智能車輛 使能技術與未來發(fā)展

前言
撰寫人
第1章緒論1
1.1智能交通系統1
1.2早期舉措3
1.2.1歐洲3
1.2.2美國4
1.2.3日本4
1.3服務5
1.3.1向用戶提供信息5
1.3.2交通管理6
1.3.3貨運業(yè)務7
1.3.4公共交通運營8
1.3.5電子支付9
1.3.6緊急情況10
1.4智能車輛10
1.5本書結構11
參考文獻13
延伸閱讀13
第一部分使能技術
第2章智能車輛的環(huán)境感知16
2.1基于視覺的道路信息16
2.1.1環(huán)境多樣性17
2.1.2車道檢測18
2.1.3交通標志識別21
2.1.4商用系統23
2.2基于視覺的感知25
2.2.1基于視覺的目標檢測和語義分割26
2.2.2基于車載視覺的目標檢測27
2.2.3基于車載視覺的語義分割32
2.2.4基于深度學習的車載視覺34
2.3基于激光雷達的感知37
2.4基礎設施感知42
2.4.1獨立交通傳感器43
2.4.2非獨立交通傳感器57
2.4.3結論與建議58
2.5數據融合58
2.5.1數據融合的分級59
2.5.2架構60
2.5.3智能交通系統中的數據融合63
參考文獻65
延伸閱讀72
第3章車輛通信73
3.1車輛通信標準74
3.1.1引言74
3.1.2ISO CALM架構75
3.1.3移動通信場景中的車輛通信83
3.1.4總結84
3.2通信技術85
3.2.1引言85
3.2.2參考架構85
3.2.3實施技術86
3.2.4混合通信92
3.2.5服務92
3.2.6安全與隱私93
3.2.7互操作性94
參考文獻94
相關標準94
第4章定位和數字地圖97
4.1智能車輛定位系統97
4.1.1術語的定義98
4.1.2基于位置的服務和基于定位的應用99
4.2基于GNSS的定位99
4.2.1全球定位系統的由來、使用要求和工作原理99
4.2.2性能指標102
4.2.3ITS領域衛(wèi)星定位及其應用103
4.2.4GNSS在ITS的前景103
4.3GNSS輔助和混合定位系統104
4.3.1GNSS輔助定位和導航技術104
4.3.2GNSS/DR定位105
4.4數字地圖107
4.4.1重要性和實用性107
4.4.2技術規(guī)范109
4.4.3數字地圖的制作109
4.4.4地圖質量評估111
4.4.5地圖匹配112
4.4.6地圖輔助的GNSS定位113
4.5GNSS定位的替代方案114
4.5.1用于估計車輛運動的視覺里程計114
4.5.2無線網絡117
4.5.3RFID118
參考文獻118
第5章道路運輸和移動出行研究中的大數據121
5.1數據和信息來源121
5.2數據預處理123
5.2.1特征工程123
5.2.2數據降維125
5.3數據規(guī)范化126
5.3.1數據清洗127
5.3.2格式和標準127
5.3.3本體128
5.4監(jiān)督學習129
5.4.1預測性與描述性129
5.4.2分類與回歸130
5.4.3機器學習方法130
5.4.4實時應用131
5.4.5概念漂移的處理131
5.5無監(jiān)督學習132
5.6數據處理結構134
5.7應用135
5.7.1運輸需求建模135
5.7.2短期交通狀態(tài)預測136
5.7.3路徑規(guī)劃/路徑選擇136
參考文獻137
延伸閱讀142
第二部分應用
第6章駕駛員輔助系統和安全系統144
6.1綜合安全模型144
6.2改善駕駛行為的系統146
6.2.1輔助系統的目標146
6.2.2分類148
6.3減少事故的電子輔助設備151
6.3.1二級安全系統151
6.3.2一級安全系統與二級安全系統之間的交互152
6.3.3三級安全系統153
6.4輔助與安全系統的未來發(fā)展154
參考文獻155
第7章協同交通系統157
7.1引言157
7.2C-ITS框架158
7.2.1整體架構158
7.2.2主要技術159
7.2.3公用移動網絡（蜂窩網絡）160
7.2.4ITS－G5（車載WiFi）161
7.2.5標準化分級162
7.3服務164
7.3.1引言164
7.3.2旨在提供信息的系統165
7.3.3旨在提高安全性的系統167
7.3.4旨在提高效率的系統169
7.4實際部署面臨的挑戰(zhàn)171
7.4.1技術問題171
7.4.2實施問題172
7.5歐洲的相關舉措173
7.5.1城際交通試點175
7.5.2城市交通試點178
7.5.3協作平臺和支持舉措180
7.6下一步的計劃187
參考文獻188
延伸閱讀189
第8章自動駕駛190
8.1基礎知識190
8.2關鍵技術193
8.2.1控制架構193
8.2.2態(tài)勢感知與風險評估195
8.2.3決策198
8.2.4人車交互200
8.2.5運動規(guī)劃202
8.2.6車輛控制210
8.3協同自動駕駛214
8.3.1汽車編隊214
8.3.2城市道路運輸217
8.4驗證與確認217
8.5主要舉措與應用219
8.5.1原型車219
8.5.2項目222
8.5.3特殊應用226
8.6社會監(jiān)管方面229
8.6.1法律途徑229
8.6.2倫理方面233
參考文獻234
第三部分其他方面
第9章人因240
9.1人類駕駛員行為240
9.1.1引言240
9.1.2駕駛風格：定義241
9.1.3駕駛風格建模的度量243
9.1.4駕駛風格分類247
9.1.5駕駛風格建模算法248
9.1.6用于駕駛風格建模的數據庫254
9.1.7在智能車輛上的應用256
參考文獻261
9.2用戶交互267
9.2.1引言：交互通道267
9.2.2認知負荷與工作負荷270
9.2.3信息分類和優(yōu)先級排序271
9.2.4系統的實現272
9.2.5準則和標準272
參考文獻273
第10章仿真工具275
10.1駕駛模擬器275
10.1.1引言275
10.1.2駕駛模擬器的體系結構276
10.1.3應用278
參考文獻280
10.2交通模擬281
10.2.1交通模擬的定義與需要的原因281
10.2.2經典的交通模擬范例283
10.2.3傳統的模擬框架286
10.2.4開源交通模擬軟件：
SUMO290
10.2.5展望未來292
參考文獻293
10.3相應領域的模型、數據295
10.3.1訓練數據和正確標注295
10.3.2虛擬世界和領域自適應298
參考文獻302
第11章智能車輛的社會經濟影響：實施策略304
11.1引言304
11.2從網聯汽車到自動駕駛304
11.3社會問題305
11.3.1對自動駕駛的接受度305
11.3.2安全性305
11.3.3對就業(yè)的影響306
11.4法律問題307
11.4.1責任/保險307
11.4.2測試與驗證308
11.5隱私309
11.6黑客攻擊309
11.7經濟方面309
11.7.1交通擁堵310
11.7.2燃料消耗310
11.7.3基礎設施成本311
11.7.4車輛費用311
11.7.5保險費用311
11.8宜居性312
11.9總結312
參考文獻314
延伸閱讀315
第12章未來展望和研究領域316
12.1引言316
12.2當前趨勢316
12.3當前研究領域318
12.4主要預期的技術飛躍319
12.5其他預期/必要的改變321
12.6總結322
參考文獻323