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2.2车辆关键技术25 2.3信息交互关键技术26 2.4基础支撑关键技术27 2.5车载平台28 2.6基础设施30智能网联技术目录2.7实践与练习30 2.7.1协同驾驶30 2.7.2仿真实现32 第3章环境感知技术36 3.1定位传感技术36 3.1.1卫星导航36 3.1.2惯性导航38 3.1.3环境特征匹配39 3.2雷达传感技术40 3.2.1超声波雷达40 3.2.2毫米波雷达41 3.2.3激光雷达42 3.3听觉传感技术43 3.3.1自动语音识别44 3.3.2自然语言理解45 3.3.3语音合成46 3.4视觉传感技术46 3.4.1视觉定位47 3.4.2目标识别48 3.4.3目标跟踪49 3.4.4目标测距50 3.5姿态传感技术52 3.6实践与练习55 3.6.1多模态感知系统55 3.6.2仿真实现56 第4章高精度定位与高精度地图59 4.1高精度定位技术59 4.1.1差分定位技术59 4.1.2精密单点定位技术60 4.1.3PPPRTK技术61 4.2高精度地图62 4.2.1基本特征62 4.2.2构成要素63 4.2.3制作和更新66 4.2.4高精度地图的作用68 4.3面向复杂场景的融合方案70 4.3.1视觉/雷达传感受限场景70 4.3.2卫星定位受限场景71 4.4实践与练习72 4.4.1绘制高精度地图72 4.4.2实现过程72 第5章智能决策与协同控制关键技术76 5.1协同感知76 5.2融合预测77 5.2.1轨迹预测77 5.2.2交通状态预测80 5.3规划决策81 5.3.1全局规划81 5.3.2局部规划82 5.4协同控制82 5.4.1车辆运动控制技术82 5.4.2车车协同控制技术84 5.4.3车路协同控制技术85 5.5实践与练习87 5.5.1基于协同感知的车辆预警87 5.5.2仿真实现88 第6章信息交互关键技术89 6.1无线通信技术89 6.1.1DSRC技术89 6.1.2CV2X技术90 6.2大数据技术92 6.2.1大数据采集与预处理92 6.2.2大数据存储与管理93 6.2.3大数据分析与挖掘94 6.2.4大数据展现与应用95 6.3人工智能技术95 6.4人机交互技术97 6.4.1基本原理97 6.4.2交互设计98 6.5云平台技术98 6.6信息安全技术100 6.6.1终端信息安全100 6.6.2云平台信息安全100 6.6.3网络传输安全101 6.6.4数据信息安全101 6.7练习与实践102 6.7.1交通安全互动体验舱102 6.7.2设计实现103 第7章云控平台关键技术105 7.1云控平台定义105 7.2云控平台架构106 7.2.1中心云106 7.2.2区域云107 7.2.3边缘云108 7.3云控平台关键技术108 7.3.1边缘云架构技术109 7.3.2动态资源调度技术109 7.3.3感知与时空定位技术109 7.3.4云网一体化技术110 7.4云控平台能力110 7.5云控平台应用111 7.5.1智能网联驾驶服务111 7.5.2智能交通应用112 7.6实践与练习112 7.6.1交通流优化控制策略112 7.6.2仿真实现113 第8章车路协同关键技术114 8.1概念与内涵114 8.2发展阶段115 8.3体系架构116 8.4路侧智能设备117 8.5车载终端118 8.6通信网络118 8.7应用探索119 8.7.1基础应用场景119 8.7.2增强应用场景120 8.8实践与练习121 8.8.1场站路径引导服务121 8.8.2协作式车辆编队管理121 8.8.3弱势群体安全通行122 8.8.4交叉路口协作式通行122 8.8.5匝道协作式通行123 第9章测试与评价关键技术124 9.1测试场景124 9.1.1场景要素124 9.1.2场景构建125 9.2测试方法126 9.2.1仿真测试126 9.2.2场地测试127 9.2.3实际道路测试129 9.3测试流程130 9.4评价体系131 9.4.1安全131 9.4.2体验132 9.4.3配置133 9.5实践与练习133 9.5.1安全文明驾驶场景——礼让校车134 9.5.2安全文明驾驶场景——并道礼让134 9.5.3危险驾驶场景——醉酒驾驶135 9.5.4危险驾驶场景——旁车制动136 9.5.5危险驾驶场景——三车关联事故138 9.5.6交通安全场景——远近光灯139 第10章智能网联仿真平台开发指南142 10.1平台简介142 10.2平台架构145 10.3平台数据结构定义148 10.3.1本车数据协议148 10.3.2环境动态数据149 10.3.3路测数据150 10.3.4车辆控制协议152 10.3.5循迹行驶路径点协议152 10.3.6车速控制指令152 10.3.7驾驶行为评估协议153 10.4环境搭建154 10.4.1运行环境搭建154 10.4.2开发环境搭建155 10.5开发指导158 10.5.1高精度地图158 10.5.2本车状态数据166 10.5.3车辆控制168 10.6实践与练习171 10.6.1驾驶行为评估171 10.6.2仿真实现172 附录A重要术语175 附录B重要缩略语177 参考文献178 內容試閱： 随着电子、通信、物联网、人工智能、大数据和云服务等技术的发展以及全球数字经济的驱动，各国都在努力推进数字经济，即数字产业化和产业数字化，从而也加快了数字经济与实体经济深度融合的速度。智能网联便是数字经济与传统产业生态深度融合的产物，同时也推动了一系列新产品、新业态、新模式的应用。例如，在出行优化方面，将智能网联技术应用于城市交通拥堵治理、交通安全事故预防预警、智慧停车等应用场景，可以提升交通出行安全、效率和智能化水平；在传统运营方面，利用智能网联技术实现自动驾驶出租车、无人物流配送车、无人接驳车等高级别的自动驾驶的智能网联汽车应用场景解决方案，可以提升运营效率；在公共服务方面，利用智能网联技术实现自动巡逻、景区观光导引、环卫清洁等应用场景，可以提升公共服务与综合管理水平。 智能网联汽车作为汽车领域探索智能网联新模式、新理念、多业态创新融合的典型应用场景，已成为实现自动驾驶的新思路，也是智能网联技术应用的重要载体和最佳实践场景。本书重点对智能网联技术的环境感知、高精度定位、高精度地图、智能决策、协同控制、信息交互、云控平台、车路协同、测试与评价、仿真平台开发等知识点进行深入讲解，并且提供理论与实践相结合的实验，能够有效增强学习者的实践能力与操作能力。本书的组织结构如下： 第1章介绍智能网联的发展历程、演进模式、分级标准、内涵、生态及应用场景，并给出先进驾驶辅助系统的仿真实现。 第2章从全局视角讲解智能网联的技术架构及相关的关键技术，包括车辆关键技术、信息交互关键技术、基础支撑关键技术、车载平台和基础设施，并给出协同驾驶场景供学习者仿真实现。 第3章介绍环境感知技术，重点讲解定位传感技术、雷达传感技术、听觉传感技术、视觉传感技术和姿态传感技术，并给出多模态感知系统实验和相应的仿真实现。 第4章针对智能网联的高精度定位和高精度地图进行详细讲解，并给出面向复杂场景的融合方案，实验部分是通过使用高精度地图编辑器绘制高精度地图，从而使学习者加深对相关知识点的理解。智能网联技术前言第5章介绍协同感知、融合预测、规划决策、协同控制的相关知识，使学习者理解和掌握智能网联车辆是如何实现智能决策和协同控制的，并给出基于协同感知的车辆预警场景以供实践。 第6章讲解信息交互涉及的无线通信技术、大数据技术、人工智能技术、人机交互技术、云平台技术和信息安全技术，并通过交通安全互动体验的实验使学习者加深对信息交互关键技术的理解。 第7章给出云控平台架构、涉及的关键技术、平台能力和应用场景，并通过大规模的交通流仿真实现交通流优化控制策略。 第8章介绍车路协同的概念、发展阶段、体系架构、路侧智能设备、车载终端、通信网络和应用探索，并提供车路协同的场站路径引导服务、协作式车辆编队管理、弱势群体安全通行、交叉路口协作式通行、匝道协作式通行5个场景，供学习者仿真实现。 第9章介绍智能网联技术相关的测试与评价方法，包括测试场景、测试方法、测试流程和评价体系，并通过安全文明驾驶场景和危险驾驶场景使学习者了解如何设计测试与评价体系。 第10章提供智能网联仿真平台开发指南，从平台架构、平台数据结构定义、环境搭建、开发指导几方面使学习者可以快速上手搭建智能网联仿真平台，并给出驾驶行为评估实验供学习者在平台上仿真实现。 如果学习者希望对每章的实验内容进行实践操作，可先掌握第10章的相关内容，再从第1章开始阅读。如果第10章的实验内容能顺利实践完成，就说明自己已经具备了其他各章实验的实践操作能力。如果学习者希望掌握与智能网联相关的知识内容，则按本书各章的顺序阅读即可。本书的配套资源可从清华大学出版社官网下载。 本书由宋智军、秦文虎、钱嵊山编著，龙岩学院副教授余少勇博士编写了部分章节。感谢原一体化指挥调度技术国家工程实验室主任夏耘、公安部交通管理科学研究所研究员潘汉中、东南大学硕士生导师黄凯博士、江苏第二师范学院教授朱辉生、华录易云科技有限公司总工程师郑培余、多伦科技股份有限公司董事长章安强、上海晶众信息科技有限公司董事长庄斌、江苏科创车联网产业研究院院长刘干、南京景曜智能科技有限公司董事长黄怡、湖南北云科技有限公司董事长向为、智器云南京信息科技有限公司董事长王海波、江苏安防科技有限公司总经理金善朝、清华大学苏州汽车研究院戴一凡博士、南京大学人工智能学院詹德川教授、东南大学仪器科学与工程学院潘树国教授、深圳市镭神智能系统有限公司董事长胡小波等给予作者的指导和支持，同时感谢清华大学出版社为本书的选题策划、编辑加工和出版发行付出的辛勤劳动。 宋智军2023年5月

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