正版新书]智能车辆——使能技术与未来发展[西]费利佩·希门尼斯

前言撰写人第1章绪论11.1智能交通系统11.2早期举措31.2.1欧洲31.2.2美国41.2.3日本41.3服务51.3.1向用户提供信息51.3.2交通管理61.3.3货运业务71.3.4公共交通运营81.3.5电子支付91.3.6紧急情况101.4智能车辆101.5本书结构11参考文献13延伸阅读13第一部分使能技术第2章智能车辆的环境感知162.1基于视觉的道路信息162.1.1环境多样性172.1.2车道检测182.1.3交通标志识别212.1.4商用系统232.2基于视觉的感知252.2.1基于视觉的目标检测和语义分割262.2.2基于车载视觉的目标检测272.2.3基于车载视觉的语义分割322.2.4基于深度学习的车载视觉342.3基于激光雷达的感知372.4基础设施感知422.4.1独立交通传感器432.4.2非独立交通传感器572.4.3结论与建议582.5数据融合582.5.1数据融合的分级592.5.2架构602.5.3智能交通系统中的数据融合63参考文献65延伸阅读72第3章车辆通信733.1车辆通信标准743.1.1引言743.1.2ISO CALM架构753.1.3移动通信场景中的车辆通信833.1.4总结843.2通信技术853.2.1引言853.2.2参考架构853.2.3实施技术863.2.4混合通信923.2.5服务923.2.6安全与隐私933.2.7互操作性94参考文献94相关标准94第4章定位和数字地图974.1智能车辆定位系统974.1.1术语的定义984.1.2基于位置的服务和基于定位的应用994.2基于GNSS的定位994.2.1全球定位系统的由来、使用要求和工作原理994.2.2性能指标1024.2.3ITS领域卫星定位及其应用1034.2.4GNSS在ITS的前景1034.3GNSS辅助和混合定位系统1044.3.1GNSS辅助定位和导航技术1044.3.2GNSS/DR定位1054.4数字地图1074.4.1重要性和实用性1074.4.2技术规范1094.4.3数字地图的制作1094.4.4地图质量评估1114.4.5地图匹配1124.4.6地图辅助的GNSS定位1134.5GNSS定位的替代方案1144.5.1用于估计车辆运动的视觉里程计1144.5.2无线网络1174.5.3RFID118参考文献118第5章道路运输和移动出行研究中的大数据1215.1数据和信息来源1215.2数据预处理1235.2.1特征工程1235.2.2数据降维1255.3数据规范化1265.3.1数据清洗1275.3.2格式和标准1275.3.3本体1285.4监督学习1295.4.1预测性与描述性1295.4.2分类与回归1305.4.3机器学习方法1305.4.4实时应用1315.4.5概念漂移的处理1315.5无监督学习1325.6数据处理结构1345.7应用1355.7.1运输需求建模1355.7.2短期交通状态预测1365.7.3路径规划/路径选择136参考文献137延伸阅读142第二部分应用第6章驾驶员辅助系统和安全系统1446.1综合安全模型1446.2改善驾驶行为的系统1466.2.1辅助系统的目标1466.2.2分类1486.3减少事故的电子辅助设备1516.3.1二级安全系统1516.3.2一级安全系统与二级安全系统之间的交互1526.3.3三级安全系统1536.4辅助与安全系统的未来发展154参考文献155第7章协同交通系统1577.1引言1577.2C-ITS框架1587.2.1整体架构1587.2.2主要技术1597.2.3公用移动网络（蜂窝网络）1607.2.4ITS－G5（车载WiFi）1617.2.5标准化分级1627.3服务1647.3.1引言1647.3.2旨在提供信息的系统1657.3.3旨在提高安全性的系统1677.3.4旨在提高效率的系统1697.4实际部署面临的挑战1717.4.1技术问题1717.4.2实施问题1727.5欧洲的相关举措1737.5.1城际交通试点1757.5.2城市交通试点1787.5.3协作平台和支持举措1807.6下一步的计划187参考文献188延伸阅读189第8章自动驾驶1908.1基础知识1908.2关键技术1938.2.1控制架构1938.2.2态势感知与风险评估1958.2.3决策1988.2.4人车交互2008.2.5运动规划2028.2.6车辆控制2108.3协同自动驾驶2148.3.1汽车编队2148.3.2城市道路运输2178.4验证与确认2178.5主要举措与应用2198.5.1原型车2198.5.2项目2228.5.3特殊应用2268.6社会监管方面2298.6.1法律途径2298.6.2伦理方面233参考文献234第三部分其他方面第9章人因2409.1人类驾驶员行为2409.1.1引言2409.1.2驾驶风格：定义2419.1.3驾驶风格建模的度量2439.1.4驾驶风格分类2479.1.5驾驶风格建模算法2489.1.6用于驾驶风格建模的数据库2549.1.7在智能车辆上的应用256参考文献2619.2用户交互2679.2.1引言：交互通道2679.2.2认知负荷与工作负荷2709.2.3信息分类和优先级排序2719.2.4系统的实现2729.2.5准则和标准272参考文献273第10章仿真工具27510.1驾驶模拟器27510.1.1引言27510.1.2驾驶模拟器的体系结构27610.1.3应用278参考文献28010.2交通模拟28110.2.1交通模拟的定义与需要的原因28110.2.2经典的交通模拟范例28310.2.3传统的模拟框架28610.2.4开源交通模拟软件：SUMO29010.2.5展望未来292参考文献29310.3相应领域的模型、数据29510.3.1训练数据和正确标注29510.3.2虚拟世界和领域自适应298参考文献302第11章智能车辆的社会经济影响：实施策略30411.1引言30411.2从网联汽车到自动驾驶30411.3社会问题30511.3.1对自动驾驶的接受度30511.3.2安全性30511.3.3对就业的影响30611.4法律问题30711.4.1责任/保险30711.4.2测试与验证30811.5隐私30911.6黑客攻击30911.7经济方面30911.7.1交通拥堵31011.7.2燃料消耗31011.7.3基础设施成本31111.7.4车辆费用31111.7.5保险费用31111.8宜居性31211.9总结312参考文献314延伸阅读315第12章未来展望和研究领域31612.1引言31612.2当前趋势31612.3当前研究领域31812.4主要预期的技术飞跃31912.5其他预期/必要的改变32112.6总结322参考文献323

学习经历： 　　1991年7月，南京农业大学农机化专业本科毕业，获工学学士学位;1994年6月，江苏理工大学车辆工程专业硕士研究生毕业，获工学硕士学位;1995年10月-1996年10月，在日本国立三重大学生物资源学部动力能源研究室从事车辆地面力学和履带车辆转向动力学研究;2000年6月，江苏理工大学车辆专业博士研究生毕业，获工学博士学位。 　　工作经历: 　　1994年4月至今，在江苏理工大学农机学院、江苏大学汽车与交通工程学院从事教学科研工作，先后担任汽拖教研室副主任、车辆工程研究所副所长、交通运输系副主任等职务，现任汽车与交通工程学院院长

多位国外技术大咖的智慧结晶 系统梳理智能车辆使能技术提供智能交通环境下智能车辆的视角

智能道路车辆检查智能车辆的特定方面，例如使能技术，人为因素以及对社会和经济影响的分析。 对于那些在智能汽车领域寻求更深入知识的人来说，这本书是宝贵的资源，它为读者提供了有关当前和未来技术，当前项目和发展以及智能汽车未来的想法。 智能道路车辆正在成为全球研究的一个充满挑战的领域。 除了车辆的最终应用和系统之外，还应该引入许多启用技术。 通信和自动化是未来汽车的两个关键领域。 本书得益于Felipe Jimenez领导的智能汽车主题网络的合作。