人工智能技術的爆發(fā)式發(fā)展使自動駕駛從科幻走向現(xiàn)實，隨著全球5G網(wǎng)絡的規(guī)模化商用，5G/C-V2X車聯(lián)網(wǎng)與自動駕駛逐漸交叉融合形成車路/車車協(xié)同化智能駕駛的新范式，為開放道路環(huán)境下全場景自動駕駛與新型智能交通體系出現(xiàn)打下基礎。本書系統(tǒng)地對基于5G的智能駕駛技術進行論述，包括基于5G/C-V2X的車聯(lián)網(wǎng)技術體系、智能駕駛核心技術體系和5G車路協(xié)同驅(qū)動的智能駕駛技術變革、5G車路協(xié)同的安全體系、5G車路協(xié)同的智能駕駛場景和智慧交通應用，以及未來交通智聯(lián)網(wǎng)的研究挑戰(zhàn)和趨勢展望。
袁泉，北京郵電大學講師，碩士生導師，主要研究領域為車路群智協(xié)同和多域資源優(yōu)化。主持國家自然科學基金、中國博士后科學基金等項目。在IEEE Network、IOT-J、TMC等國內(nèi)外重要期刊會議發(fā)表學術論文40余篇。科研成果獲中國人工智能學會科技進步獎一等獎。
第1章 基于5G的車聯(lián)網(wǎng)技術 1
1.1 5G車聯(lián)網(wǎng)技術概述 1
1.1.1 車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程 2
1.1.2 車聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu) 4
1.1.3 5G車聯(lián)網(wǎng)體系 6
1.2 從V2X到C-V2X 7
1.2.1 V2X定義 7
1.2.2 DSRC技術體系 8
1.2.3 C-V2X技術體系 9
1.2.4 DSRC和C-V2X的對比 12
1.3 5G / C-V2X技術 13
1.3.1 LTE-V2X通信技術 13
1.3.2 NR-V2X通信技術 16
1.3.3 C-V2X通信資源調(diào)度 18
1.4 5G邊緣計算技術 22
1.4.1 邊緣計算概述 22
1.4.2 邊緣計算系統(tǒng)架構(gòu) 23
1.4.3 5G邊緣計算體系 25
1.4.4 支持自動駕駛的邊緣計算 28
1.5 5G / C-V2X組網(wǎng)技術 34
1.5.1 從4G到5G組網(wǎng) 34
1.5.2 支持LTE-V2X的組網(wǎng) 36
1.5.3 支持NR-V2X的組網(wǎng) 38
1.6 5G網(wǎng)絡切片技術 40
1.6.1 網(wǎng)絡切片概述 40
1.6.2 5G網(wǎng)絡切片方案 42
1.6.3 支持自動駕駛的網(wǎng)絡切片 48
1.7 本章小結(jié) 50
參考文獻 50
第2章 支持5G的自動駕駛技術 52
2.1 自動駕駛汽車架構(gòu) 52
2.2 環(huán)境認知技術 56
2.2.1 車載感知與目標檢測技術 57
2.2.2 復雜場景語義理解技術 74
2.3 高精度地圖技術 87
2.3.1 高精度地圖概述 87
2.3.2 高精度地圖感知處理技術 90
2.3.3 同步定位與地圖構(gòu)建技術 94
2.3.4 高精度地圖生產(chǎn)流程 97
2.3.5 5G/C-V2X眾包地圖生產(chǎn)方法 100
2.4 高精度定位技術 103
2.4.1 慣性導航技術 103
2.4.2 地圖匹配定位技術 104
2.4.3 通信輔助定位技術 106
2.4.4 支持自動駕駛的融合定位 108
2.5 規(guī)劃與決策技術 110
2.5.1 規(guī)劃與決策系統(tǒng)概述 110
2.5.2 路由規(guī)劃 112
2.5.3 行為決策 115
2.5.4 運動規(guī)劃 120
2.6 自動駕駛平臺技術 122
2.6.1 自動駕駛硬件平臺 122
2.6.2 自動駕駛軟件平臺 125
2.6.3 自動駕駛開發(fā)平臺 128
2.6.4 自動駕駛輔助開發(fā)平臺 131
2.7 自動駕駛分級 135
2.8 自動駕駛典型路線 138
2.9 本章小結(jié) 140
參考文獻 140
第3章 基于5G的車路協(xié)同技術 145
3.1 5G車路協(xié)同概述 145
3.1.1 車路協(xié)同的目的與意義 146
3.1.2 車路協(xié)同計算環(huán)境 151
3.2 5G車路協(xié)同環(huán)境感知技術 153
3.2.1 協(xié)作式環(huán)境感知技術 154
3.2.2 協(xié)作式場景語義理解 160
3.3 5G車路協(xié)同定位技術 166
3.3.1 5G定位概述 166
3.3.2 5G定位原理 169
3.3.3 5G定位的研究挑戰(zhàn) 172
3.4 5G車路協(xié)同規(guī)劃與決策技術 173
3.4.1 車路協(xié)同規(guī)劃與決策概述 173
3.4.2 車路協(xié)同規(guī)劃技術 174
3.4.3 車路協(xié)同決策技術 180
3.5 5G車路協(xié)同云控平臺 185
3.5.1 5G車路協(xié)同云控平臺架構(gòu) 186
3.5.2 數(shù)字孿生系統(tǒng) 188
3.5.3 云控資源優(yōu)化技術 193
3.6 支持5G車路協(xié)同的智慧道路演進 200
3.6.1 智慧道路信息化等級 201
3.6.2 智慧道路智能化等級 202
3.6.3 智慧道路協(xié)同化等級 203
3.6.4 智慧道路分級 204
3.7 本章小結(jié) 205
參考文獻 206
第4章 基于5G的車路協(xié)同安全技術 208
4.1 車路協(xié)同安全概述 208
4.2 通信服務安全 210
4.2.1 5G V2X安全體系 210
4.2.2 5G V2X安全問題 213
4.2.3 5G V2X安全策略 216
4.3 車內(nèi)信息安全 224
4.3.1 OBD的安全 225
4.3.2 CAN的安全 226
4.3.3 ECU的安全 227
4.3.4 激光雷達的安全 228
4.3.5 雷達的安全 230
4.3.6 GPS安全 231
4.3.7 攝像頭安全 232
4.4 系統(tǒng)功能安全 233
4.4.1 功能安全與預期功能安全 233
4.4.2 機器學習的安全問題 238
4.4.3 機器學習的安全策略 239
4.5 本章小結(jié) 243
參考文獻 244
第5章 基于5G的車路協(xié)同自動駕駛場景 251
5.1 基于5G的車路協(xié)同場景 251
5.2 車輛?車輛（V2V）協(xié)同場景 254
5.2.1 V2V協(xié)同場景概述 254
5.2.2 主動異常預警 256
5.2.3 主動路權爭用協(xié)商 258
5.2.4 主動路權分配協(xié)商 262
5.3 車輛?基礎設施（V2I）協(xié)同場景 265
5.3.1 V2I協(xié)同場景概述 265
5.3.2 超視距認知 266
5.3.3 主動路權優(yōu)化 270
5.3.4 按需計算卸載 275
5.4 車輛?云端（V2N）協(xié)同場景 277
5.4.1 V2N協(xié)同場景概述 277
5.4.2 按需內(nèi)容分發(fā) 278
5.4.3 協(xié)同路線規(guī)劃 280
5.4.4 遠程駕駛 281
第6章 基于5G車路協(xié)同技術的智慧交通應用 283
6.1 智能道路與智能高速 283
6.1.1 智能路口 283
6.1.2 智能高速 288
6.2 智能泊車 289
6.2.1 智能停車 289
6.2.2 自動泊車 290
6.3 智能公交 291
6.4 智能出租車 293
6.5 智能貨運 294
6.6 智慧園區(qū) 296
第7章 展望 297
7.1 從車路協(xié)同到交通智聯(lián) 298
7.2 交通智聯(lián)網(wǎng)的機遇與挑戰(zhàn) 300
7.2.1 自主式交通系統(tǒng) 300
7.2.2 全程全網(wǎng)智慧互聯(lián) 302
7.2.3 自聚合高可信跨域協(xié)同 305
參考文獻 307
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