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出版者:

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出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2009-12

价格:33.00元

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isbn号码:9787305065910

丛书系列:

图书标签:

• 安全工程
• 系统安全
• 信息安全
• 风险评估
• 安全规划
• 安全设计
• 安全管理
• 漏洞分析
• 安全测试
• 防护措施

深度解析未来出行：自动驾驶技术与智能交通的融合实践 图书名称：未来出行：自动驾驶技术与智能交通的融合实践 内容简介： 本书深入剖析了当前全球范围内自动驾驶技术（Autonomous Driving, AD）的发展脉络、核心技术栈以及其与未来城市智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）深度融合的广阔前景。我们不再仅仅讨论技术的理论模型，而是聚焦于如何在复杂的现实世界环境中，实现从感知、决策到执行的闭环控制，并探讨这种变革对社会结构、经济活动和个人生活方式带来的深刻影响。 第一部分：自动驾驶系统的基石与挑战 本部分详尽介绍了支撑自动驾驶技术的三大核心支柱：感知层、决策层与执行层。 第一章：高精度环境感知系统的多模态融合 详细阐述了当前主流的传感器技术，包括激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（Radar）和高分辨率视觉系统（Camera）的优缺点及其在不同天气和光照条件下的表现。重点介绍了多传感器数据冗余与互补融合的算法策略，如基于卡尔曼滤波（Kalman Filtering）和贝叶斯网络（Bayesian Networks）的早期融合方法，以及近年来兴起的基于深度学习的特征级和决策级融合技术。此外，本书还探讨了高精度地图（HD Maps）的构建、维护与实时更新机制，以及定位技术（如RTK-GNSS）在厘米级精度要求下的应用瓶颈。 第二章：复杂场景下的决策规划与行为预测 本章聚焦于自动驾驶的“大脑”。在行为预测方面，我们超越传统的基于规则的模型，深入研究了基于深度序列模型（如LSTM、Transformer）的人类驾驶意图预测。在路径规划方面，内容涵盖了全局路径优化（如A、Dijkstra算法的改进应用）和局部轨迹生成（如采样算法、基于优化的曲线生成）。特别强调了博弈论（Game Theory）在处理与人类驾驶员、行人交互场景中的应用，以及如何构建具有“社会属性”的安全决策模型，而非仅仅追求几何最优路径。 第三章：线控底盘与高可靠性执行系统 自动驾驶的成功最终依赖于精确的指令传达和执行。本部分详细介绍了线控技术（Brake-by-Wire, Steer-by-Wire）的硬件架构、冗余设计和故障诊断机制。我们分析了电控单元（ECU）与域控制器之间的信息交互标准（如Automotive Ethernet, CAN FD），并讨论了为实现功能安全（ISO 26262）和信息安全（ISO/SAE 21434）所必需的软硬件协同设计原则。 第二部分：智能交通生态的构建与协同 自动驾驶车辆不能脱离其运行的环境。本部分将视角从单车智能拓展到整个交通网络的可持续发展。 第四章：车路协同（V2X）的通信架构与安全 深入解析了车路协同（V2X）的通信技术路线，对比了基于蜂窝网络的 C-V2X（Relay-16/17 标准）和基于短距离通信的 DSRC 技术。重点阐述了边缘计算（MEC）在实现低延迟安全信息广播（如危险预警、盲区通知）中的关键作用。本书强调了V2X数据交换的信任机制建立，包括证书管理和数据真实性验证，以应对网络攻击对交通流的潜在破坏。 第五章：城市交通流的动态优化与管理 本章探讨了自动驾驶时代下，ITS管理中心如何从传统的“被动响应”转变为“主动干预”。内容包括：基于强化学习（Reinforcement Learning）的自适应信号控制系统，如何根据实时车流量和拥堵指数动态调整红绿灯配时；以及如何利用自动驾驶车队的汇流能力，设计更高效的匝道控制策略。我们还探讨了“虚拟车队”（Platooning）技术在高速公路货运中的能耗优化模型。 第六章：数据驱动的智慧城市规划 自动驾驶系统将产生海量、高频的地理空间和行为数据。本章讨论了如何有效采集、清洗和利用这些“城市数字孪生”数据。内容涵盖了数据隐私保护（如差分隐私技术在交通数据脱敏中的应用），以及利用大数据分析和机器学习模型，为城市规划者提供关于基础设施升级、停车资源优化和应急响应路线规划的科学依据。 第三部分：法规、伦理与商业化落地 技术的成熟必须伴随着社会接受度和法律框架的完善。 第七章：全球自动驾驶的法规演进与标准制定 梳理了国际（如UNECE R157/R159）和主要国家（如美国NHTSA、欧盟）在L3及以上级别自动驾驶测试和部署方面的法规差异与趋同点。重点分析了事故责任的界定：在特定操作设计域（ODD）内，责任如何从驾驶员转移至制造商或系统运营商。此外，本书也探讨了软件空中下载（OTA）更新对车辆认证和合规性维护的影响。 第八章：自动驾驶的伦理困境与价值对齐 这是一个深刻的哲学与工程交叉领域。本章不提供简单的答案，而是系统性地分析了“电车难题”在现实驾驶场景中的变体，如资源分配与牺牲权衡。我们探讨了可解释性人工智能（XAI）在自动驾驶决策中的重要性，即如何确保公众理解并信任决策系统的逻辑，从而建立必要的社会信任基础。 第九章：商业模式的重塑与新型服务生态 本书最后探讨了自动驾驶技术如何催生新的经济形态。这包括出行即服务（MaaS）的深度整合、自动驾驶物流的成本效益分析，以及对传统保险和维修行业的颠覆性影响。特别关注了车辆作为移动数据平台的商业价值挖掘路径，以及如何构建一个健康、可持续的技术商业化闭环。 --- 目标读者： 本书面向交通工程、计算机科学、电子信息工程等领域的专业人士、政策制定者、技术研发人员，以及对未来智能出行技术抱有浓厚兴趣的高年级学生和研究人员。它旨在提供一个全面、深入且注重实践落地的技术蓝图。

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