智能车辆 智能交通系统的关键技术PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：A.布洛基（Alberto Broggi）等着；王武宏等编译
- 出 版 社：北京：人民交通出版社
- 出版年份：2002
- ISBN：7114044828
- 页数：225 页
图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：船舶名词术语 第8册 造船工艺下一篇：公路工程造价 陆春其主编 《智能车辆 智能交通系统的关键技术》目录 标签：智能 智能交通 编译 车辆 关键
第1章 绪论1
第2章 智能交通系统总论6
2.1 智能交通系统的发展6
2.2 智能交通系统的需求8
2.3 智能交通系统的组成9
2.4 感知环境26
2.5 机器视觉27
第3章 智能车辆的研究现状31
3.1 智能车辆在道路上行驶的关键技术31
3.2 典型的智能车辆研发33
第4章 图像处理的算法54
4.1 车道检测：基于模型的方法54
4.2 障碍物检测：基于模型的方法66
4.3 车道和障碍物检测的合作模式匹配方法71
第5章 实时图像处理的硬件支持106
5.1 图像检查与分析的并行处理器（PAPRICA）体系结构107
5.2 PAPRICA体系结构的重要性分析110
5.3 PAPRICA-3体系结构113
5.4 多媒体增强指令集或矩阵增强指令集（MMX）技术120
5.5 PAPRICA-3与MMX处理器对比128
第6章 电子控制技术134
6.1 车辆电子和控制134
6.2 碰撞避免系统150
6.3 巡航控制系统152
6.4 导航和线路诱导系统155
6.5 通讯系统166
6.6 驾驶员视觉增强系统168
第7章 智能车辆的构造与设计170
7.1 数据采集系统172
7.2 处理系统174
7.3 输出系统175
7.4 控制系统179
7.5 功能179
7.6 其他车辆紧急设备180
第8章 智能车辆行驶安全性分析181
8.1 智能车辆的上路试验181
8.2 智能车辆的行驶性能分析183
8.3 智能驾驶过程数据的统计分析188
8.4 讨论192
附录196
附录A DBS滤波器的数学形态实现196
附录B PAPRIC-3应用软件的编程环境200
附录C PAPRICA-3全局通信205
参考文献211
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摘要：本文以《智能车辆 智能交通系统的关键技术.pdf电子书版文档下载》为中心，从关键技术、系统架构、应用场景和未来发展四个方面进行了详细阐述，旨在为读者提供对智能车辆和智能交通系统关键技术的全面了解。
1、关键技术
智能车辆和智能交通系统的关键技术主要包括传感器技术、通信技术、数据处理技术和人工智能技术。传感器技术是智能车辆感知外部环境的基础，如雷达、摄像头等；通信技术是实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间信息交互的关键，如V2X技术；数据处理技术是对海量数据进行处理和分析，为智能决策提供支持；人工智能技术则是实现智能车辆自主决策和智能交通系统优化运行的核心。
在传感器技术方面，高精度雷达、摄像头和激光雷达等传感器被广泛应用于智能车辆，以实现对周围环境的全面感知。通信技术方面，V2X技术通过车与车、车与基础设施之间的信息交互，实现交通流的实时监控和优化。数据处理技术方面，大数据和云计算等技术的应用，使得海量交通数据得以高效处理和分析。人工智能技术方面，深度学习、强化学习等算法在智能车辆和智能交通系统中得到广泛应用，提高了系统的智能化水平。
此外，智能车辆和智能交通系统的关键技术还包括自动驾驶技术、车联网技术、智能交通信号控制技术等。自动驾驶技术是实现智能车辆自主行驶的关键，车联网技术则通过车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交互，实现交通流的实时监控和优化。智能交通信号控制技术则通过对交通信号灯的智能控制，提高交通效率。
2、系统架构
智能车辆和智能交通系统的系统架构主要包括感知层、网络层、决策层和执行层。感知层负责收集车辆和周围环境的信息，如传感器数据、摄像头数据等；网络层负责将感知层收集到的信息传输到决策层，实现信息共享和协同；决策层负责对收集到的信息进行分析和处理，制定相应的行驶策略和交通控制策略；执行层则负责将决策层制定的策略转化为具体的行动，如控制车辆行驶、调整交通信号灯等。
在感知层，智能车辆通过搭载的传感器收集周围环境的信息，如道路状况、交通流量等。网络层则通过车联网技术实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交互，为决策层提供实时数据。决策层则根据收集到的信息，运用人工智能技术进行智能分析，制定相应的行驶策略和交通控制策略。执行层则负责将决策层制定的策略转化为具体的行动，如控制车辆行驶、调整交通信号灯等。
此外，智能车辆和智能交通系统的系统架构还包括数据存储与处理中心、交通监控中心等。数据存储与处理中心负责存储和处理海量交通数据，为决策层提供数据支持；交通监控中心则负责对交通运行情况进行实时监控，为决策层提供实时信息。
3、应用场景
智能车辆和智能交通系统的应用场景主要包括城市交通、高速公路、公共交通等领域。在城市交通领域，智能交通系统可以实现对交通流的实时监控和优化，提高交通效率，缓解交通拥堵。在高速公路领域，智能车辆可以实现自动驾驶，提高行驶安全性。在公共交通领域，智能交通系统可以实现对公共交通车辆的实时监控和调度，提高公共交通的运行效率。
在城市交通领域，智能交通系统通过车联网技术实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交互，实现对交通流的实时监控和优化。例如，通过智能交通信号控制技术，可以根据实时交通流量调整信号灯，提高交通效率。在高速公路领域，智能车辆可以实现自动驾驶，提高行驶安全性。例如，通过高精度雷达和摄像头等传感器，智能车辆可以实时感知周围环境，避免碰撞事故。在公共交通领域，智能交通系统可以实现对公共交通车辆的实时监控和调度，提高公共交通的运行效率。例如，通过智能调度系统，可以根据实时客流情况调整公交车的发车频率，提高公共交通的运行效率。
此外，智能车辆和智能交通系统还可以应用于物流、农业、应急等领域。在物流领域，智能交通系统可以实现物流车辆的实时监控和调度，提高物流效率。在农业领域，智能车辆可以实现农业生产的自动化和智能化。在应急领域，智能车辆可以用于应急救援，提高救援效率。
4、未来发展
智能车辆和智能交通系统的未来发展将主要集中在以下几个方面：一是技术创新，包括传感器技术、通信技术、数据处理技术和人工智能技术的进一步发展；二是标准制定，建立统一的智能车辆和智能交通系统标准，促进产业发展；三是政策法规，制定相关政策法规，保障智能车辆和智能交通系统的安全、高效运行；四是产业生态，构建完善的智能车辆和智能交通产业生态，推动产业快速发展。
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