Advanced Technology for Road Transport pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Artech House Publishers

作者:Catling, Ian 编

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:1994-01

价格:USD 138.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780890066133

丛书系列:

图书标签:

• 道路运输
• 先进技术
• 智能交通
• 自动驾驶
• 交通工程
• 车辆工程
• 交通安全
• ITS
• 交通信息化
• 未来交通

探索未来出行：智能交通系统的颠覆性变革 本书旨在深入剖析当前以及未来道路交通领域的核心技术驱动力，为读者提供一个全面且富有洞察力的视角，以理解并应对日益复杂的交通挑战。我们将聚焦于那些正在重塑我们出行方式的创新概念和前沿技术，从宏观的城市交通规划到微观的车辆内部系统，无一不涵盖。 一、 智能网联汽车（ICV）：开启互联互通的新篇章 智能网联汽车是未来道路交通的核心载体。本书将深入探讨其关键技术，包括： V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术： 详细阐述车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）以及车辆与网络（V2N）之间的通信原理、协议标准和应用场景。我们将分析V2X如何在提高道路安全、缓解交通拥堵、优化能源消耗等方面发挥关键作用，并探讨其在协同驾驶、远程诊断、实时交通信息共享等方面的巨大潜力。 高级驾驶辅助系统（ADAS）： 深入研究包括自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助（LKA）、自动紧急制动（AEB）、盲点监测（BSM）等在内的ADAS功能。我们将解析其背后的传感器技术（如雷达、激光雷达、摄像头）、算法模型以及融合处理技术，并评估其在提升驾驶安全性、减轻驾驶员负担方面的实际效果。 自动驾驶技术（Autonomous Driving）： 本部分将系统性地介绍自动驾驶的五个级别（L0-L5），并重点解读实现高级别自动驾驶所需的核心技术，包括高精度地图、环境感知（基于深度学习的物体识别、场景分割）、决策规划（路径规划、行为预测）以及车辆控制。我们将分析不同技术路线（如基于规则、基于学习）的优劣，并探讨其在商业化落地过程中面临的挑战，如法规、伦理、安全性验证等。 车载信息娱乐系统与人机交互（HMI）： 探讨如何通过创新的车载信息娱乐系统和直观的人机交互方式，提升驾乘体验。我们将关注语音识别、手势控制、触屏界面、增强现实（AR）导航等技术在车辆内的应用，以及如何实现个性化服务和无缝的车内连接。 二、 智慧交通基础设施：为未来出行奠定坚实基础 仅仅拥有智能汽车是不够的，与之匹配的智慧交通基础设施同样至关重要。本书将深入分析： 智能交通信号控制系统： 介绍基于实时交通流量、事件信息和预测模型的自适应信号控制技术，以及其在减少车辆等待时间、提高交叉口通行效率方面的作用。我们将讨论如何通过物联网（IoT）设备、边缘计算和大数据分析来优化信号配时。 智能道路监测与管理： 探讨如何利用传感器网络、视频分析和无人机技术，实现对道路状况（如路面破损、交通拥堵、异常事件）的实时监测和预警。本书还将分析如何通过这些信息为道路维护、交通疏导和应急响应提供支持。 车路协同（C-V2X）基础设施： 阐述为支持V2X通信而部署的专用短程通信（DSRC）和蜂窝车联网（C-C-V2X）等通信基础设施，包括路侧单元（RSU）的部署、信息发布机制以及数据安全保障。 电动汽车充电基础设施与智能电网集成： 随着电动汽车的普及，本书将关注高效、便捷的充电技术，包括无线充电、快速充电等，以及如何通过智能电网将充电需求与电网负荷进行优化协调，实现能源的有效利用。 三、 数据驱动的交通决策与优化 大数据分析和人工智能（AI）正在彻底改变我们对交通系统的理解和管理方式。本书将深入探讨： 交通大数据采集、存储与处理： 分析来自车辆、传感器、手机等多元化的交通数据来源，以及如何通过云计算、分布式存储等技术进行高效的处理和管理。 交通预测与仿真： 介绍如何利用机器学习模型（如时间序列分析、深度学习）进行短时交通流量预测、拥堵预测以及出行需求预测。同时，我们将探讨交通仿真技术在评估新交通策略、基础设施规划以及自动驾驶场景测试中的应用。 基于AI的交通流优化： 深入研究如何利用强化学习、深度强化学习等AI技术，实现对交通信号、匝道流量控制、路径诱导等环节的动态优化，以提升整体交通网络的效率和安全性。 出行即服务（MaaS）与共享出行： 探讨如何整合不同的交通方式（公共交通、网约车、共享单车等），通过技术平台提供一站式、个性化的出行解决方案，以及其对城市交通格局的潜在影响。 四、 创新技术对未来道路交通的影响与挑战 本书的最后部分将展望技术进步对道路交通带来的深远影响，并识别关键的挑战： 可持续交通与绿色出行： 分析电动化、智能化技术如何共同推动道路交通的绿色化转型，减少碳排放和环境污染。 城市规划与交通融合： 探讨智能交通系统如何与智慧城市建设深度融合，优化城市空间布局，提升居民生活质量。 安全、隐私与伦理考量： 深入分析自动驾驶、数据共享等技术所带来的安全漏洞、隐私泄露和伦理困境，并探讨相应的解决方案和监管框架。 政策法规与标准化： 强调建立健全的政策法规体系和统一的技术标准对于推动新技术落地和产业健康发展的重要性。 通过对这些核心技术的系统性梳理和深入分析，本书将为政策制定者、行业研究者、技术开发者以及所有对未来出行充满兴趣的读者，提供一份不可或缺的参考指南，共同绘制更加智能、安全、高效和可持续的道路交通蓝图。

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这本书简直是为我量身定做的！我一直对智能交通系统的发展充满好奇，这本书的深入探讨完全满足了我的求知欲。它不仅仅是停留在概念层面，而是用非常详尽的案例和技术细节，为我们描绘了一幅未来公路交通的宏伟蓝图。特别是关于自动驾驶车辆的传感器融合和决策算法部分，写得极其专业且透彻。作者显然是一位在行业内摸爬滚打多年的专家，他对技术瓶颈的分析入木三分，提出的解决方案也极具前瞻性。我特别欣赏其中对V2X通信技术的探讨，它不仅仅介绍了技术本身，还深入分析了其在提升交通效率和安全性方面的实际潜力。这本书的结构安排得非常合理，从基础概念到前沿技术，层层递进，让人读起来毫无压力，却能收获满满的知识增量。对于任何想要在交通科技领域深耕的工程师或者研究人员来说，这绝对是一本案头必备的宝典。

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这本书的排版和图表设计绝对是行业内的标杆。我之前读过一些技术书籍，虽然内容扎实，但图文混排混乱，让人看得十分疲惫。然而，《Advanced Technology for Road Transport》在视觉上传达信息的方式非常高效。那些复杂系统的架构图、数据流向图，都做得清晰明了，极大地降低了理解的难度。特别是对能耗模型的仿真结果展示，那种色彩的运用和参数的标注，让人一眼就能抓住核心的趋势变化。我可以毫不夸张地说，很多我花费数小时才能理解的数学模型，通过书中简洁的图示，几分钟内就茅塞顿开了。这本书的制作团队显然在提升阅读体验上投入了巨大的心力，这使得学习过程本身也变成了一种享受。

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说实话，我本来对这类偏技术的书籍抱持着一种敬而远之的态度，总觉得会晦涩难懂，但《Advanced Technology for Road Transport》彻底颠覆了我的看法。它的文字非常有感染力，把那些复杂的工程问题，用一种近乎讲故事的方式呈现出来。比如，在讨论路面材料的创新应用时，作者描述了那种新材料如何应对极端气候和高强度载荷的场景，读起来让人身临其境，仿佛真的能感受到那种技术革新带来的震撼。而且，这本书非常注重实际应用，对于成本效益分析的引入，让理论不再是空中楼阁，而是可以落地生根的实用技术。我注意到其中有一章专门分析了城市物流配送的智能化路径规划，那种对实时数据流和动态调整的精妙处理，展现了作者深厚的系统思维能力。读完之后，我对未来城市交通的优化方向有了更清晰、更具操作性的认识，不再是模糊的概念堆砌。

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读完这本书，我感觉自己像经历了一次彻底的行业洗礼。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份关于公路运输未来命运的深刻思考。作者的语言风格非常沉稳，带着一种资深人士特有的洞察力，不浮夸，不炒作，但字里行间透露出的对技术趋势的精准把握，让人信服。书中对智能基础设施与联网车辆协同工作模式的未来展望，让我对我们目前所处的转型期有了更宏观的理解。它让我意识到，未来的交通系统是一个高度集成的、自适应的网络，而非孤立的个体。对于政策制定者而言，这本书提供了一个技术可行性的清晰路线图；对于投资者而言，它指明了最具潜力的技术风口。这不仅仅是技术细节的堆砌，更是对未来社会形态的预判，其价值已经超越了单纯的专业书籍范畴。

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我是一名交通规划专业的硕士研究生，这本书对我来说，简直是打开了新世界的大门。以往的教材大多集中在传统理论，而这本书紧紧抓住了“Advanced Technology”的核心，探讨了AI、大数据在路网管理中的前沿应用。我尤其欣赏作者在数据隐私和伦理问题上的审慎态度。在高科技驱动交通变革的浪潮中，如何平衡效率与个人权利，是一个绕不开的话题。这本书没有回避这些难题，而是提供了多方位的视角和讨论框架，这对于我们进行深度研究非常有启发性。从内容深度来看，它完全可以作为研究生阶段的参考教材，甚至比许多国外引进的教材更加贴合当前国内实际的交通环境和政策导向。阅读过程中，我做了大量的笔记，许多关键数据和模型引用，都成为了我撰写论文的有力支撑。

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