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智能网联汽车V2X与智能网联设施I2X 版权信息
- ISBN：9787121445071
- 条形码：9787121445071 ; 978-7-121-44507-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
智能网联汽车V2X与智能网联设施I2X 内容简介
在智能网联汽车发展战略上，全世界呈现两条技术路线：一条是由美国主导的“单车感知”智能网联汽车路线；另一条是由中国引领的“网联感知”智能网联汽车路线。本书分析并研究了智能网联汽车与智能网联设施融合的中国路线，包括绪论、智能网联汽车理论方法、智能网联设施要素集成、移动边缘计算与5G网络切片技术、智能网联汽车与智能网联设施车路协同5章。本书从智能网联汽车的车视角、智能网联设施的路视角及智能车路协同互联互通和孪生映射的整体技术视角，研究了不同维度、不同视角智能网联汽车与智能网联设施间彼此交织、场景交融的新交通模式下城市交通与区域交通的科学技术理论方法。
智能网联汽车V2X与智能网联设施I2X 目录
目录
第1章 绪论 / 1
1．1 智能网联汽车创新战略 / 2
1．1．1 加快建设交通强国发展部署 / 3
1．1．2 全面构建中国智能汽车体系 / 7
1．1．3 新基建数字化转型网联设施 / 12
1．1．4 智能网联汽车迈进创新时代 / 20
1．2 智能网联汽车与智能网联设施 / 26
1．2．1 智能车路协同科学研究路线 / 26
1．2．2 国内外智能网联汽车的启示 / 35
1．2．3 智能汽车网联设施协同创新 / 55
1．2．4 智能网联汽车产业发展趋势 / 67
第2章 智能网联汽车理论方法 / 82
2．1 智能网联汽车全息感知 / 82
2．1．1 智能网联汽车传感器监测体系 / 83
2．1．2 智能网联汽车驾驶与仿真建模 / 90
2．1．3 传感器深度融合关键技术难点 / 95
2．1．4 高维特征可视化交通场景识别 / 99
2．2 智能网联汽车规划决策 / 103
2．2．1 自动驾驶规划决策限制极限 / 104
2．2．2 智能网联汽车常用路径规划 / 110
2．2．3 提升多源融合状态解析技术 / 118
2．2．4 多层地图模型与车道级规划 / 121
2．3 智能网联汽车控制执行 / 132
2．3．1 重构整车电子电控体系架构 / 133
2．3．2 智能驾驶功能软件平台设计 / 139
2．3．3 智能汽车驾驶人员安全接管 / 143
2．3．4 智能网联汽车性能综合评价 / 147
第3章 智能网联设施要素集成/ 153
3．1 智能网联设施数字化转型 / 154
3．1．1 数字化转型关键技术及领域 / 155
3．1．2 人-车-路-网-云要素协同5G网联 / 157
3．1．3 智能网联设施场景覆盖实验 / 162
3．1．4 智能网联设施交通分级标准 / 168
3．2 智能网联设施数据解析 / 183
3．2．1 道路交通机动车辆冲突分析 / 183
3．2．2 虚拟交通发展决策支持模式 / 191
3．2．3 智能网联设施信号机管控接口 / 196
3．2．4 新交通模式交通建模与仿真 / 201
3．3 智能网联设施人因管控 / 206
3．3．1 构建主流信号人因工程管控平台 / 207
3．3．2 国内外道路交叉口通行规则特征 / 209
3．3．3 智能汽车与驾驶员、行人博弈决策 / 215
3．3．4 智能网联设施未来交通洞察 / 229
第4章 移动边缘计算与5G网络切片技术 / 235
4．1 智能网联汽车与智能网联设施移动边缘计算 / 235
4．1．1 智能网联汽车结构特性关联 / 237
4．1．2 智能网联汽车要素优化方法 / 240
4．1．3 智能网联设施5G网络重构 / 243
4．1．4 智能网联移动边缘计算扩展 / 247
4．2 智能网联汽车与智能网联设施5G网络切片解析 / 251
4．2．1 5G通信网络切片数字化转型 / 252
4．2．2 5G通信网络切片超高带宽 / 257
4．2．3 5G通信网络切片超低时延 / 261
4．2．4 5G通信网络切片海量连接 / 262
4．2．5 5G通信网络切片编排部署 / 264
第5章 智能网联汽车与智能网联设施车路协同 / 270
5．1 智能网联汽车与智能网联设施设计 / 272
5．1．1 智能汽车与网联设施一体化融合 / 272
5．1．2 智能网联汽车与智能网联设施评价 / 278
5．2 智能网联汽车与智能网联设施实践 / 285
5．2．1 深圳市智能网联汽车道路测试规划 / 286
5．2．2 深圳市中心城区智能车路协同管控 / 288
5．2．3 深圳市福田智能网联公交协同管控 / 290
5．2．4 深圳市主干路――新洲路智能化协同管控 / 292
5．2．5 深圳新国际会展中心智能公交管控 / 293
5．2．6 深圳市智慧宝安智能车路协同管控 / 295
5．2．7 深圳市坪山新区智能车路协同管控 / 298
5．2．8 深圳市外环高速智能车路协同管控 / 303
参考文献 / 308
第1章 绪论 / 1
1．1 智能网联汽车创新战略 / 2
1．1．1 加快建设交通强国发展部署 / 3
1．1．2 全面构建中国智能汽车体系 / 7
1．1．3 新基建数字化转型网联设施 / 12
1．1．4 智能网联汽车迈进创新时代 / 20
1．2 智能网联汽车与智能网联设施 / 26
1．2．1 智能车路协同科学研究路线 / 26
1．2．2 国内外智能网联汽车的启示 / 35
1．2．3 智能汽车网联设施协同创新 / 55
1．2．4 智能网联汽车产业发展趋势 / 67
第2章 智能网联汽车理论方法 / 82
2．1 智能网联汽车全息感知 / 82
2．1．1 智能网联汽车传感器监测体系 / 83
2．1．2 智能网联汽车驾驶与仿真建模 / 90
2．1．3 传感器深度融合关键技术难点 / 95
2．1．4 高维特征可视化交通场景识别 / 99
2．2 智能网联汽车规划决策 / 103
2．2．1 自动驾驶规划决策限制极限 / 104
2．2．2 智能网联汽车常用路径规划 / 110
2．2．3 提升多源融合状态解析技术 / 118
2．2．4 多层地图模型与车道级规划 / 121
2．3 智能网联汽车控制执行 / 132
2．3．1 重构整车电子电控体系架构 / 133
2．3．2 智能驾驶功能软件平台设计 / 139
2．3．3 智能汽车驾驶人员安全接管 / 143
2．3．4 智能网联汽车性能综合评价 / 147
第3章 智能网联设施要素集成/ 153
3．1 智能网联设施数字化转型 / 154
3．1．1 数字化转型关键技术及领域 / 155
3．1．2 人-车-路-网-云要素协同5G网联 / 157
3．1．3 智能网联设施场景覆盖实验 / 162
3．1．4 智能网联设施交通分级标准 / 168
3．2 智能网联设施数据解析 / 183
3．2．1 道路交通机动车辆冲突分析 / 183
3．2．2 虚拟交通发展决策支持模式 / 191
3．2．3 智能网联设施信号机管控接口 / 196
3．2．4 新交通模式交通建模与仿真 / 201
3．3 智能网联设施人因管控 / 206
3．3．1 构建主流信号人因工程管控平台 / 207
3．3．2 国内外道路交叉口通行规则特征 / 209
3．3．3 智能汽车与驾驶员、行人博弈决策 / 215
3．3．4 智能网联设施未来交通洞察 / 229
第4章 移动边缘计算与5G网络切片技术 / 235
4．1 智能网联汽车与智能网联设施移动边缘计算 / 235
4．1．1 智能网联汽车结构特性关联 / 237
4．1．2 智能网联汽车要素优化方法 / 240
4．1．3 智能网联设施5G网络重构 / 243
4．1．4 智能网联移动边缘计算扩展 / 247
4．2 智能网联汽车与智能网联设施5G网络切片解析 / 251
4．2．1 5G通信网络切片数字化转型 / 252
4．2．2 5G通信网络切片超高带宽 / 257
4．2．3 5G通信网络切片超低时延 / 261
4．2．4 5G通信网络切片海量连接 / 262
4．2．5 5G通信网络切片编排部署 / 264
第5章 智能网联汽车与智能网联设施车路协同 / 270
5．1 智能网联汽车与智能网联设施设计 / 272
5．1．1 智能汽车与网联设施一体化融合 / 272
5．1．2 智能网联汽车与智能网联设施评价 / 278
5．2 智能网联汽车与智能网联设施实践 / 285
5．2．1 深圳市智能网联汽车道路测试规划 / 286
5．2．2 深圳市中心城区智能车路协同管控 / 288
5．2．3 深圳市福田智能网联公交协同管控 / 290
5．2．4 深圳市主干路――新洲路智能化协同管控 / 292
5．2．5 深圳新国际会展中心智能公交管控 / 293
5．2．6 深圳市智慧宝安智能车路协同管控 / 295
5．2．7 深圳市坪山新区智能车路协同管控 / 298
5．2．8 深圳市外环高速智能车路协同管控 / 303
参考文献 / 308
展开全部
智能网联汽车V2X与智能网联设施I2X 作者简介
关金平，美国麻省理工学院智能交通实验室研究员（智能车路协同、未来交通全息感知与数字孪生解析、客货智能主体建模与仿真方向），美国麻省理工学院时代实验室博士后（城市规划与交通出行行为政策、老龄交通与长寿经济、自动驾驶汽车影响方向），中国科学院博士后（大数据、云计算、边缘计算、深度学习方向），中国同济大学与美国加利福尼亚大学伯克利分校联合培养博士（交通运输规划与管理专业，交通模型体系、交通行为与政策、交通大数据研究方向）。
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