从车联网到自动驾驶 汽车交通网联化、智能化之路PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：王泉着
- 出 版 社：北京：人民邮电出版社
- 出版年份：2018
- ISBN：9787115483713
- 页数：302 页
图书介绍：本书全面介绍车联网、网联自动驾驶和智能交通相关领域的产业、技术和政策的发展现状与发展趋势，并分析和研究车联网、网了自动驾驶和智能交通的应用、业务需求、数据交换、体系架构和技术发展路径，分析我国在车联网与网联自动驾驶和智能交通相关领域现状与存在的问题，提出应对方略。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：电动汽车 第1辑下一篇：大型跨海隧道钻爆法修建技术 《从车联网到自动驾驶 汽车交通网联化、智能化之路》目录 标签：智能化 驾驶 交通 智能 汽车
第一章 汽车与交通的网联化和智能化1
1.1 工业革命的发展历程1
1.2 汽车的起源和发展的驱动力2
1.2.1 汽车的发明2
1.2.2 汽车的电子化3
1.2.3 车联网——汽车的网联化4
1.2.4 汽车的智能化与自动化6
1.2.5 车辆和交通数据信息的共享化7
1.3 智能汽车与自动驾驶未来的发展8
参考文献10
第二章 汽车电子控制技术和诊断系统11
2.1 汽车电子控制系统12
2.1.1 汽车电子控制系统工作原理12
2.1.2 汽车电子控制系统软件的标准化——AutoSAR13
2.1.3 汽车微控制器及典型芯片产品15
2.1.4 汽车电子控制系统的应用17
2.2 汽车控制总线20
2.2.1 控制局域网——CAN总线21
2.2.2 局部连接网络——LIN总线22
2.2.3 汽车总线的发展趋势——车载以太网23
2.3 汽车诊断系统27
2.3.1 汽车诊断系统的工作原理28
2.3.2 汽车诊断通信协议28
2.3.3 车辆数据与车辆数据信息服务30
参考文献34
第三章 车联网技术与定位导航36
3.1 车联网体系架构及数据信息共享36
3.1.1 车联网体系架构36
3.1.2 车辆与交通数据信息的共享38
3.2 基于专用短距离通信的V2X协同通信38
3.2.1 专用短距离通信技术40
3.2.2 IEEE 802.1 1p协议41
3.2.3 IEEE 1609.X协议42
3.2.4 DSRC的应用和发展43
3.3 蜂窝移动通信44
3.3.1 2G/3G蜂窝移动通信45
3.3.2 4G蜂窝移动通信45
3.3.3 5G蜂窝移动通信46
3.3.4 蜂窝-V2X （C-V2X）协同通信47
3.4 卫星定位系统和惯性导航系统51
3.4.1 卫星定位系统51
3.4.2 惯性导航系统54
参考文献56
第四章 车载终端与车载信息服务58
4.1 车载信息服务终端的演进与发展58
4.1.1 车载信息娱乐系统58
4.1.2 车载信息服务终端与应用59
4.2 车载信息服务终端操作系统61
4.2.1 车载信息服务终端的软件体系结构61
4.2.2 WinCE车载操作系统62
4.2.3 QNX的车载操作系统64
4.2.4 阿里YunOS车载操作系统66
4.2.5 车载信息娱乐产业联盟（GENIVI）的操作系统68
4.3 整车厂主导的车载信息服务模式71
4.3.1 汽车导航服务72
4.3.2 信息娱乐服务72
4.3.3 通信服务73
4.3.4 上网服务74
4.3.5 道路救援与紧急救援服务75
4.4 服务提供商主导的车载信息服务模式77
4.5 基于智能手机的车载信息服务投影模式80
4.5.1 MirrorLink80
4.5.2 苹果的CarPlay81
4.5.3 谷歌的Android Auto82
4.5.4 投影模式的比较83
4.6 商业运输管理服务85
参考文献87
第五章 网联驾驶与协作式智能交通89
5.1 网联驾驶生态环境90
5.2 网联驾驶体系架构91
5.2.1 交通运行数据92
5.2.2 运输出行数据94
5.2.3 数据交换95
5.3 网联驾驶应用96
5.3.1 交通安全应用97
5.3.2 交通管理应用102
5.3.3 节能环保应用104
5.3.4 道路管理应用106
5.3.5 公交运输管理应用107
5.3.6 商业运输管理应用109
5.3.7 个人与车辆出行应用111
5.4 各国网联驾驶和协作式智能交通应用与示范112
5.4.1 美国网联汽车应用与示范112
5.4.2 欧洲协作式智能交通应用与示范114
5.4.3 日本智能交通和网联驾驶应用与示范116
5.4.4 智能交通和网联驾驶应用的发展趋势116
参考文献117
第六章 智能汽车与自动驾驶119
6.1 自动驾驶的分级与发展趋势119
6.1.1 自动驾驶的分级119
6.1.2 自主式自动驾驶发展路线图121
6.2 驾驶辅助及其功能123
6.3 自动驾驶的演进路径与功能体系架构125
6.3.1 自动驾驶的演进路径125
6.3.2 汽车智能化技术对人类驾驶的替代126
6.3.3 自动驾驶功能体系架构126
6.3.4 自动驾驶决策子系统的功能128
6.3.5 自动驾驶闭环控制系统132
6.4 自动驾驶中的关键技术133
参考文献136
第七章 视觉传感设备137
7.1 车载传感设备的作用137
7.2 摄像头传感器140
7.2.1 车载摄像头的位置及功能140
7.2.2 摄像头传感器典型产品141
7.3 红外夜视摄像头传感器143
7.3.1 被动红外热成像技术143
7.3.2 主动红外成像技术143
7.3.3 红外夜视摄像头的典型产品144
7.4 视觉识别技术145
7.4.1 Mobileye的单目视觉识别145
7.4.2 图森科技基于深度学习的视觉识别147
7.4.3 中科慧眼的双目视觉检测147
74.4 总结149
参考文献150
第八章 车载雷达151
8.1 车载毫米波雷达152
8.1.1 车载毫米波雷达工作原理153
8.1.2 车载毫米波雷达的位置及功能153
8.1.3 毫米波雷达典型器件155
8.1.4 车载毫米波雷达系统典型产品156
8.1.5 防碰撞测试评价标准158
8.1.6 车载毫米波雷达的技术发展趋势159
8.2 车载超声波雷达159
8.2.1 车载超声波雷达工作原理160
8.2.2 车载超声波雷达的位置及功能161
8.2.3 车载超声波雷达典型产品162
8.2.4 车载超声波雷达的技术发展趋势163
8.3 车载激光雷达164
8.3.1 车载激光雷达工作原理及分类164
8.3.2 3D扇形扫描激光雷达典型产品165
8.3.3 3D旋转式扫描激光雷达典型产品169
8.3.4 车载激光雷达产业现状与技术发展趋势175
参考文献175
第九章 高精度地图及创建、制作和共享177
9.1 高精度地图的作用与架构178
9.1.1 高精度地图的作用178
9.1.2 高精度地图的分层体系架构179
9.1.3 类型1：永久静态数据181
9.1.4 类型2：准静态数据181
9.1.5 类型3：准动态数据182
9.1.6 类型4：高度动态数据182
9.2 同步定位与地图创建183
9.2.1 基于SLAM技术的车辆环境感知地图创建183
9.2.2 基于SLAM技术的高精度车辆定位184
9.3 高精度静态地图的制作185
9.3.1 静态地图数据采集生态环境186
9.3.2 高精度地图数据更新187
9.3.3 英伟达端到端高精度地图制作方案187
9.3.4 Civil Maps实时高精度地图制作方案188
9.4 高精度地图典型产品189
9.4.1 谷歌街景地图189
9.4.2 HERE 3D高精度地图190
9.4.3 我国自动驾驶地图典型产品191
9.5 动态地图数据更新与共享193
9.5.1 准动态地图数据的采集与发布193
9.5.2 高度动态数据的采集与发布196
9.5.3 Mobileye道路经验管理系统的地图数据采集与发布196
9.5.4 博世道路特征的采集与发布197
9.5.5 大陆集团准动态地图数据的采集与发布198
9.5.6 HERE准动态地图数据的采集与发布199
参考文献199
第十章 人工智能与自动驾驶202
10.1 人工智能的发展203
10.1.1 人工智能的基本概念203
10.1.2 人工智能的发展历史204
10.1.3 人工智能在自动驾驶中的应用205
10.2 人工神经网络与自动驾驶206
10.2.1 人工神经网络的原理与发展206
10.2.2 人工神经网络在自动驾驶中的应用208
10.2.3 英伟达端到端的自动驾驶深度神经网络训练210
10.2.4 深度神经网络路情数据共享213
10.3 增强学习与自动驾驶216
10.3.1 增强学习的原理及应用216
10.3.2 深度增强学习的自动驾驶决策应用217
10.4 贝叶斯网络与自动驾驶218
10.4.1 贝叶斯网络的原理及应用218
10.4.2 贝叶斯网络的自动驾驶应用219
10.5 基于云端决策的联网自动驾驶和智能交通220
参考文献222
第十一章 自动驾驶产业生态与产业发展224
11.1 自动驾驶出行服务与产业生态224
11.1.1 新兴的自动驾驶出行服务224
11.1.2 新兴的自动驾驶产业链225
11.1.3 自动驾驶的发展路径227
11.2 车载计算平台与自动驾驶产业生态227
11.2.1 人工智能芯片228
11.2.2 英伟达的车载计算平台与自动驾驶产业生态231
11.2.3 英特尔的车载计算平台与自动驾驶产业生态234
11.3 人工智能软件开发商的自动驾驶系统236
11.3.1 谷歌L4级别的无人驾驶汽车236
11.3.2 百度L4与L3级别的自动驾驶系统238
11.4 汽车集成商的自动驾驶系统241
11.4.1 德尔福的L4级别的自动驾驶系统241
11.4.2 博世的自动驾驶解决方案244
11.5 汽车制造商的自动驾驶系统246
11.5.1 奥迪L3级别的自动驾驶系统246
11.5.2 特斯拉L2/L3级别的自动驾驶系统251
11.5.3 福特L4级别的无人驾驶汽车254
11.5.4 通用L2与L4级别的自动驾驶系统257
11.5.5 丰田L2/L3与L4级别的自动驾驶系统258
参考文献260
第十二章 国外产业发展政策264
12.1 美国产业发展政策265
12.1.1 美国网联驾驶与智能交通产业发展政策265
12.1.2 美国自动驾驶产业发展政策267
12.2 欧洲产业发展政策270
12.2.1 欧盟协作式智能交通产业发展政策270
12.2.2 欧洲相关国家自动驾驶产业发展政策271
12.3 日本产业发展政策272
12.3.1 日本网联驾驶与智能交通产业发展政策272
12.3.2 日本自动驾驶产业发展政策274
12.4 亚洲相关国家产业发展政策275
12.4.1 韩国自动驾驶产业发展政策275
12.4.2 新加坡自动驾驶产业发展政策276
参考文献276
第十三章 我国智能交通/汽车产业发展现状与未来278
13.1 我国相关产业发展政策278
13.1.1 《智能汽车创新发展战略》278
13.1.2 《汽车产业中长期发展规划》279
13.1.3 《推进“互联网＋”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》279
13.1.4 《新一代人工智能发展规划》279
13.1.5 《国家集成电路产业发展推进纲要》280
13.2 我国相关标准化组织与标准化工作280
13.2.1 全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会280
13.2.2 中国智能网联汽车产业技术创新联盟282
13.2.3 中国通信标准化协会284
13.2.4 IMT- 2020 （5G）推进组284
13.2.5 车载信息服务产业应用联盟285
13.2.6 公安部道路交通管理标准化技术委员会285
13.2.7 《国家车联网产业标准体系建设指南》286
13.3 我国网联智能汽车和智能交通的应用示范291
13.3.1 新一代国家交通控制网示范工程291
13.3.2 上海智能网联汽车试点示范292
13.3.3 重庆智能汽车集成系统试验区294
13.3.4 北京/河北智能汽车与智慧交通应用示范295
13.4 智能交通与自动驾驶面临的主要挑战296
13.4.1 车联网产业标准体系的挑战296
13.4.2 我国汽车行业研发投入不足297
13.5 我国的产业发展机遇与应对方略299
13.5.1 从国家战略的高度规划车联网与网联自动驾驶和智能交通299
13.5.2 加强跨行业跨领域的总体架构设计与标准化工作300
13.5.3 加大车联网与网联自动驾驶和智能交通的研发投入300
13.5.4 建立跨部门跨行业的政策协同和项目运作机制300
参考文献301
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摘要：随着科技的飞速发展，汽车交通行业正经历着从车联网到自动驾驶的巨大变革。本文以《从车联网到自动驾驶 汽车交通网联化、智能化之路.pdf电子书版文档下载》为切入点，深入探讨汽车交通网联化、智能化的发展历程、技术挑战以及未来趋势，为读者呈现一幅汽车交通行业的未来图景。
1、发展历程
从最初的汽车诞生，到如今的智能网联汽车，汽车交通行业经历了漫长的发展历程。车联网作为汽车交通行业的重要发展阶段，通过将车辆与互联网连接，实现了车辆信息的实时传输和共享。而自动驾驶技术的出现，则将汽车交通行业推向了新的高度。本文详细介绍了车联网和自动驾驶技术的发展历程，以及它们在汽车交通行业中的应用。
车联网技术的发展始于20世纪90年代，随着通信技术的进步，车联网逐渐成为可能。而自动驾驶技术的发展则始于20世纪50年代，经过几十年的发展，自动驾驶技术已经取得了显著的成果。本文以《从车联网到自动驾驶 汽车交通网联化、智能化之路.pdf电子书版文档下载》为依据，详细梳理了这两个阶段的发展历程。
车联网技术的发展经历了从简单数据传输到复杂信息交互的过程。而自动驾驶技术的发展则从辅助驾驶到完全自动驾驶，逐步实现。本文通过对这两个阶段的技术特点和应用场景的分析，揭示了汽车交通行业的发展脉络。
2、技术挑战
汽车交通行业在网联化和智能化的发展过程中，面临着诸多技术挑战。本文从以下几个方面对技术挑战进行了详细阐述。
首先，通信技术是车联网和自动驾驶技术的基础。然而，在复杂的交通环境中，如何保证通信的稳定性和可靠性，是一个亟待解决的问题。其次，感知技术是自动驾驶技术的核心。如何提高感知系统的准确性和实时性，是自动驾驶技术发展的关键。最后，决策和控制技术是实现自动驾驶的关键。如何保证决策和控制系统的稳定性和安全性，是汽车交通行业面临的重要挑战。
本文以《从车联网到自动驾驶 汽车交通网联化、智能化之路.pdf电子书版文档下载》为参考，分析了这些技术挑战，并提出了相应的解决方案。
通信技术的挑战可以通过采用更先进的通信协议和加密技术来解决。感知技术的挑战可以通过提高传感器性能和算法优化来克服。决策和控制技术的挑战可以通过引入人工智能和大数据技术来提升。
3、应用场景
车联网和自动驾驶技术在汽车交通行业中的应用场景十分广泛。本文从以下几个方面对应用场景进行了详细阐述。
首先，在公共交通领域，车联网和自动驾驶技术可以实现智能调度、实时监控和自动驾驶公交车等功能，提高公共交通的效率和安全性。其次，在私人交通领域，自动驾驶技术可以实现自动驾驶汽车，为用户提供更加便捷、舒适的出行体验。最后，在物流领域，车联网和自动驾驶技术可以实现智能物流配送，提高物流效率。
本文以《从车联网到自动驾驶 汽车交通网联化、智能化之路.pdf电子书版文档下载》为依据，分析了这些应用场景，并探讨了它们对汽车交通行业的影响。
公共交通领域的应用场景可以缓解交通拥堵，提高公共交通的吸引力。私人交通领域的应用场景可以改变人们的出行方式，提高出行效率。物流领域的应用场景可以降低物流成本，提高物流效率。
4、未来趋势
随着技术的不断进步，汽车交通行业正朝着更加智能化、网联化的方向发展。本文从以下几个方面对汽车交通行业的未来趋势进行了展望。
首先，车联网和自动驾驶技术将更加成熟，实现更加广泛的应用。其次，人工智能和大数据技术将在汽车交通行业中发挥更加重要的作用。最后，汽车交通行业将实现更加绿色、环保的发展。
本文以《从车联网到自动驾驶 汽车交通网联化、智能化之路.pdf电子书版文档下载》为参考，分析了这些未来趋势，并探讨了它们对汽车交通行业的影响。
车联网和自动驾驶技术的成熟将推动汽车交通行业的快速发展。人工智能和大数据技术的应用将使汽车交通行业更加智能化。绿色、环保的发展将使汽车交通行业更加可持续。
总结：
本文通过对《从车联网到自动驾驶 汽车交通网联化、智能化之路.pdf电子书版文档下载》的深入分析，全面阐述了汽车交通行业从车联网到自动驾驶的发展历程、技术挑战、应用场景和未来趋势。汽车交通行业的网联化和智能化发展将带来巨大的变革，为人们的生活带来更多便利。
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