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第一章 汽车与交通的网联化和智能化 1

1.1 工业革命的发展历程 1

1.2 汽车的起源和发展的驱动力 2

1.2.1 汽车的发明 2

1.2.2 汽车的电子化 3

1.2.3 车联网——汽车的网联化 4

1.2.4 汽车的智能化与自动化 6

1.2.5 车辆和交通数据信息的共享化 7

1.3 智能汽车与自动驾驶未来的发展 8

参考文献 10

第二章 汽车电子控制技术和诊断系统 11

2.1 汽车电子控制系统 12

2.1.1 汽车电子控制系统工作原理 12

2.1.2 汽车电子控制系统软件的标准化——AutoSAR 13

2.1.3 汽车微控制器及典型芯片产品 15

2.1.4 汽车电子控制系统的应用 17

2.2 汽车控制总线 20

2.2.1 控制局域网——CAN总线 21

2.2.2 局部连接网络——LIN总线 22

2.2.3 汽车总线的发展趋势——车载以太网 23

2.3 汽车诊断系统 27

2.3.1 汽车诊断系统的工作原理 28

2.3.2 汽车诊断通信协议 28

2.3.3 车辆数据与车辆数据信息服务 30

参考文献 34

第三章 车联网技术与定位导航 36

3.1 车联网体系架构及数据信息共享 36

3.1.1 车联网体系架构 36

3.1.2 车辆与交通数据信息的共享 38

3.2 基于专用短距离通信的V2X协同通信 38

3.2.1 专用短距离通信技术 40

3.2.2 IEEE 802.1 1p协议 41

3.2.3 IEEE 1609.X协议 42

3.2.4 DSRC的应用和发展 43

3.3 蜂窝移动通信 44

3.3.1 2G/3G蜂窝移动通信 45

3.3.2 4G蜂窝移动通信 45

3.3.3 5G蜂窝移动通信 46

3.3.4 蜂窝-V2X （C-V2X）协同通信 47

3.4 卫星定位系统和惯性导航系统 51

3.4.1 卫星定位系统 51

3.4.2 惯性导航系统 54

参考文献 56

第四章 车载终端与车载信息服务 58

4.1 车载信息服务终端的演进与发展 58

4.1.1 车载信息娱乐系统 58

4.1.2 车载信息服务终端与应用 59

4.2 车载信息服务终端操作系统 61

4.2.1 车载信息服务终端的软件体系结构 61

4.2.2 WinCE车载操作系统 62

4.2.3 QNX的车载操作系统 64

4.2.4 阿里YunOS车载操作系统 66

4.2.5 车载信息娱乐产业联盟（GENIVI）的操作系统 68

4.3 整车厂主导的车载信息服务模式 71

4.3.1 汽车导航服务 72

4.3.2 信息娱乐服务 72

4.3.3 通信服务 73

4.3.4 上网服务 74

4.3.5 道路救援与紧急救援服务 75

4.4 服务提供商主导的车载信息服务模式 77

4.5 基于智能手机的车载信息服务投影模式 80

4.5.1 MirrorLink 80

4.5.2 苹果的CarPlay 81

4.5.3 谷歌的Android Auto 82

4.5.4 投影模式的比较 83

4.6 商业运输管理服务 85

参考文献 87

第五章 网联驾驶与协作式智能交通 89

5.1 网联驾驶生态环境 90

5.2 网联驾驶体系架构 91

5.2.1 交通运行数据 92

5.2.2 运输出行数据 94

5.2.3 数据交换 95

5.3 网联驾驶应用 96

5.3.1 交通安全应用 97

5.3.2 交通管理应用 102

5.3.3 节能环保应用 104

5.3.4 道路管理应用 106

5.3.5 公交运输管理应用 107

5.3.6 商业运输管理应用 109

5.3.7 个人与车辆出行应用 111

5.4 各国网联驾驶和协作式智能交通应用与示范 112

5.4.1 美国网联汽车应用与示范 112

5.4.2 欧洲协作式智能交通应用与示范 114

5.4.3 日本智能交通和网联驾驶应用与示范 116

5.4.4 智能交通和网联驾驶应用的发展趋势 116

参考文献 117

第六章 智能汽车与自动驾驶 119

6.1 自动驾驶的分级与发展趋势 119

6.1.1 自动驾驶的分级 119

6.1.2 自主式自动驾驶发展路线图 121

6.2 驾驶辅助及其功能 123

6.3 自动驾驶的演进路径与功能体系架构 125

6.3.1 自动驾驶的演进路径 125

6.3.2 汽车智能化技术对人类驾驶的替代 126

6.3.3 自动驾驶功能体系架构 126

6.3.4 自动驾驶决策子系统的功能 128

6.3.5 自动驾驶闭环控制系统 132

6.4 自动驾驶中的关键技术 133

参考文献 136

第七章 视觉传感设备 137

7.1 车载传感设备的作用 137

7.2 摄像头传感器 140

7.2.1 车载摄像头的位置及功能 140

7.2.2 摄像头传感器典型产品 141

7.3 红外夜视摄像头传感器 143

7.3.1 被动红外热成像技术 143

7.3.2 主动红外成像技术 143

7.3.3 红外夜视摄像头的典型产品 144

7.4 视觉识别技术 145

7.4.1 Mobileye的单目视觉识别 145

7.4.2 图森科技基于深度学习的视觉识别 147

7.4.3 中科慧眼的双目视觉检测 147

74.4 总结 149

参考文献 150

第八章 车载雷达 151

8.1 车载毫米波雷达 152

8.1.1 车载毫米波雷达工作原理 153

8.1.2 车载毫米波雷达的位置及功能 153

8.1.3 毫米波雷达典型器件 155

8.1.4 车载毫米波雷达系统典型产品 156

8.1.5 防碰撞测试评价标准 158

8.1.6 车载毫米波雷达的技术发展趋势 159

8.2 车载超声波雷达 159

8.2.1 车载超声波雷达工作原理 160

8.2.2 车载超声波雷达的位置及功能 161

8.2.3 车载超声波雷达典型产品 162

8.2.4 车载超声波雷达的技术发展趋势 163

8.3 车载激光雷达 164

8.3.1 车载激光雷达工作原理及分类 164

8.3.2 3D扇形扫描激光雷达典型产品 165

8.3.3 3D旋转式扫描激光雷达典型产品 169

8.3.4 车载激光雷达产业现状与技术发展趋势 175

参考文献 175

第九章 高精度地图及创建、制作和共享 177

9.1 高精度地图的作用与架构 178

9.1.1 高精度地图的作用 178

9.1.2 高精度地图的分层体系架构 179

9.1.3 类型1：永久静态数据 181

9.1.4 类型2：准静态数据 181

9.1.5 类型3：准动态数据 182

9.1.6 类型4：高度动态数据 182

9.2 同步定位与地图创建 183

9.2.1 基于SLAM技术的车辆环境感知地图创建 183

9.2.2 基于SLAM技术的高精度车辆定位 184

9.3 高精度静态地图的制作 185

9.3.1 静态地图数据采集生态环境 186

9.3.2 高精度地图数据更新 187

9.3.3 英伟达端到端高精度地图制作方案 187

9.3.4 Civil Maps实时高精度地图制作方案 188

9.4 高精度地图典型产品 189

9.4.1 谷歌街景地图 189

9.4.2 HERE 3D高精度地图 190

9.4.3 我国自动驾驶地图典型产品 191

9.5 动态地图数据更新与共享 193

9.5.1 准动态地图数据的采集与发布 193

9.5.2 高度动态数据的采集与发布 196

9.5.3 Mobileye道路经验管理系统的地图数据采集与发布 196

9.5.4 博世道路特征的采集与发布 197

9.5.5 大陆集团准动态地图数据的采集与发布 198

9.5.6 HERE准动态地图数据的采集与发布 199

参考文献 199

第十章 人工智能与自动驾驶 202

10.1 人工智能的发展 203

10.1.1 人工智能的基本概念 203

10.1.2 人工智能的发展历史 204

10.1.3 人工智能在自动驾驶中的应用 205

10.2 人工神经网络与自动驾驶 206

10.2.1 人工神经网络的原理与发展 206

10.2.2 人工神经网络在自动驾驶中的应用 208

10.2.3 英伟达端到端的自动驾驶深度神经网络训练 210

10.2.4 深度神经网络路情数据共享 213

10.3 增强学习与自动驾驶 216

10.3.1 增强学习的原理及应用 216

10.3.2 深度增强学习的自动驾驶决策应用 217

10.4 贝叶斯网络与自动驾驶 218

10.4.1 贝叶斯网络的原理及应用 218

10.4.2 贝叶斯网络的自动驾驶应用 219

10.5 基于云端决策的联网自动驾驶和智能交通 220

参考文献 222

第十一章 自动驾驶产业生态与产业发展 224

11.1 自动驾驶出行服务与产业生态 224

11.1.1 新兴的自动驾驶出行服务 224

11.1.2 新兴的自动驾驶产业链 225

11.1.3 自动驾驶的发展路径 227

11.2 车载计算平台与自动驾驶产业生态 227

11.2.1 人工智能芯片 228

11.2.2 英伟达的车载计算平台与自动驾驶产业生态 231

11.2.3 英特尔的车载计算平台与自动驾驶产业生态 234

11.3 人工智能软件开发商的自动驾驶系统 236

11.3.1 谷歌L4级别的无人驾驶汽车 236

11.3.2 百度L4与L3级别的自动驾驶系统 238

11.4 汽车集成商的自动驾驶系统 241

11.4.1 德尔福的L4级别的自动驾驶系统 241

11.4.2 博世的自动驾驶解决方案 244

11.5 汽车制造商的自动驾驶系统 246

11.5.1 奥迪L3级别的自动驾驶系统 246

11.5.2 特斯拉L2/L3级别的自动驾驶系统 251

11.5.3 福特L4级别的无人驾驶汽车 254

11.5.4 通用L2与L4级别的自动驾驶系统 257

11.5.5 丰田L2/L3与L4级别的自动驾驶系统 258

参考文献 260

第十二章 国外产业发展政策 264

12.1 美国产业发展政策 265

12.1.1 美国网联驾驶与智能交通产业发展政策 265

12.1.2 美国自动驾驶产业发展政策 267

12.2 欧洲产业发展政策 270

12.2.1 欧盟协作式智能交通产业发展政策 270

12.2.2 欧洲相关国家自动驾驶产业发展政策 271

12.3 日本产业发展政策 272

12.3.1 日本网联驾驶与智能交通产业发展政策 272

12.3.2 日本自动驾驶产业发展政策 274

12.4 亚洲相关国家产业发展政策 275

12.4.1 韩国自动驾驶产业发展政策 275

12.4.2 新加坡自动驾驶产业发展政策 276

参考文献 276

第十三章 我国智能交通/汽车产业发展现状与未来 278

13.1 我国相关产业发展政策 278

13.1.1 《智能汽车创新发展战略》 278

13.1.2 《汽车产业中长期发展规划》 279

13.1.3 《推进“互联网＋”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》 279

13.1.4 《新一代人工智能发展规划》 279

13.1.5 《国家集成电路产业发展推进纲要》 280

13.2 我国相关标准化组织与标准化工作 280

13.2.1 全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会 280

13.2.2 中国智能网联汽车产业技术创新联盟 282

13.2.3 中国通信标准化协会 284

13.2.4 IMT- 2020 （5G）推进组 284

13.2.5 车载信息服务产业应用联盟 285

13.2.6 公安部道路交通管理标准化技术委员会 285

13.2.7 《国家车联网产业标准体系建设指南》 286

13.3 我国网联智能汽车和智能交通的应用示范 291

13.3.1 新一代国家交通控制网示范工程 291

13.3.2 上海智能网联汽车试点示范 292

13.3.3 重庆智能汽车集成系统试验区 294

13.3.4 北京/河北智能汽车与智慧交通应用示范 295

13.4 智能交通与自动驾驶面临的主要挑战 296

13.4.1 车联网产业标准体系的挑战 296

13.4.2 我国汽车行业研发投入不足 297

13.5 我国的产业发展机遇与应对方略 299

13.5.1 从国家战略的高度规划车联网与网联自动驾驶和智能交通 299

13.5.2 加强跨行业跨领域的总体架构设计与标准化工作 300

13.5.3 加大车联网与网联自动驾驶和智能交通的研发投入 300

13.5.4 建立跨部门跨行业的政策协同和项目运作机制 300

参考文献 301