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王云鹏，田大新，沃天宇 著

图书标签:

• 车辆联网
• 智能交通
• 自动驾驶
• 感知技术
• 控制算法
• V2X通信
• 传感器融合
• 信息安全
• 边缘计算
• 人工智能

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030482051

版次：1

商品编码：11944676

包装：精装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：192

字数：242000

正文语种：中文

内容简介

随着车载传感器与移动通信技术的快速发展，车辆间的协同感知与控制技术成为智能车辆、智能交通技术的前沿热点。《车辆联网感知与控制》在介绍车辆感知、数据处理、行为分析的基础上，论述了联网环境下协同定位、动力学建模的相关方法，并重点分析了车联网队列控制与交叉口安全避撞方法。

内页插图

目录

目录
序
前言
第1章 车辆状态感知 1
1.1 常用车辆状态信息及其相应传感器 1
1.1.1 车辆状态信息分类 1
1.1.2 常用车辆状态信息 2
1.2 车辆状态信息采集 10
1.2.1 车内状态信息的传输 10
1.2.2 车辆状态信息采集与融合 11
1.3 车辆状态信息处理 12
1.3.1 传感器标零 12
1.3.2 车辆状态数据滤波 12
1.3.3 车辆状态数据有效性验证 13
1.3.4 卫星定位数据处理 14
1.4 基于扩展卡尔曼滤波的车辆位姿估计 17
1.4.1 车辆运动学模型 17
1.4.2 卡尔曼滤波方法 20
1.4.3 车辆运动状态估计 21
参考文献 23
第2章 车辆联网大数据处理技术 25
2.1 时空大数据管理 25
2.1.1 时空数据索引 25
2.1.2 时空数据的压缩存储技术 26
2.2 时空大数据云端处理系统 30
2.2.1 JStorm 31
2.2.2 Apache ZooKeeper 32
2.2.3 Apache Kafka 33
2.2.4 Memcached 34
2.2.5 PostgreSQL 35
2.3 实时车辆位置监控系统的设计与实现 36
2.3.1 系统总体架构设计 37
2.3.2 多级网格划分 37
2.3.3 实时位置聚合的JStorm任务实现 38
2.3.4 质心合并的JStorm实现 41
2.3.5 大规模车辆实时行政区域判定的实现 41
2.3.6 行政区域判定与跨区域事件记录的JStorm任务实现 41
2.3.7 实时车辆位置监控系统Web应用的实现 43
参考文献 45
第3章 车辆位置与行为感知 47
3.1 车辆位置感知 47
3.1.1 定位技术及问题挑战 47
3.1.2 到达角估计方法 49
3.1.3 理论下界 51
3.1.4 协同定位 52
3.1.5 数据融合 53
3.1.6 车联网系统中车辆定位应用示例 58
3.2 驾驶行为特征分析 65
3.2.1 车辆运动特征变化 66
3.2.2 驾驶行为识别方法输入参数的模糊分级 68
3.2.3 驾驶行为规则库 80
参考文献 83
第4章 车辆动力学建模与冲突检测 86
4.1 车辆纵向受力分析 86
4.2 车车通信模式下的车辆简化纵向动力学分层模型 89
4.2.1 车辆纵向动力学模型的简化 89
4.2.2 简化车辆动力学模型的分层 91
4.3 基于Carsim/MATLAB/Simulink的车辆动力学模型联合仿真验证 93
4.3.1 Carsim仿真环境参数设置 95
4.3.2 Carsim/MATLAB/Simulink联合仿真搭建 98
4.3.3 下层动力学控制模型仿真结果分析 98
4.4 两车冲突检测方法 102
4.4.1 两车冲突判断模型 102
4.4.2 冲突严重程度界定 106
参考文献 109
第5章 车辆队列协同控制模型 111
5.1 车辆队列系统概述 111
5.1.1 车辆队列系统数学模型 111
5.1.2 车辆队列系统控制方法 112
5.1.3 车辆队列控制系统结构 113
5.2 车车通信模式下的车辆队列行驶条件 114
5.2.1 车辆行驶安全性条件 114
5.2.2 车辆队列稳定性条件 116
5.3 基于滑模控制的车辆队列协同控制 117
5.3.1 控制模型 117
5.3.2 车辆队列协同控制模型的稳定性分析 121
5.4 车辆队列协同控制模型Carsim仿真 122
5.4.1 阶跃紧急减速输入仿真效果 122
5.4.2 正弦加速度输入仿真效果 124
5.5 通信延迟/失效对车辆队列协同控制影响及模型策略调整 126
5.5.1 通信延迟下的车辆队列协同控制模型 127
5.5.2 通信失效下的车辆队列协同控制模型 129
5.5.3 通信延迟/失效下模型仿真验证 132
5.6 车联网队列主动避撞控制 135
5.6.1 传统避撞模型缺陷分析 136
5.6.2 避撞过程的非线性规划问题 137
5.6.3 基于非线性规划协同主动避撞模型 140
5.6.4 基于协同主动避撞模型的车辆队列控制 143
5.6.5 仿真验证 146
参考文献 151
第6章 车联网交叉口避撞控制 154
6.1 两车冲突消解 154
6.2 现有交叉口冲突消解算法 157
6.3 基于信息交互的合流冲突消解策略 160
6.3.1 典型合流冲突简化模型 160
6.3.2 合流冲突消解模型 163
6.3.3 基于Simulink的模型求解 165
6.4 基于信息交互的交叉冲突消解策略 167
6.4.1 典型交叉冲突简化模型 167
6.4.2 交叉冲突消解模型 168
6.4.3 基于Simulink的模型求解 171
6.5 多车协同交叉口仿真 173
6.5.1 仿真平台概述 174
6.5.2 仿真系统建模 175
6.5.3 两车冲突消解 177
6.5.4 三车冲突消解 180
6.5.5 四车冲突消解 l82
6.6 关键参数对冲突检测与消解的影响分析 188
6.6.1 车辆外形尺寸 l88
6.6.2 车辆定位误差 l89
6.6.3 信息传输迟滞 l90
参考文献 19l

前言/序言

《城市脉搏：智慧交通系统的设计与应用》 本书深入探讨了现代城市交通系统如何利用尖端技术实现高效、安全、可持续的运行。我们将从宏观视角审视城市交通网络的复杂性，并聚焦于构建一个智能化、响应式的交通生态系统。 第一部分：智慧交通的基石——数据采集与感知 我们首先会剖析构成智慧交通大脑的“感官”系统。这包括但不限于： 多样化的传感器技术： 从地磁感应器、线圈感应器到高清摄像头、激光雷达（LiDAR），我们将详细介绍各类传感器的技术原理、部署场景、数据采集方式以及它们在识别交通流、监测车辆、行人、障碍物等方面的作用。书中将重点分析不同传感器组合带来的数据冗余与互补，以及如何通过多源融合提升感知的准确性和鲁棒性。 通信网络架构： 探讨支持海量数据实时传输的关键通信技术，如5G、V2X（Vehicle-to-Everything）通信、Wi-Fi、NB-IoT等。我们将分析不同通信模式的优劣势，以及它们在支持车车通信、车路通信、车云通信等场景下的应用。本书还将讨论网络安全在数据传输过程中的重要性，以及如何构建安全的通信链路。 边缘计算与分布式处理： 面对海量数据，传统的中心化处理模式已显不足。我们将深入研究边缘计算在交通领域的应用，讲解如何将部分计算能力下沉到数据源端，实现低延迟的数据分析和决策。这包括对原始数据的初步处理、异常检测、信息预警等，从而减轻云端压力，提高响应速度。 大数据平台与存储： 探讨如何构建高效、可扩展的大数据平台来存储、管理和处理来自各种传感器和通信网络的海量交通数据。我们将介绍数据湖、数据仓库等概念，以及数据清洗、预处理、标注等关键步骤，为后续的分析和建模奠定基础。 第二部分：智慧交通的“大脑”——数据分析与决策 在数据采集的基础上，本书将聚焦于如何让交通系统“思考”和“决策”。 交通流分析与预测： 详细介绍基于机器学习和深度学习的交通流分析技术。我们将讲解如何利用历史数据和实时数据来预测交通拥堵、车流量变化、出行时间等，并探讨不同预测模型的优劣，例如时空图卷积网络（STGCN）、长短期记忆网络（LSTM）等在交通预测中的应用。 交通事件检测与识别： 研究如何利用计算机视觉和模式识别技术，从摄像头等数据中实时检测和识别交通事故、违章行为、行人闯红灯、障碍物等交通事件。我们将介绍目标检测、行为识别、异常模式挖掘等算法，以及它们在提升交通安全方面的作用。 出行行为建模与分析： 探讨如何理解和预测人类的出行行为。这包括对个体出行模式、群体出行规律的研究，以及如何利用出行数据来优化公共交通调度、路径规划和城市规划。 协同决策与优化： 重点研究智能交通系统如何实现协同决策。我们将讨论如何通过车路协同、区域交通信号灯协同控制、动态路径引导等方式，优化整体交通流量，减少拥堵，降低排放。书中还将介绍基于强化学习的交通控制策略，以及如何实现多智能体的协同博弈。 第三部分：智慧交通的“行动”——控制与应用 在充分分析和决策之后，本书将着眼于如何将智慧转化为实际的行动，实现交通系统的优化与管理。 智能交通信号控制： 深入研究自适应交通信号控制系统。我们将介绍基于实时交通数据的信号配时优化算法，以及如何通过区域协调控制实现主干道和交叉口的联动优化，最大化通行效率。 动态路径引导与诱导： 探讨如何利用实时交通信息，为驾驶员提供最优的路径规划和导航服务。这包括对实时路况的分析，以及如何通过信息发布平台（如车载导航、手机App）将最优路径信息推送给用户，实现交通流量的均衡分配。 智能停车管理： 研究如何利用传感器和数据分析技术，实现停车位的实时监测、信息发布和预定。我们将探讨如何通过智能化手段提高停车位利用率，缓解城市停车难问题。 公共交通优化： 讲解如何利用大数据分析和预测，优化公交线路规划、发车班次和调度，提升公共交通的吸引力和效率，鼓励绿色出行。 自动驾驶与辅助驾驶支持： 探讨智能交通系统如何为自动驾驶和辅助驾驶技术提供关键支持，包括高精度地图、实时感知信息、协同控制信号等，共同构建安全的未来出行环境。 应急响应与事件处理： 研究在突发交通事件发生时，智能交通系统如何快速响应。这包括对事件的精准定位、信息传播、应急车辆路径规划、交通管制等，最大程度地减少事件对交通的影响。 第四部分：面向未来的智慧交通 本书的最后一章将展望智慧交通的未来发展趋势。 新兴技术融合： 探讨人工智能、物联网、区块链、数字孪生等新兴技术如何进一步赋能智慧交通，例如利用数字孪生技术构建城市交通的虚拟模型，进行模拟测试和优化。 人本交通理念： 强调智慧交通设计的核心应是“人”。我们将探讨如何利用技术更好地服务于行人、骑行者和弱势群体，构建更公平、便捷、舒适的出行环境。 可持续交通发展： 关注智慧交通在环境保护和可持续发展中的作用，如通过优化交通流减少尾气排放，推广电动汽车充电基础设施，以及鼓励绿色出行方式。 挑战与伦理考量： 讨论在推进智慧交通过程中可能面临的挑战，如数据隐私保护、算法偏见、网络安全威胁以及社会接受度等问题，并提出相应的应对策略。 《城市脉搏：智慧交通系统的设计与应用》力求为读者提供一个全面、深入、前沿的智慧交通系统认知框架，帮助理解技术如何驱动城市交通的变革，并为相关领域的研究者、工程师、政策制定者以及对智慧城市感兴趣的公众提供有价值的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的吸引力在于其对“感知”技术的深入挖掘。我一直对车辆如何“看”和“听”周围的世界充满好奇，这涉及到各种传感器以及它们如何协同工作。我希望这本书能够详细介绍目前主流的车辆感知技术，例如，单目摄像头、双目摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（Radar）等，它们各自的工作原理、成像方式、以及在不同天气和光照条件下的表现。我期待书中能够对这些传感器的融合技术进行详细阐述，如何将来自不同传感器的信息进行有机整合，以克服单一传感器的局限性，形成一个更加全面和鲁棒的环境感知能力。例如，如何利用雷达的测距能力和摄像头的识别能力来共同检测障碍物？如何将激光雷达的点云数据与摄像头图像进行配准，从而实现高精度的三维环境重建？此外，我也非常关心书中是否会讨论一些先进的感知算法，比如基于深度学习的目标检测、语义分割、实例分割等技术，以及它们在车辆感知中的实际应用。如果能够看到一些具体的算法模型、网络结构图，以及相关的实验结果，那就更令人兴奋了。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先被它扎实的学术底蕴所吸引。从书籍的开篇部分，就能感受到作者严谨的治学态度和对专业知识的深刻理解。我一直认为，对于“车辆联网感知与控制”这样涉及跨学科的领域，清晰的概念界定和逻辑严谨的理论基础是必不可少的。我期待书中能够对“车辆联网”这个概念进行一个非常权威的定义，明确其涵盖的范围和主要技术构成。例如，它是否会详细介绍不同类型的联网技术，如蜂窝通信（4G/5G）、Wi-Fi、蓝牙，以及它们在车辆通信中的具体作用？对于“感知”部分，我希望它能深入探讨车辆是如何获取环境信息的，是仅仅依赖于车内传感器，还是会利用到外部的信息源，比如其他车辆、路侧基础设施（RSU）或者云平台？而“控制”部分，则可能关乎车辆如何根据感知到的信息来执行各种操作，这是否会涉及一些高级的控制理论和算法？我非常希望书中能够提供一些数学模型或公式，来解释这些感知和控制过程背后的原理，即使我不是一个专业的工程师，也希望能从中获得更深层次的理解。而且，如果书中能够对不同技术方案的优劣进行比较分析，并给出作者的独到见解，那将极大地提升这本书的价值。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多地集中在其对于“控制”方面的具体实现和应用。我一直觉得，车辆联网的最终目的，不仅仅是为了信息共享，更是为了实现更安全、更高效的车辆运行。我希望这本书能够深入探讨，在车辆联网的框架下，如何实现精准、可靠的车辆控制。这可能包括但不限于：车辆如何利用网络信息来优化其行驶轨迹，如何与其他车辆协同完成变道、超车等复杂操作，以及如何在紧急情况下通过网络与基础设施协同，避免事故发生。我特别好奇书中是否会涉及一些关于“车路协同”（V2I）和“车车协同”（V2V）的具体控制策略。例如，在十字路口，车辆是否能够通过联网获得交通信号灯的状态，从而提前调整速度，实现更平稳的通过？在高速公路上，车辆之间是否能够通过信息交换，形成一个临时的“车队”，共同优化行驶效率？如果书中能够提供一些实际的仿真案例或者理论模型来阐述这些控制逻辑，那对我来说将是非常有价值的。我更希望这本书能够超越理论的层面，探讨在实际道路环境中，这些联网控制技术可能会面临哪些挑战，比如通信延迟、数据不确定性、以及系统故障等，并且作者能够提出一些有效的应对策略。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的兴趣，源于它可能提供的关于“控制”方面的深度解析。我认为，车辆联网的最终价值体现在能够实现更加智能化、自动化的车辆控制。我非常希望这本书能够深入探讨，在车辆联网技术支持下，如何实现对车辆的精确、可靠和安全的控制。这可能涉及到路径规划、轨迹跟踪、障碍物避让、以及协同行驶等多个方面。我期待书中能够详细介绍一些先进的车辆控制理论和算法，例如，模型预测控制（MPC）、滑模控制、模糊逻辑控制，甚至是基于人工智能的强化学习方法在车辆控制中的应用。我希望能够看到书中如何将传感器感知到的环境信息，以及通过网络获取的交通信息，转化为具体的控制指令，从而实现车辆的自主决策和动作。如果书中能够提供一些具体的数学模型，或者流程图，来展示这些控制过程，那就更有助于我理解了。我特别希望书中能够结合一些实际的驾驶场景，例如，在拥堵路段的自动驾驶，或者在复杂路况下的协同变道，来阐述这些控制策略是如何工作的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引了我，整体色调偏向科技蓝，一种沉稳而又不失活力的感觉油然而生，让人一眼就能联想到现代化的交通工具和数字世界紧密相连的画面。我尤其喜欢封面上那流线型的车辆轮廓，与交织的数据流巧妙地融合在一起，仿佛预示着书中内容将带领读者深入探索车辆与网络世界如何实现高效的互动与协同。在翻阅过程中，我注意到其排版清晰，字体大小适中，阅读起来非常舒适，没有那种过于密集或疏散带来的压迫感，这对于一本可能涉及大量技术性内容的书籍来说，至关重要。我一直对智能交通和自动驾驶领域抱有浓厚兴趣，也曾阅读过不少相关的科普读物，但这本书的封面给我的感觉是，它不仅仅是简单的概念介绍，更可能深入到技术实现的细节，以及在实际应用中可能遇到的挑战与解决方案，这让我对它的内容充满了期待。我非常期待书中能够对当前车辆联网技术的发展现状进行一个全面而深入的梳理，从 V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术，到车内车载信息娱乐系统，再到车辆数据安全与隐私保护等方方面面，都能有精彩的论述。如果书中能结合一些最新的研究成果和行业动态，那就更好了，例如，对5G、6G等新兴通信技术在车辆联网中的应用潜力进行展望，或是对人工智能在车辆感知和决策中的作用进行详细解析，都能极大地满足我求知若渴的心。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的名称来看，它很可能是一本深入探讨车辆如何与外部世界进行信息交互，并基于这些信息进行智能决策的书籍。我一直对“控制”技术在现代交通中的作用充满好奇，尤其是当车辆能够通过网络获取海量信息时，其控制的精细度和智能化程度将得到怎样的提升。我期待书中能够详细介绍，在车辆联网的框架下，如何实现对车辆的精确控制。这可能包括但不限于，如何通过网络协同其他车辆，实现安全高效的编队行驶；如何利用路侧基础设施的信息，优化车辆的加减速和路径选择，以提高交通效率；以及如何利用高精度地图和定位信息，实现车辆在复杂环境下的精准导航和控制。我希望书中能够对这些控制策略背后的数学模型和算法进行深入的阐述，例如，如何处理通信延迟和数据不确定性对控制精度的影响。此外，我也非常期待书中能够探讨，当车辆具备联网能力后，其控制系统将面临哪些新的挑战，以及如何通过技术创新来应对这些挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者似乎在汽车技术和信息通信领域都有着深厚的造诣，从书籍的整体架构和内容编排上就能窥见一斑。我特别欣赏它没有流于泛泛而谈，而是选择了一个非常聚焦的主题——“车辆联网感知与控制”，这表明作者对这个领域有着清晰的认识和深入的研究。在初步浏览目录和章节标题时，我注意到书中对“感知”的侧重点似乎非常突出，这让我联想到，这本书很可能不仅仅是关于车辆如何连接到网络，更重要的是，它会探讨车辆如何通过各种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）来“看见”周围的环境，理解交通状况，并基于这些感知信息做出智能的“控制”决策。这种“感知”与“控制”的紧密结合，正是实现真正意义上的智能交通和自动驾驶的关键所在。我期待书中能够详细讲解各种传感器的原理、优势与局限性，以及如何将这些来自不同传感器的数据进行融合，形成一个全面、准确的车辆外部环境模型。此外，书中对“控制”部分的阐述也同样令我好奇，它是否会涉及具体的控制算法，例如PID控制、模型预测控制，甚至是更先进的深度强化学习在车辆路径规划、速度控制、转向控制等方面的应用？如果能看到一些理论与实践相结合的案例分析，那就更完美了。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的标题来看，它很可能触及到当前智能交通领域最前沿的技术话题，特别是“车辆联网”这一概念，这让我对书中可能包含的内容充满了想象。我非常期待书中能够对“车辆联网”的几种主要模式进行详细的分析，例如，V2V（车对车通信）、V2I（车对基础设施通信）、V2P（车对行人通信）以及V2N（车对网络通信），并探讨它们各自的应用场景和潜在优势。我认为，理解这些不同的通信模式是掌握车辆联网技术的基础。例如，V2V通信可以帮助车辆提前获知前方的危险，或者协同完成复杂的交通动作；V2I通信则可以帮助车辆获取更准确的交通信息，如红绿灯状态、道路拥堵情况等。我希望书中能够对这些通信方式的实现原理、通信协议、以及它们在实际部署中可能遇到的挑战进行深入的探讨。此外，我也非常期待书中能够对“车辆联网”在提升交通安全、优化交通效率、以及改善驾驶体验等方面的作用进行详细的论述，并且能够引用一些相关的研究数据或案例来支持这些观点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《车辆联网感知与控制》，让我联想到它可能是一本非常具有前瞻性和指导性的著作。我一直对“感知”技术在汽车领域的发展趋势非常关注，特别是如何让车辆能够像人类一样，具备对周围环境的准确“理解”能力。我期待书中能够深入探讨，车辆是如何通过各种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达、超声波传感器等）来捕捉和处理环境信息的，并且如何将这些分散的、异构的传感器数据进行有效的融合，形成一个高精度、高鲁棒性的三维环境模型。我希望书中能够详细介绍一些目前主流的感知算法，比如目标检测、目标跟踪、障碍物识别、车道线检测、交通标志识别等，并且能够对其背后的数学原理和实现方法进行清晰的阐述。更重要的是，我期待书中能够讨论，这些感知信息是如何被传递和利用的，是否会涉及到一些先进的通信技术，比如5G，以及这些信息如何被用来支持车辆的“控制”决策。如果书中能对不同技术方案的性能进行量化评估，并给出一些实际的应用案例，那就更具参考价值了。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的标题所吸引，因为它触及了我一直以来非常感兴趣的“车辆联网”领域，并且细化到了“感知”和“控制”两个核心环节。我认为，理解车辆如何感知周围环境，以及如何基于感知结果进行智能控制，是实现未来自动驾驶和智能交通的关键。我期待这本书能够详细介绍车辆联网的通信架构和技术，例如，V2X（Vehicle-to-Everything）通信的各种模式（V2V, V2I, V2P, V2N）以及它们在不同场景下的应用。我希望书中能够深入探讨，如何利用这些通信技术，将车辆与外部信息源（如其他车辆、交通基础设施、云平台等）连接起来，从而获取更全面、更实时的交通信息。同时，我也非常好奇，这些联网的信息是如何被“感知”系统利用的，例如，是否可以用来辅助车辆进行更精准的环境建模，或者预测其他交通参与者的行为。我希望书中能够提供一些具体的实例，说明联网信息如何提升车辆的感知能力，从而间接地影响到“控制”的决策。

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不错不错不错不错不错不错啊

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车联网方面综述性质的书，写得一般吧！

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