 ______6.2.3.4 차량 외부 통신 보안 ____6.2.4 남아있는 문제 __6.3 V2X 통신 ____6.3.1 왜 V2X가 중요한가? ____6.3.2 V2X 표준 ____6.3.3 V2I 적용 사례 ______6.3.3.1 도로 공사 경고 ______6.3.3.2 도로 위험과 사고 경고 ______6.3.3.3 신호등 단계 이벤트 ____6.3.4 V2V 적용 사례 ______6.3.4.1 교차로 이동 보조 경고 ______6.3.4.2 잘못된 방향 주행 경고 ______6.3.4.3 추월 금지 경고 ____6.3.5 V2P 적용 사례 ______6.3.5.1 VRU 경고 ____6.3.6 남아있는 문제 __6.4 백엔드 시스템 ____6.4.1 왜 백엔드 시스템이 중요한가?. ____6.4.2 백엔드 시스템 기능 ______6.4.2.1 SOTA 업데이트 ______6.4.2.2 고화질 맵 ______6.4.2.3 차량 관리 ____6.4.3 남아있는 문제 __6.5 요약 __참고 문헌 7장. 응용과 전망 __7.1 SDV 기술 응용 SDV ____7.1.1 교통 수단 적용 사례 ______7.1.1.1 자가용 ______7.1.1.2 공공 셔틀 ______7.1.1.3 라스트 마일 배송 ______7.1.1.4 도로 화물 운송 ____7.1.2 비교통 수단 적용 사례 ______7.1.2.1 무인 트랙터 ______7.1.2.2 비상 대응 로봇 ______7.1.2.3 보안 로봇 __7.2 SDV 개발 전략 동향 ____7.2.1 진화 전략 ____7.2.2 혁신 전략 ____7.2.3 변형 전략 __7.3 SDV를 위한 딥러닝 동향 ____7.3.1 SDV를 위한 딥러닝 적용 ______7.3.1.1 시맨틱 추상화 학습 ______7.3.1.2 종단 간 학습 ____7.3.2 남아있는 질문들 __7.4 요약 __참고 문헌