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出版者:人民交通出版社

作者:范立

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:22.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787114044984

丛书系列:

图书标签:

• 汽车安全
• 驾驶技巧
• 交通法规
• 安全驾驶
• 车辆安全
• 驾驶员培训
• 汽车技术
• 防事故
• 应急处理
• 汽车保养

《驾驭未来：智能出行新篇章》 这是一本深入探索未来交通发展趋势的著作，它将带领读者穿越由科技驱动的出行革命，描绘一个更加智能、高效、便捷且可持续的交通新时代。本书并非局限于传统的驾驶技巧或车辆安全技术，而是将目光投向了更广阔的视野，聚焦于塑造未来出行方式的根本性变革。 第一部分：智慧交通的基石——感知与互联 在本部分，我们将首先探讨支撑未来智慧交通体系的核心技术。 传感器技术革新： 从高清摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达到超声波传感器，本书将深入剖析这些“眼睛”和“耳朵”如何赋予车辆前所未有的环境感知能力。我们将介绍不同传感器的原理、优势、局限性，以及它们在恶劣天气、低光照等复杂环境下的表现。更重要的是，我们会讨论如何通过传感器融合，将来自不同源的信息有机整合，构建出精准、全面的三维环境模型，为车辆的自主决策提供坚实基础。 通信技术的飞跃（V2X）： 车辆与一切的通信（Vehicle-to-Everything，V2X）是未来交通的关键。本书将详细解读V2X的各个层面：车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）以及车辆与网络（V2N）。我们将深入分析5G、C-V2X等先进通信技术如何实现低延迟、高可靠的数据交换，使得车辆能够实时获取前方路况、交通信号、其他道路使用者的意图等信息，从而极大地提升交通效率和安全性。 高精度定位与地图： 在没有GPS信号或GPS信号受干扰的环境下，车辆如何准确知道自己的位置？本书将探讨高精度地图（HD Map）的作用，以及如何利用惯性导航系统（INS）、轮速计、视觉里程计等技术，与高精度定位系统（如RTK-GPS）相结合，实现厘米级的定位精度，这是自动驾驶车辆安全导航的必要条件。 第二部分：智能出行的核心——决策与执行 拥有了感知和互联的能力，车辆如何做出明智的决策并精准执行？ 人工智能与机器学习的赋能： 本部分将重点介绍人工智能（AI）和机器学习（ML）在智能出行领域的广泛应用。我们将深入解析深度学习模型如何在复杂场景中识别行人、车辆、障碍物，预测其运动轨迹。同时，也会探讨强化学习在路径规划、驾驶策略优化等方面的潜力。我们将讨论AI决策的逻辑、伦理挑战以及如何在保证安全的前提下，让AI做出更符合人类驾驶习惯的决策。 路径规划与运动控制： 车辆如何在充满动态障碍物的环境中规划出安全、高效的行驶路径？本书将介绍多种路径规划算法，如A算法、D Lite算法、RRT算法等，以及它们在不同场景下的适用性。同时，我们将深入研究运动控制理论，包括PID控制器、模型预测控制（MPC）等，它们如何保证车辆在执行路径规划指令时的平稳、精确和稳定。 驾驶策略与场景理解： 智能车辆需要像经验丰富的司机一样理解和应对各种复杂的驾驶场景。本书将分析不同场景下的驾驶策略，例如在拥堵路段的跟车、在交叉路口的通行、在复杂天气下的驾驶等。我们将讨论AI如何通过场景理解，预判其他交通参与者的行为，并做出最优化的驾驶决策，例如变道、超车、避让等。 第三部分：安全与效率的升华——自动驾驶与网联化 本部分将聚焦于自动驾驶技术的发展及其带来的深刻影响，以及网联化如何进一步提升交通系统的整体性能。 自动驾驶技术的发展与分级： 从辅助驾驶到完全自动驾驶，本书将全面介绍自动驾驶技术的发展历程和不同级别的定义（SAE J3016标准）。我们将分析不同级别自动驾驶系统（ADAS）的构成，以及实现L4、L5级别自动驾驶所面临的技术挑战，包括冗余设计、故障安全机制、人机交互等。 网联化交通的协同效应： 当车辆不再是孤立的个体，而是融入一个由信息流驱动的网联化交通系统时，会发生什么？本书将探讨网联化如何实现交通流量的优化调度，减少拥堵，提高道路通行能力。我们将分析智能交通信号灯、区域协同控制、车路协同感知等应用，以及它们如何共同构建一个更高效、更流畅的交通网络。 共享出行与新模式： 自动驾驶和网联化将催生新的出行模式。本书将展望共享出行、自动驾驶出租车（Robotaxi）、自动驾驶货运等新业态的发展前景，分析它们如何改变人们的出行方式、城市规划以及商业模式。 第四部分：未来已来——人、车、路的融合与挑战 最后一章，我们将放眼长远，探讨人、车、路的融合以及智能出行系统面临的机遇与挑战。 人机协作与信任： 即使在高度自动化的未来，人类在交通系统中仍将扮演重要角色。本书将探讨如何设计有效的人机交互界面，建立驾驶员与自动驾驶系统之间的信任，以及在必要时如何进行无缝的人机接管。 数据安全与隐私保护： 智能出行系统产生海量数据，如何保障数据的安全和用户的隐私至关重要。本书将讨论数据加密、身份验证、访问控制等技术，以及相关的法律法规和伦理规范。 基础设施的升级与演进： 智能交通的实现离不开智能化的基础设施。本书将展望智慧道路、智能充电网络、边缘计算节点等基础设施的建设和发展，以及它们如何与车辆协同工作。 可持续交通与环境影响： 智能出行不仅关乎效率和安全，也与可持续发展紧密相连。本书将分析电动化、共享化、智能化如何共同推动绿色交通发展，降低碳排放，改善城市空气质量。 伦理、法律与社会影响： 随着智能出行技术的普及，一系列复杂的伦理、法律和社会问题也将随之而来。本书将探讨责任划分、事故处理、就业影响、数字鸿沟等议题，并思考如何构建一个适应未来智能交通发展的社会。 《驾驭未来：智能出行新篇章》是一场关于出行未来的思想盛宴。它将激发你对科技进步的无限想象，让你深刻理解未来的交通将如何从根本上改变我们的生活，并为你勾勒出一幅更加清晰、更加美好的出行蓝图。

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这本书的排版和图示运用简直是教科书级别的典范。我通常对需要大量图解的专业书籍敬而远之，因为很多时候图画得模糊不清，或者与文字描述脱节。然而，这本书中的每一个示意图，无论是关于车辆动态失控（如转向不足或转向过度）的矢量分析，还是对安全带拉伸机制的剖面展示，都极其精确且直观。我甚至能清晰地看到，在紧急避让动作中，车辆重心是如何转移的，以及如何通过轻微的反打方向盘来修正这种失控。这种视觉上的冲击力和清晰度，极大地缩短了复杂概念的理解周期。它使得那些原本需要反复阅读才能消化的理论知识，在看到图表的瞬间就豁然开朗了，对于喜欢通过视觉辅助学习的读者来说，这是无价的财富。

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如果要用一个词来形容这本书的价值，那就是“前瞻性”。它没有停留在对现有法规的重复解读上，而是将目光投向了未来交通环境。书中有一章专门讨论了人机共驾时代的伦理困境和安全考量，比如当自动驾驶系统做出一个“次优但安全”的决策时，人类驾驶员应该如何介入，以及系统如何向驾驶员传递必要的信息而不造成认知负担。这部分内容非常具有启发性，让我跳出了“我开车”的传统思维定式，开始思考“我们如何共同驾驶”的新范式。这种对未来趋势的敏锐捕捉和深入探讨，让这本书不仅仅是一本实用的驾驶指南，更是一份关于未来出行方式的深度思考报告。

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我得说，这本书的叙事风格非常独特，它不像传统的技术手册那样枯燥乏味，反而充满了人文关怀和对驾驶行为的深刻洞察。作者仿佛是一位经验丰富的导师，他不仅仅罗列了数据和规范，更是在探讨人与机器在动态环境下的交互哲学。例如，书中对“驾驶员疲劳”的分析，不是简单地提醒“不要疲劳驾驶”，而是通过描述人类感知的细微衰退过程，配上一些非常真实的案例，让我真切体会到精神状态对决策速度和反应时间的影响。这种从心理学和生理学角度切入安全驾驶的尝试，在我读过的所有相关书籍中都是首开先河的。它让我意识到，真正的安全驾驶，首先是对自身局限性的深刻认识和尊重，这比任何高科技配置都来得更基础、更关键。

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这本书真是让我大开眼界，我原本以为安全驾驶就是遵守交通规则，小心翼翼地开车，但读完之后才发现，原来汽车安全涉及的层面如此之广。作者在书中深入浅出地讲解了车辆结构中那些至关重要的安全设计，比如防抱死刹车系统（ABS）的工作原理，以及侧面碰撞保护是如何通过车身钢材的特定布局来实现的。最让我印象深刻的是关于主动安全系统——比如车道保持辅助和盲点监测——的描述，它们不再是遥不可及的科技名词，而是变成了我可以理解、并且知道如何在日常驾驶中更好地利用的工具。那种对细节的捕捉能力，比如分析不同天气条件下轮胎与路面的摩擦系数变化，让我感觉自己像是在接受一堂高阶的工程学和物理学结合的课程。这本书不仅仅是教你“如何安全驾驶”，更是让你理解“为什么这样开会更安全”，极大地提升了我对车辆性能和自身操作的认知深度。

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我必须承认，这本书的内容密度非常高，以至于我需要边读边做大量的笔记，甚至需要查阅一些额外的资料来辅助理解其背后的物理原理。它的严谨性体现在每一个细节上，作者似乎对每一个论点都进行了多方位的交叉验证。例如，在讨论“最佳跟车距离”时，他不仅引用了经验法则，还引入了反应时间模型和路面附着系数的动态变化，构建了一个复杂但逻辑严密的计算框架。这种对学术严谨性的坚守，使得这本书完全可以作为高等院校交通工程或汽车安全选修课的参考教材。它要求读者投入精力去学习，但所获得的回报，是建立在坚实科学基础上的安全意识和技能，这种深度学习带来的安全感是任何肤浅的“速成”手册都无法比拟的。

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