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內容簡介: |
随着物联网、移动通信(尤其是5G)和人工智能技术的发展,智能交通已进入新时代。本书从系统工程和网络的视角审视整个交通系统(特别是城市的交通系统),梳理出较为完整的智能交通体系,全面阐述智能交通中的信息技术以及由此带来的交通系统新功能;依托移动互联网,简要介绍作为交通要素之一的车与车及相应的基础设施所构成的车联网,并探讨智能汽车和无人驾驶汽车。全书分为7章,包括:绪论,智能交通体系架构,智能交通信息技术基础,智能交通支撑技术,智能交通主要功能系统,面向智能交通的车联网,智能汽车。
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關於作者: |
张飞舟:博士,北京大学地球与空间科学学院副院长、教授。中国全球定位系统技术应用协会常务理事,北京测绘学会副理事长,《导航定位学报》、《北京测绘》编委。2001-2003年在北京大学地球与空间科学学院从事博士后研究。2008年4月起任北京大学地球与空间科学学院副院长。主要从事导航与控制、物联网、智能交通以及空间信息智能处理等方面的教学与科研工作。主持国家“863”计划、国防科工委卫星导航等项目多项;发表学术论文100余篇,其中SCI/EI索引50余篇;出版专著和译著4部。
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目錄:
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目 录 第1章 绪论1 1.1 城市交通1 1.1.1 城市交通的特征1 1.1.2 我国城市化进程1 1.1.3 城市交通发展历程4 1.1.4 城市交通管理现状分析7 1.1.5 现代城市发展对智能交通的迫切需求9 1.2 智能交通15 1.2.1 智能交通概念和特点15 1.2.2 智能交通系统组成16 1.3 智能交通规划21 1.4 智能交通系统发展23 1.4.1 智能交通发展现状23 1.4.2 智能交通发展方向和特征25 1.4.3 我国智能交通发展方向和趋势26 讨论与思考题30 第2章 智能交通体系架构31 2.1 智能交通体系架构组成31 2.2 感知层32 2.2.1 感知对象与感知方式32 2.2.2 感知网络与感知技术32 2.2.3 RFID技术36 2.2.4 条形码技术37 2.3 接入层38 2.3.1 光纤通信38 2.3.2 蜂窝移动通信39 2.3.3 卫星通信45 2.3.4 移动互联网46 2.4 网络平台层47 2.4.1 无线传感器网络技术48 2.4.2 无线传输技术50 2.4.3 自组织通信技术52 2.4.4 IP承载技术53 2.5 应用层55 2.5.1 应用层概念与应用对象55 2.5.2 应用平台56 2.5.3 中间件技术57 讨论与思考题62 第3章 智能交通信息技术基础63 3.1 交通信息采集63 3.1.1 感应线圈检测器63 3.1.2 微波检测器64 3.1.3 超声波检测器64 3.1.4 红外检测器65 3.1.5 视频检测器66 3.1.6 基于定位的采集技术67 3.1.7 基于RFID的采集技术67 3.1.8 基于蜂窝网络的采集技术68 3.1.9 基于IPv6的采集技术68 3.2 智能交通信息传输69 3.2.1 智能交通信息传输特点69 3.2.2 智能交通信息传输技术70 3.2.3 无源光网络的应用73 3.3 智能交通信息处理与发布75 3.3.1 智能交通信息处理75 3.3.2 智能交通信息发布77 3.4 智能交通信息服务78 3.4.1 公共交通信息服务系统体系框架78 3.4.2 道路交通流动态诱导80 讨论与思考题81 第4章 智能交通支撑技术82 4.1 物联网技术82 4.1.1 物联网的“物联”特征82 4.1.2 物联网的“联网”特征84 4.1.3 物联网与智能交通85 4.2 大数据技术91 4.2.1 大数据概念和特点91 4.2.2 大数据应用及应用方式92 4.2.3 大数据与智能交通96 4.3 云计算技术106 4.3.1 云计算及其原理106 4.3.2 云计算体系结构109 4.3.3 云计算关键技术110 4.3.4 云计算与智能交通113 4.4 信息可视化技术121 4.4.1 信息可视化分类及分析方法121 4.4.2 交通地理信息系统(GIS-T)127 4.4.3 GIS可视化技术130 4.5 交通仿真技术132 4.5.1 交通仿真技术的优势与应用方法132 4.5.2 交通仿真工作程序与分类133 4.5.3 交通仿真软件135 4.5.4 车路协同系统仿真优化方法138 4.6 数字孪生技术141 4.6.1 数字孪生技术发展142 4.6.2 数字孪生技术内涵143 4.6.3 数字孪生与智能交通144 讨论与思考题148 第5章 智能交通主要功能系统149 5.1 交通需求管理149 5.1.1 概述149 5.1.2 交通需求管理策略150 5.2 交通信号控制153 5.2.1 交通信号控制的作用与分类153 5.2.2 交通信号控制系统构成与组网拓扑结构155 5.2.3 交通信号控制模式158 5.2.4 交通信号控制配置功能160 5.2.5 单点交叉口交通信号灯多目标动态优化配时算法163 5.2.6 多点交叉口交通信号灯动态配时算法165 5.3 交通视频监控与诱导管理168 5.3.1 视频监控系统169 5.3.2 交通诱导系统170 5.4 交通事件管理171 5.4.1 概述171 5.4.2 交通事件检测172 5.4.3 交通事件处理176 5.5 交通数据管理178 5.5.1 概述178 5.5.2 ATMS的信息需求178 5.5.3 ATMS的数据类型和数据体系179 5.5.4 ATMS的数据模型181 5.6 公共交通管理188 5.6.1 概述188 5.6.2 城市公交运营调度189 5.6.3 轨道交通系统195 5.7 智能高速公路管理203 5.7.1 概述203 5.7.2 智能高速公路系统需求分析204 5.7.3 智能高速公路系统构成207 5.8 停车场管理214 讨论与思考题218 第6章 面向智能交通的车联网219 6.1 车联网及其发展219 6.1.1 车联网概述219 6.1.2 车联网应用系统架构220 6.1.3 车联网的运营模式221 6.1.4 车联网产业发展223 6.2 车联网的体系架构227 6.2.1 车联网是物联网的一部分227 6.2.2 车联网是智能交通的物联网228 6.2.3 车联网与大数据、云计算相融合230 6.3 车联网的感知模型231 6.3.1 车联网的三层模型231 6.3.2 车联网信息感知与交互模型232 6.4 车联网的数据传输234 6.4.1 车联网联通模型234 6.4.2 车联网的通信技术236 6.4.3 车联网的云网协同技术238 6.5 车联网的安全240 6.5.1 车联网安全概述240 6.5.2 车联网感知层终端安全242 6.5.3 车联网网络层无线网络安全242 6.5.4 车联网应用层云服务安全245 6.5.5 车联网中隐私保护和后台服务安全246 6.6 基于车联网的交通状况智能监测246 6.6.1 公用通信网络和交通基础设施246 6.6.2 交通状况智能监测信息智能路由247 6.7 基于车联网的智能交通管理与决策系统249 6.7.1 概述249 6.7.2 系统结构和内容249 6.7.3 系统解决方案250 讨论与思考题251 第7章 智能汽车252 7.1 智能汽车概述252 7.1.1 智能汽车定义与内涵解析252 7.1.2 智能汽车的功能与特点254 7.1.3 智能汽车发展的技术要素255 7.1.4 智能汽车的商业模式258 7.1.5 对我国发展智能汽车的思考260 7.2 智能汽车发展动力、分级和现状265 7.2.1 智能汽车发展动力265 7.2.2 智能汽车发展路线和分级268 7.2.3 自动驾驶汽车发展概况272 7.3 无人驾驶汽车276 7.3.1 无人驾驶汽车概述276 7.3.2 无人驾驶汽车的发展前景279 7.3.3 无人驾驶汽车当前存在的问题280 7.3.4 无人驾驶汽车的关键技术280 7.4 无人驾驶汽车的设计与应用282 7.4.1 无人驾驶汽车的系统架构282 7.4.2 无人驾驶汽车的环境感知系统283 7.4.3 无人驾驶汽车行为决策系统283 7.4.4 无人驾驶汽车控制系统总体设计291 7.4.5 车联网的应用292 7.4.6 Google无人驾驶汽车294 7.4.7 百度无人驾驶汽车295 讨论与思考题297 主要参考文献298
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