包邮智能网联汽车核心技术丛书--智能网联汽车车路协同技术

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作者：余旭康、黄琴宝、张洪利著著

出版社：化学工业出版社

本类榜单：工业技术

分类：工业技术 > 汽车与交通运输 > 汽车

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图文详情

ISBN：9787122465832
装帧：平装
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：214
出版时间：2025-01-01
条形码：9787122465832 ; 978-7-122-46583-2

本书特色

1.本书为“智能网联汽车核心技术丛书”中的一本，技术体系完整。2.本书内容丰富，深浅适中，适合绝大对数行业内的读者学习。3.本书图表丰富，阅读起来无压力。

内容简介

《智能网联汽车车路协同技术》是“智能网联汽车核心技术丛书”中的一册。本书内容依托“杭州职业技术学院文库”，从基本概念出发，解析了车路协同如何赋能自动驾驶，介绍了关键技术如V2X通信、智能感知与决策等。同时，通过对比国内外发展，展现了技术的全球趋势。书中深入探讨了5G与C-V2X在公路信息服务中的应用，以及车路协同在自动驾驶、云控系统中的重要作用，为智能交通系统提供了技术支撑。智慧交通与物流章节则展示了技术如何提升交通效率、优化物流配送，揭示了车路协同的广泛应用前景。此外，本书还介绍了测评方法，包括仿真测试与车辆在环测试，为技术验证提供了科学路径。本书适合智能网联汽车车路协同方向的技术人员阅读参考，也可供智能网联汽车行业的政策制定者、企业管理者、科研工作者以及汽车第三方检测机构人员阅读，同时也可以作为相关院校参考教材。

前言

纵观全球，自动驾驶相关产业的发展可以被划分为两大主流方向——单车智能化以及车路协同。由于车辆智能化程度的提升更能够带来企业竞争力的增强，因此，近几年智能网联汽车相关技术得到了快速发展，单车的智能化、数字化、自动化、网联化水平日益增强。相对而言，车路协同的推进速度仿佛并不理想。单车智能的优化，只有依赖于智慧化的系统才能得以实现。因此，可以预见的是，车路协同时代必将到来。
我们可以设想一个场景：一名司机正驾驶汽车行驶在晚高峰的道路上，即将转向的路口突发了交通事故，这时，仅凭借单车的自动驾驶技术并不能实时获知事故位置和具体信息，稍有不慎便可能会发生二次事故。而如果该车已经接入相应的交通网络，那么依赖于车路协同技术，相关的事故信息便能够尽快地传递出去，周边的路侧设备和对应的交通管理系统也能够对即将驶来的车辆进行预警，降低二次事故的发生率，并提升整体交通运行效率。
从上述场景中，我们便能看出车路协同对于智能网联汽车的价值：当单车加载相关技术和设备后，其“聪明”程度得到提升；而叠加车路协同后，其便不再是单独的个体，能够获得所运行系统中的所有相关信息，与道路、其他车辆以及交通参与者建立了联系，拥有了真正的“智慧”。纵观全球，自动驾驶相关产业的发展可以被划分为两大主流方向——单车智能化以及车路协同。由于车辆智能化程度的提升更能够带来企业竞争力的增强，因此，近几年智能网联汽车相关技术得到了快速发展，单车的智能化、数字化、自动化、网联化水平日益增强。相对而言，车路协同的推进速度仿佛并不理想。单车智能的优化，只有依赖于智慧化的系统才能得以实现。因此，可以预见的是，车路协同时代必将到来。 我们可以设想一个场景：一名司机正驾驶汽车行驶在晚高峰的道路上，即将转向的路口突发了交通事故，这时，仅凭借单车的自动驾驶技术并不能实时获知事故位置和具体信息，稍有不慎便可能会发生二次事故。而如果该车已经接入相应的交通网络，那么依赖于车路协同技术，相关的事故信息便能够尽快地传递出去，周边的路侧设备和对应的交通管理系统也能够对即将驶来的车辆进行预警，降低二次事故的发生率，并提升整体交通运行效率。 从上述场景中，我们便能看出车路协同对于智能网联汽车的价值：当单车加载相关技术和设备后，其“聪明”程度得到提升；而叠加车路协同后，其便不再是单独的个体，能够获得所运行系统中的所有相关信息，与道路、其他车辆以及交通参与者建立了联系，拥有了真正的“智慧”。 车路协同的角色，决定了其需要从国家层面进行推动。这主要有两方面的原因：其一，车路协同离不开数字化的交通基础设施；其二，车路协同与未来交通和智慧城市密切相关。也就是说，自动驾驶归根结底只是交通系统的一个环节，而车路协同则需要赋能整个交通运行系统和城市管理系统。因此，车路协同本质上是交通管理和智慧城市系统性工程的组成部分，车路协同涉及的内容复杂繁多，比如法律法规的制定、云端的部署、数据处理技术的应用以及路侧设备的安装等。除了我国，其他多个国家也已经开始从国家层面部署车路协同，比如，美国计划到2034年实现全国高速公路C-V2X设备的完全覆盖、城市十字路口C-V2X设备的75%覆盖，并制订了C-V2X上车计划。 再回到车路协同与智能网联汽车之间的关系，车路协同虽然是智能交通和智慧城市的一部分，但其价值的发挥仍然需要具体的服务对象和载体，而智能网联汽车就是这个核心的服务对象和载体。智能网联汽车的发展会经历从自主式驾驶辅助到自动驾驶的不同阶段，相对应地，车路协同从诞生到成熟也需要经历不同阶段。目前，就我国车路协同的发展状况来看，其正处于2.0阶段，能够为车辆提供安全预警、为交通管理提供数据参考。而到3.0阶段，车路协同便能够成为自动驾驶的重要支撑，并为智慧城市的发展提供助力。 为推动网联云控基础设施建设，探索基于车、路、网、云、图等高效协同的自动驾驶技术多场景应用，加快智能网联汽车技术突破和产业化发展，2024年1月，我国工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部联合发布《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》。试点期为2024—2026年，试点内容包括建设智能化路侧基础设施、提升车载终端装配率、建立城市级服务管理平台、开展规模化示范应用、探索高精度地图安全应用、完善标准及测试评价体系、建设跨域身份互认体系、提升道路交通安全保障能力、探索新模式新业态等。这份通知正是从政府层面推动智能化路侧基础设施和云控基础平台建设，致力于形成统一的车路协同技术标准与测试评价体系，促进规模化示范应用和新型商业模式探索，从而大力推动智能网联汽车产业化的发展。 上述通知的发布标志着我国车路协同产业即将迎来发展提速期，而车路协同商业化的落地还需要经历一个比较长的探索阶段，需要从核心技术研发、渗透率提升以及政策法规完善等多个层面入手，这就需要行业的参与者对车路协同技术有全面准确的把握。本书依托浙江省教育厅2024年度高校国内访问工程师“校企合作”项目：车路协同系统装调测试教学开发（项目编号：FG2024090）、杭州职业技术学院技术开发项目：智能移动自卸充电车开发（项目编号：2023HX051），立足于当前全球智能网联汽车产业的发展现状与趋势，注重理论与实践相结合，从车路协同技术概况、车联网V2X通信技术、基于车路协同的自动驾驶、智能网联汽车云控系统、车路协同与智慧交通、车路协同与智慧物流、车路协同测评方法等多个维度进行详细讲解，对智能网联汽车车路协同技术落地与产业发展提供行之有效的实践思路，试图为读者提供一些有益的借鉴与思考，推动我国智能网联汽车产业的可持续落地发展。 由于本书是“智能网联汽车核心技术丛书”中的一册，因此推荐读者结合丛书中的其他书籍对照阅读，以便对智能网联汽车产业的发展有更加全面系统的了解和更为深入准确的把握。 著者

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第1章　车路协同技术概况 001
1.1　车路协同技术的概念特征 002
1.1.1　车路协同的概念与内涵 002
1.1.2　车路协同赋能自动驾驶 004
1.1.3　车路协同系统的关键技术 005
1.1.4　车路协同平台构建需求与场景 008
1.2　车路协同系统架构与应用 010
1.2.1　交通管控协调系统 010
1.2.2　驾驶安全服务系统 011
1.2.3　交通信息服务系统 014
1.2.4　其他服务应用系统 016
1.3　国内外车路协同发展概况 017
1.3.1　美国 017
1.3.2　欧盟 019
1.3.3　日本 020
1.3.4　中国 021

第2章　车联网V2X通信技术 025
2.1　V2X通信技术的主流方案 026
2.1.1　车联网系统的体系架构 026
2.1.2　基于V2X的车联网方案 028
2.1.3　DSRC技术标准与应用 031
2.1.4　C-V2X通信技术标准与应用 033
2.2　V2X通信技术的应用场景 035
2.2.1　V2V技术的应用场景 035
2.2.2　V2I技术的应用场景 037
2.2.3　V2P技术的应用场景 039
2.3　基于5G和C-V2X的公路信息服务 041
2.3.1　公路信息服务需求分析 041
2.3.2　车路协同路侧系统 042
2.3.3　车路协同预警算法 044
2.3.4　车路协同信息发布 045

第3章　基于车路协同的自动驾驶 049
3.1　5G车路协同自动驾驶 050
3.1.1　5G车路协同平台架构设计 050
3.1.2　智能全域感知道路的构建 053
3.1.3　智能路侧设备系统及应用 055
3.1.4　车路协同自动驾驶管理平台 057
3.2　车路协同感知系统 060
3.2.1　协同感知系统构成 060
3.2.2　协同感知信息融合 063
3.2.3　协同感知信息分享 065
3.3　基于 V2I/V2N 的感知融合系统 068
3.3.1　感知融合系统架构 068
3.3.2　感知融合算法架构 070
3.3.3　前车跟车行驶场景 071
3.3.4　车辆穿越交叉路口场景 073
3.3.5　高速公路匝道车辆汇入场景 075
3.4　智能路侧决策系统 077
3.4.1　智能路侧决策系统架构 077
3.4.2　安全预警决策应用 079
3.4.3　交通管控决策应用 081
3.4.4　智能辅助决策应用 085
3.4.5　云边端协同决策机制 095

第4章　智能网联汽车云控系统 099
4.1　云控系统的概念特征与应用 100
4.1.1　云控系统框架与构成 100
4.1.2　云控系统特征与功能 103
4.1.3　云控系统的关键技术 106
4.1.4　云控系统的典型应用 109
4.2　云控基础平台的构成与应用 111
4.2.1　边缘云的概念与结构 111
4.2.2　区域云的概念与结构 114
4.2.3　中心云的概念与结构 115
4.2.4　云控基础平台的应用 117
4.3　基于边缘计算的车路协同应用 120
4.3.1　边缘计算的概念与特征 120
4.3.2　基于边缘计算的自动驾驶 122
4.3.3　边缘计算车路协同总体方案 124
4.3.4　边缘计算在车路协同中的应用 126

第5章　车路协同与智慧交通 129
5.1　智慧交通关键技术及应用 130
5.1.1　车路协同云平台 130
5.1.2　数字孪生技术的应用 131
5.1.3　高精度定位技术的应用 134
5.1.4　多传感器融合技术的应用 136
5.2　道路交通交叉路口应用 139
5.2.1　面向机动车的服务场景 139
5.2.2　交通信号灯控制与优化 142
5.2.3　交通安全主动防控应用 143
5.3　交通干线绿波协调控制 146
5.3.1　传统绿波的车速引导方法 146
5.3.2　基于车路协同的绿波车速引导方法 149
5.3.3　智慧车列优先绿波车速引导 151
5.4　交通流密度估计 155
5.4.1　交通流密度的常规检测技术 155
5.4.2　基于V2X的交通流密度估计 158

第6章　车路协同与智慧物流 165
6.1　基于车路协同的干线物流应用 166
6.1.1　车路协同赋能干线物流 166
6.1.2　基于5G车路协同的物流应用 167
6.1.3　重卡自动驾驶与编队行驶 168
6.1.4　干线物流自动驾驶的运营模式 171
6.1.5　干线物流自动驾驶的典型案例 173
6.2　基于自动驾驶的末端配送应用 174
6.2.1　城市末端智慧物流配送体系 174
6.2.2　自动驾驶物流运输系统设计 176
6.2.3　自动驾驶末端配送的发展前景 178

第7章　车路协同测评方法 183
7.1　仿真测试 184
7.1.1　仿真测试场景设计 184
7.1.2　驾驶场景与虚拟场景 186
7.1.3　测试场景库的构建方法 188
7.1.4　仿真测试的五大类型 190
7.2　车辆在环测试 192
7.2.1　车辆在环测试的主要特点 192
7.2.2　车辆在环测试的平台搭建 193
7.2.3　车辆在环测试的应用场景 197
7.2.4　车辆在环测试的未来前景 198
7.3　自动驾驶场地测试 199
7.3.1　场地测试的主要内容 199
7.3.2　ADAS测试场地建设 202
7.3.3　V2X测试场地建设 203
7.3.4　自动驾驶测试场地建设 204
7.4　车路协同系统测试 205
7.4.1　测试需求分析 205
7.4.2　设备级测试 206
7.4.3　系统级测试 208
7.4.4　交通效果测试 211