正版 基于5G的智能驾驶技术与应用 袁泉 电子工业出版社 97871214

第1章 基于5G的车联网技术 1
1.1 5G车联网技术概述 1
1.1.1 车联网的发展历程 2
1.1.2 车联网体系架构 4
1.1.3 5G车联网体系 6
1.2 从V2X到C-V2X 7
1.2.1 V2X定义 7
1.2.2 DSRC技术体系 8
1.2.3 C-V2X技术体系 9
1.2.4 DSRC和C-V2X的对比 12
1.3 5G / C-V2X技术 13
1.3.1 LTE-V2X通信技术 13
1.3.2 NR-V2X通信技术 16
1.3.3 C-V2X通信资源调度 18
1.4 5G边缘计算技术 22
1.4.1 边缘计算概述 22
1.4.2 边缘计算系统架构 23
1.4.3 5G边缘计算体系 25
1.4.4 支持自动驾驶的边缘计算 28
1.5 5G / C-V2X组网技术 34
1.5.1 从4G到5G组网 34
1.5.2 支持LTE-V2X的组网 36
1.5.3 支持NR-V2X的组网 38
1.6 5G网络切片技术 40
1.6.1 网络切片概述 40
1.6.2 5G网络切片方案 42
1.6.3 支持自动驾驶的网络切片 48
1.7 本章小结 50
参考文献 50
第2章 支持5G的自动驾驶技术 52
2.1 自动驾驶汽车架构 52
2.2 环境认知技术 56
2.2.1 车载感知与目标检测技术 57
2.2.2 复杂场景语义理解技术 74
2.3 高精度地图技术 87
2.3.1 高精度地图概述 87
2.3.2 高精度地图感知处理技术 90
2.3.3 同步定位与地图构建技术 94
2.3.4 高精度地图生产流程 97
2.3.5 5G/C-V2X众包地图生产方法 100
2.4 高精度定位技术 103
2.4.1 惯性导航技术 103
2.4.2 地图匹配定位技术 104
2.4.3 通信辅助定位技术 106
2.4.4 支持自动驾驶的融合定位 108
2.5 规划与决策技术 110
2.5.1 规划与决策系统概述 110
2.5.2 路由规划 112
2.5.3 行为决策 115
2.5.4 运动规划 120
2.6 自动驾驶平台技术 122
2.6.1 自动驾驶硬件平台 122
2.6.2 自动驾驶软件平台 125
2.6.3 自动驾驶开发平台 128
2.6.4 自动驾驶辅助开发平台 131
2.7 自动驾驶分级 135
2.8 自动驾驶典型路线 138
2.9 本章小结 140
参考文献 140
第3章 基于5G的车路协同技术 145
3.1 5G车路协同概述 145
3.1.1 车路协同的目的与意义 146
3.1.2 车路协同计算环境 151
3.2 5G车路协同环境感知技术 153
3.2.1 协作式环境感知技术 154
3.2.2 协作式场景语义理解 160
3.3 5G车路协同定位技术 166
3.3.1 5G定位概述 166
3.3.2 5G定位原理 169
3.3.3 5G定位的研究挑战 172
3.4 5G车路协同规划与决策技术 173
3.4.1 车路协同规划与决策概述 173
3.4.2 车路协同规划技术 174
3.4.3 车路协同决策技术 180
3.5 5G车路协同云控平台 185
3.5.1 5G车路协同云控平台架构 186
3.5.2 数字孪生系统 188
3.5.3 云控资源优化技术 193
3.6 支持5G车路协同的智慧道路演进 200
3.6.1 智慧道路信息化等级 201
3.6.2 智慧道路智能化等级 202
3.6.3 智慧道路协同化等级 203
3.6.4 智慧道路分级 204
3.7 本章小结 205
参考文献 206
第4章 基于5G的车路协同安全技术 208
4.1 车路协同安全概述 208
4.2 通信服务安全 210
4.2.1 5G V2X安全体系 210
4.2.2 5G V2X安全问题 213
4.2.3 5G V2X安全策略 216
4.3 车内信息安全 224
4.3.1 OBD的安全 225
4.3.2 CAN的安全 226
4.3.3 ECU的安全 227
4.3.4 激光雷达的安全 228
4.3.5 雷达的安全 230
4.3.6 GPS安全 231
4.3.7 摄像头安全 232
4.4 系统功能安全 233
4.4.1 功能安全与预期功能安全 233
4.4.2 机器学习的安全问题 238
4.4.3 机器学习的安全策略 239
4.5 本章小结 243
参考文献 244
第5章 基于5G的车路协同自动驾驶场景 251
5.1 基于5G的车路协同场景 251
5.2 车辆?车辆（V2V）协同场景 254
5.2.1 V2V协同场景概述 254
5.2.2 主动异常预警 256
5.2.3 主动路权争用协商 258
5.2.4 主动路权分配协商 262
5.3 车辆?基础设施（V2I）协同场景 265
5.3.1 V2I协同场景概述 265
5.3.2 超视距认知 266
5.3.3 主动路权优化 270
5.3.4 按需计算卸载 275
5.4 车辆?云端（V2N）协同场景 277
5.4.1 V2N协同场景概述 277
5.4.2 按需内容分发 278
5.4.3 协同路线规划 280
5.4.4 远程驾驶 281
第6章 基于5G车路协同技术的智慧交通应用 283
6.1 智能道路与智能高速 283
6.1.1 智能路口 283
6.1.2 智能高速 288
6.2 智能泊车 289
6.2.1 智能停车 289
6.2.2 自动泊车 290
6.3 智能公交 291
6.4 智能出租车 293
6.5 智能货运 294
6.6 智慧园区 296
第7章 展望 297
7.1 从车路协同到交通智联 298
7.2 交通智联网的机遇与挑战 300
7.2.1 自主式交通系统 300
7.2.2 全程全网智慧互联 302
7.2.3 自聚合高可信跨域协同 305
参考文献 307

陶吉，博士，本科毕业于西安交通大学，后于新加坡南洋理工大学获得博士学位。201O年加入百度，曾任百度深度学习实验室（IDL）资深研究员和不错技术经理，从事大规模计算机视觉与机器学习技术研发。2013年底负责启动组建自动驾驶项目团队，目前任百度智能驾驶事业群组（IDG）技术总监，负责无人车决策规划算法、Robotaxi量产与落地运营，以及车路协同等技术和产品。同时担任全国汽标委智能网联分技术委员会副秘书长、中国智能交通协会专家委员会智慧公路专业工作委员会专家、5G自动驾驶联盟副理事长以及多个国家重大专项课题负责人。

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陈山枝中国信息通信科技集团有限公司副总经理、专家委主任无线移动通信国家重点实验室主任，IEEE Fellow中芯国际集成电路制造有限公司董事

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杨晓光同济大学智能交通运输系统(ITS)研究中心主任，教授
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杨世春北京航空航天大学交通科学与工程学院院长，教授

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"技术理论+场景应用 从“5G+群体智能”新视角，全面剖析智能驾驶关键技术 多学科、产学研用高度结合的创新成果 中国工程院院士张平、百度集团资深副总裁李震宇 作序力荐 国内通信行业专家陈山枝、杨晓光、杨世春 联袂力荐 "