基于5G的智能驾驶技术与应用 袁泉 等 著 pdf pdb 阿里云 极速 mobi caj kindle 下载

人工智能技术的爆发式发展使自动驾驶从科幻走向现实，随着全球5G网络的规模化商用，5G/C-V2X车联网与自动驾驶逐渐交叉融合形成车路/车车协同化智能驾驶的新范式，为开放道路环境下全场景自动驾驶与新型智能交通体系出现打下基础。本书系统地对基于5G的智能驾驶技术进行论述，包括基于5G/C-V2X的车联网技术体系、智能驾驶核心技术体系和5G车路协同驱动的智能驾驶技术变革、5G车路协同的安全体系、5G车路协同的智能驾驶场景和智慧交通应用，以及未来交通智联网的研究挑战和趋势展望。

本书可供从事车联网、自动驾驶、智能交通的科研和工程技术人员参考，也可作为高等院校计算机科学与技术、人工智能、车辆工程、交通工程专业相关课程的教材和参考资料。

第1章 基于5G的车联网技术

1.1 5G车联网技术概述

1.1.1 车联网的发展历程

1.1.2 车联网体系架构

1.1.3 5G车联网体系

1.2 从V2X到C-V2X

1.2.1 V2X定义

1.2.2 DSRC技术体系

1.2.3 C-V2X技术体系

1.2.4 DSRC和C-V2X的对比

1.3 5G/C-V2X技术

1.3.1 LTE-V2X通信技术

1.3.2 NR-V2X通信技术

1.3.3 C-V2X通信资源调度

1.4 5G边缘计算技术

1.4.1 边缘计算概述

1.4.2 边缘计算系统架构

1.4.3 5G边缘计算体系

1.4.4 支持自动驾驶的边缘计算

1.5 5G/C-V2X组网技术

1.5.1 从4G到5G组网

1.5.2 支持LTE-V2X的组网

1.5.3 支持NR-V2X的组网

1.6 5G网络切片技术

1.6.1 网络切片概述

1.6.2 5G网络切片方案

1.6.3 支持自动驾驶的网络切片

1.7 本章小结

参考文献

第2章 支持5G的自动驾驶技术

2.1 自动驾驶汽车架构

2.2 环境认知技术

2.2.1 车载感知与目标检测技术

2.2.2 复杂场景语义理解技术

2.3 高精度地图技术

2.3.1 高精度地图概述

2.3.2 高精度地图感知处理技术

2.3.3 同步定位与地图构建技术

2.3.4 高精度地图生产流程

2.3.5 5G/C-V2X众包地图生产方法

2.4 高精度定位技术

2.4.1 惯性导航技术

2.4.2 地图匹配定位技术

2.4.3 通信辅助定位技术

2.4.4 支持自动驾驶的融合定位

2.5 规划与决策技术

2.5.1 规划与决策系统概述

2.5.2 路由规划

2.5.3 行为决策

2.5.4 运动规划

2.6 自动驾驶平台技术

2.6.1 自动驾驶硬件平台

2.6.2 自动驾驶软件平台

2.6.3 自动驾驶开发平台

2.6.4 自动驾驶辅助开发平台

2.7 自动驾驶分级

2.8 自动驾驶典型路线

2.9 本章小结

参考文献

第3章 基于5G的车路协同技术

3.1 5G车路协同概述

3.1.1 车路协同的目的与意义

3.1.2 车路协同计算环境

3.2 5G车路协同环境感知技术

3.2.1 协作式环境感知技术

3.2.2 协作式场景语义理解

3.3 5G车路协同定位技术

3.3.1 5G定位概述

3.3.2 5G定位原理

3.3.3 5G定位的研究挑战

3.4 5G车路协同规划与决策技术

3.4.1 车路协同规划与决策概述

3.4.2 车路协同规划技术

3.4.3 车路协同决策技术

3.5 5G车路协同云控平台

3.5.1 5G车路协同云控平台架构

3.5.2 数字孪生系统

3.5.3 云控资源优化技术

3.6 支持5G车路协同的智慧道路演进

3.6.1 智慧道路信息化等级

3.6.2 智慧道路智能化等级

3.6.3 智慧道路协同化等级

3.6.4 智慧道路分级

3.7 本章小结

参考文献

第4章 基于5G的车路协同安全技术

4.1 车路协同安全概述

4.2 通信服务安全

4.2.1 5G V2X安全体系

4.2.2 5G V2X安全问题

4.2.3 5G V2X安全策略

4.3 车内信息安全

4.3.1 OBD的安全

4.3.2 CAN的安全

4.3.3 ECU的安全

4.3.4 激光雷达的安全

4.3.5 雷达的安全

4.3.6 GPS安全

4.3.7 摄像头安全

4.4 系统功能安全

4.4.1 功能安全与预期功能安全

4.4.2 机器学习的安全问题

4.4.3 机器学习的安全策略

4.5 本章小结

参考文献

第5章 基于5G的车路协同自动驾驶场景

5.1 基于5G的车路协同场景

5.2 车辆-车辆（V2V）协同场景

5.2.1 V2V协同场景概述

5.2.2 主动异常预警

5.2.3 主动路权争用协商

5.2.4 主动路权分配协商

5.3 车辆-基础设施（V2I）协同场景

5.3.1 V2I协同场景概述

5.3.2 超视距认知

5.3.3 主动路权优化

5.3.4 按需计算卸载

5.4 车辆-云端（V2N）协同场景

5.4.1 V2N协同场景概述

5.4.2 按需内容分发

5.4.3 协同路线规划

5.4.4 远程驾驶

第6章 基于5G车路协同技术的智慧交通应用

6.1 智能道路与智能高速

6.1.1 智能路口

6.1.2 智能高速

6.2 智能泊车

6.2.1 智能停车

6.2.2 自动泊车

6.3 智能公交

6.4 智能出租车

6.5 智能货运

6.6 智慧园区

第7章 展望

7.1 从车路协同到交通智联

7.2 交通智联网的机遇与挑战

7.2.1 自主式交通系统

7.2.2 全程所有渠道智慧互联

7.2.3 自聚合高可信跨域协同

参考文献

陶吉，博士，本科毕业于西安交通大学，后于新加坡南洋理工大学获得博士学位。201O年加入百度，曾任百度深度学习实验室（IDL）资深研究员和高级技术经理，从事大规模计算机视觉与机器学习技术研发。2013年底负责启动组建自动驾驶项目团队，目前任百度智能驾驶事业群组（IDG）技术总监，负责无人车决策规划算法、Robotaxi量产与落地运营，以及车路协同等技术和产品。同时担任全国汽标委智能网联分技术委员会副秘书长、中国智能交通协会专家委员会智慧公路专业工作委员会专家、5G自动驾驶联盟副理事长以及多个国家重大专项课题负责人。

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