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