从车联网到自动驾驶 汽车交通网联化 智能化之路 人民邮电出版社

本书全面介绍车联网、网联自动驾驶和智能交通相关领域的产业、技术和政策的发展现状与发展趋势，并分析和研究车联网、网了自动驾驶和智能交通的应用、业务需求、数据交换、体系架构和技术发展路径，分析我国在车联网与网联自动驾驶和智能交通相关领域现状与存在的问题，提出应对方略。

中国移动研究院zi深研究员，现在研究方向包括：物联网、车联网、智能汽车、工业互联网、智能制造等领域的产业研究，和国际运营商转型战略研究。1985年，东南大学无线电工程系硕士，1994年，北京邮电大学信息工程系博士，2005年，复旦大学/挪威管理学院工商管理硕士。曾任UT斯达康（中国）有限公司技术与标准战略总监。

目

录

第 一章 汽车与交通的网联化和智能化  1

11 工业革命的发展历程

 1

12 汽车的起源和发展的驱动力

 2

121 汽车的发明

 2

122 汽车的电子化

 3

123 车联网——汽车的网联化

 5

124 汽车的智能化与自动化

 7

125 车辆和交通数据信息的共享化

 9

13 智能汽车与自动驾驶未来的发展

 11

D二章 汽车电子控制技术和诊断系统  13

21 汽车电子控制系统

 13

211汽车电子控制系统工作原理

 13

212汽车电子控制系统软件的标准化 —— AutoSAR  16

213汽车微控制器及典型芯片产品

 18

214汽车电子控制系统的应用

 20

2141发动机管理系统

 20

2142电子控制的自动变速器

 21

2143制动防抱死系统

 22

2144电子控制悬架系统

 22

5

2145电动助力转向系统

 22

2146 纯电动汽车的电子控制系统

 23

22 汽车控制总线  24

221控制局域网 —— CAN总线

 25

222 局部连接网络 —— LIN总线

 27

223 汽车总线的发展趋势—— 车载以太网

 28

2231 车载以太网标准

 28

2232 时间敏感网络的基本原理和关键技术

 29

2233 车载以太网的发展趋势

 30

23 汽车诊断系统  32

231汽车诊断系统的工作原理

 33

232汽车诊断通信协议

 34

233车辆数据与车辆数据信息服务

 36

2331车辆数据 36

2332 网联车载诊断终端

 37

2333 车辆数据信息服务与产业生态

 39

2334 网联车载诊断终端的发展

 40

汽车网联化 43

第三章 车联网技术与定位导航  44

31 车联网体系架构及数据信息共享

 44

311车联网体系架构  44

312 车辆与交通数据信息的共享

 46

6

32 基于专yong短距离通信的V2X协同通信

 47

321 专yong短距离通信(DSRC)技术

 48

322 IEEE 80211p协议

 49

323 IEEE 1609X协议

 51

324 DSRC的应用和发展

 52

33 蜂窝移动通信  53

331 2G/3G蜂窝移动通信

 54

332 4G蜂窝移动通信

 55

333 5G蜂窝移动通信

 55

334蜂窝-V2X（C-V2X）协同通信 57

3341 C-V2X协同通信标准的发展

 57

3342 C-V2X协同通信网络架构

 59

3343 C-V2X协同通信产业发展现状

 60

34 卫星定位系统和惯性导航系统

 62

341 卫星定位系统

 62

3411卫星定位的原理

 63

3412 卫星定位系统的发展情况

 64

3413 地基增强系统及高精度卫星定位

 65

342 惯性导航系统

 66

3421 惯性导航系统的工作原理

 66

3422 惯性导航系统与卫星的融合定位

 67

第四章 车载终端与车载信息服务  71

7

41 车载信息服务终端的演进与发展

 71

411车载信息娱乐系统

 71

412 车载信息服务终端与应用

 73

42 车载信息服务终端操作系统

 75

421 车载信息服务终端的软件体系结构

 75

422 WinCE车载操作系统

 76

423 QNX的车载操作系统

 78

424 阿里YunOS车载操作系统

 81

425车载信息娱乐产业联盟(GENIVI)的操作系统

 82

43整车厂主导的车载信息服务模式

 87

431 汽车导航服务

 88

432 信息娱乐服务

 89

433 通信服务

 90

434 上网服务

 91

435 道路救援与紧急救援服务

 93

44 服务提供商主导的车载信息服务模式

 95

45 基于智能手机的车载信息服务投影模式

 98

451 Mirrorlink  99

452 苹果的CarPlay  100

453 谷歌的Android Auto  101

454 投影模式的比较

 103

46 商业运输管理服务

 104

8

第五章 网联驾驶与协作式智能交通  109

51 网联驾驶生态环境

 109

52 网联驾驶体系架构

 111

521 交通运行数据

 112

522运输出行数据  114

523数据交换  115

53 网联驾驶应用  117

531 交通安全应用

 117

5311 V2V交通安全应用

 118

5312 V2I交通安全应用

 121

532 交通管理应用

 123

533 节能环保应用

 126

534 道路管理应用

 129

535 公交运输管理应用

 130

536 商业运输管理应用

 132

537 个人与车辆出行应用

 134

54 各国网联驾驶和协作式智能交通应用与示范

 136

541美国网联汽车应用与示范

 136

5411美国网联汽车参考实现体系架构

 136

5412安娜堡V2X网联汽车应用示范

 137

542欧洲协作式智能交通应用与示范

 139

5421协作式智能交通C-ITS协议架构

 139

9

5422协作式智能交通应用与示范

 140

543 日本智能交通和网联驾驶应用与示范

 141

544智能交通和网联驾驶应用的发展趋势

 142

汽车智能化 144

第六章 智能汽车与自动驾驶  145

61 自动驾驶的分级与发展趋势

 145

611自动驾驶的分级  145

612 自主式自动驾驶发展路线图

 148

62 驾驶辅助及其功能

 149

63 自动驾驶的演进路径与功能体系架构

 151

631 自动驾驶的演进路径

 151

632 汽车智能化技术对人类驾驶的替代

 152

633 自动驾驶功能体系架构

 153

634 自动驾驶决策子系统的功能

 155

6341路径规划 156

6342 行为决策

156

6343 运动规划 158

6344 操作指令 160

6345控制执行 160

635 自动驾驶闭环控制系统

 160

64 自动驾驶中的关键技术

 162

第七章 视觉传感设备  166

10

71 车载传感设备的作用

 166

72 摄像头传感器  169

721 车载摄像头的位置及功能

 170

722 摄像头传感器典型产品

 171

73 红外夜视摄像头传感器

 173

731 被动红外热成像技术

 174

732 主动红外成像技术

 174

733 红外夜视摄像头的典型产品

 175

74 视觉识别技术  176

741 Mobileye的单目视觉识别

 176

7411 Mobileye的视觉处理芯片及研发历程

 177

7412 Mobileye的驾驶辅助

 178

742 图森科技基于深度学习的视觉识别

 178

743 中科慧眼的双目视觉检测

 179

744 总结

 181

第八章 车载雷达  184

81 车载毫米波雷达  185

811车载毫米波雷达工作原理

 186

812车载毫米波雷达的位置及功能

 187

813 毫米波雷达典型器件

 189

8131 基于PCB板的毫米波天线

 189

8132 毫米波收发模块微波集成电路

 190

11

814 车载毫米波雷达系统典型产品

 191

815 防碰撞测试评价标准

 193

816 车载毫米波雷达的技术发展趋势

 194

82 车载超声波雷达  195

821 车载超声波雷达工作原理

 196

822 车载超声波雷达的位置及功能

 197

823 车载超声波雷达典型产品

 198

83 车载激光雷达  201

831 车载激光雷达工作原理及分类

 201

832 3D扇形扫描激光雷达典型产品

 202

8321 3D扇形扫描激光雷达的位置及功能

 202

8322 Ibeo 3D扇形扫描激光雷达

 202

8323 Quanergy固态激光雷达

 206

833 3D旋转式扫描激光雷达典型产品

 208

8331 3D旋转式扫描激光雷达的功能

 208

8332 Velodyne 3D旋转式扫描激光雷达

 209

834 车载激光雷达产业现状与技术发展趋势

 215

第九章 高精度地图及创建、制作和共享  218

91 高精度地图的作用与架构

 219

911 高精度地图的作用

 219

９12 高精度地图的分层体系架构

 220

９13 类型1-永jiu静态数据

 222

12

９14 类型2-准静态数据

 223

９15 类型3-准动态数据

 223

９16 类型4-高度动态数据

 224

92 同步定位与地图创建(SLAM)  224

921 基于SLAM技术的车辆环境感知地图创建

 225

922 基于SLAM技术的高精度车辆定位

 227

９3 高精度静态地图的制作

 227

９3１

静态地图数据采集生态环境

 228

９3２

高精度地图数据更新

 229

９3３

英伟达端到端高精度地图制作方案

 230

９3４ Civil Maps实时高精度地图制作方案

 231

９4 高精度地图典型产品

 232

９4１

谷歌街景地图 232

９4２ HERE 3D高精度地图

 234

９4３

我国自动驾驶地图典型产品

 235

９4３１

百度地图  235

９4３２

高德地图  236

９4３３

四维图新  237

95 动态地图数据更新与共享

 238

951 准动态地图数据的采集与发布

 238

952 高度动态数据的采集与发布

 241

953 Mobileye道路经验管理系统的地图数据采集与发布

 242

13

954 博世道路特征的采集与发布

 243

955 大陆集团准动态地图数据的采集与发布

 245

956 HERE准动态地图数据的采集与发布

 246

第十章 人工智能与自动驾驶  249

101 人工智能的发展

 249

1011 人工智能的基本概念 249

1012 人工智能的发展历史 251

10121 专家系统

 251

10122 机器学习系统

 251

1013 人工智能在自动驾驶中的应用

 252

102 人工神经网络与自动驾驶

 253

1021 人工神经网络的原理与发展

 253

10211 监督学习的神经网络

 254

10212非监督学习与深度神经网络

 255

1022人工神经网络在自动驾驶中的应用

 257

10221 环境识别和地图创建

 257

10222深度学习与轨迹规划

 257

1023 英伟达端到端的自动驾驶深度神经网络训练

 258

10231 路情数据采集

 258

10232 深度神经网络训练

 259

10233 驾驶场景仿真器

 260

10234 英伟达人工智能汽车BB8  261

14

10235 打开神经网络黑箱

 262

1024深度神经网络路情数据共享

 263

103 增强学习与自动驾驶

 266

1031 增强学习的原理及应用

 266

1032 深度增强学习的自动驾驶决策应用

 267

104贝叶斯网络与自动驾驶

 269

1041 贝叶斯网络的原理及应用

 269

1042贝叶斯网络的自动驾驶应用

 270

105基于云端决策的联网自动驾驶和智能交通

 272

产业发展与政策  276

第十一章 自动驾驶产业生态与产业发展  277

111 自动驾驶出行服务与产业生态

 277

1111 新兴的自动驾驶出行服务

 277

1112 新兴的自动驾驶产业链

 278

1113 自动驾驶的发展路径 280

112 车载计算平台与自动驾驶产业生态

 281

1121 人工智能超算芯片 281

11211 图形处理单元（GPU）及典型产品

 282

11212 可编程门阵列（FPGA）

 284

11213 专yong集成电路（ASIC）

 285

1122 英伟达的车载计算平台与自动驾驶产业生态

 285

11221 英伟达的车载计算平台Drive PX  285

15

11222 人工智能汽车软件平台 (AI CAR PLATFORM)  287

11223 英伟达的自动驾驶产业生态

 288

1123 英特尔的车载计算平台与自动驾驶产业生态

 289

11231 英特尔的车载计算平台Intel Go  289

11232 Mobileye的自动驾驶软件能力

 290

11233 英特尔的自动驾驶产业生态

 291

113 人工智能软件开发商的自动驾驶系统

 291

1131 谷歌 L4 级别的无人驾驶汽车

 291

11311 市场定位和技术路径

 291

11312 解决方案与发展历程

 292

1132 百度 L4 与L3级别的自动驾驶系统

 294

11321 市场定位和技术路径

 294

11322 L4级别的自动驾驶系统与发展历程

 295

11323 L3级别的自动驾驶系统与发展历程

 297

114 汽车集成商的自动驾驶系统

 298

1141 德尔福的L4 级别的自动驾驶系统

 298

11411 市场定位和技术路径

 298

11412 解决方案与发展历程

 299

1142 博世的自动驾驶解决方案

 303

11421 市场定位和技术路径

 303

11422 解决方案与发展历程

 303

115 汽车制造商的自动驾驶系统

 305

16

1151 奥迪 L3 级别的自动驾驶系统

 305

11511 市场定位和技术路径

 305

11512 奥迪的车载计算平台zFAS  306

11513 解决方案与发展历程

 310

1152 特斯拉L2/L3级别的自动驾驶系统

 312

11521 市场定位和技术路径

 312

11522 发展历程与自动驾驶交通事故

 313

1153福特 L4 级别的无人驾驶汽车

 316

11531 市场定位和技术路径

 316

11532 解决方案与发展历程

 316

1154 通用的L2与L4 级别的自动驾驶系统

 319

11541 市场定位和技术路径

 319

11542 L2自动驾驶系统与发展历程

 319

11543 L4自动驾驶系统与发展历程

 320

1155 丰田 L2 /L3与L4级别的自动驾驶系统

 321

11551 市场定位和技术路径

 321

11552 解决方案与发展历程

 322

第十二章 国外产业发展政策  328

121 美国产业发展政策

 329

1211美国网联驾驶与智能交通产业发展政策

 329

12111美国交通部与V2X网联汽车应用项目

 329

12112 V2V 安全应用与V2V终端强制安装法规

 330

17

1212 美国自动驾驶产业发展政策

 331

12121 《自动驾驶汽车政策指南》

 332

12122 《自动驾驶系统指南：安全愿景20》

 333

12123 美国十大自动驾驶测试场

 335

122 欧洲产业发展政策

 336

1221欧盟协作式智能交通产业发展政策

 336

1222 欧洲相关国家自动驾驶产业发展政策

 337

12221 德国

 337

12222英国

 338

12223 法国

 338

12224 瑞典

 338

123 日本产业发展政策

 339

1231日本网联驾驶与智能交通产业发展政策

 339

1232 日本自动驾驶产业发展政策

 341

124 亚洲相关国家产业发展政策

 343

1241韩国自动驾驶产业发展政策

 343

1242新加坡自动驾驶产业发展政策

 343

第十三章 我国智能交通/汽车产业发展现状与未来  346

131我国相关产业发展政策

 346

1311《智能汽车创新发展战略》

 346

1312《汽车产业中长期发展规划》

 346

1313《推进“互联网 ”便捷交通

促进智能交通发展的实施方案》

 347

18

1314《新一代人工智能发展规划》

 348

1315《国家集成电路产业发展推进纲要》

 348

132 我国相关标准化组织与标准化工作

 349

1321 全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会

 349

1322 中国智能网联汽车产业技术创新联盟

 350

13221 智能网联汽车技术路线图

 351

13222 技术研究和标准制定

 353

1323 中国通信标准化协会 354

1324 IMT-2020(5G)推进组

 354

1325 车载信息服务产业应用联盟

 355

1326 公an部道路交通管理标准化技术委员会

 356

1327 《国家车联网产业标准体系建设指南》

 356

13271 车联网产业标准体系总体架构

 357

13272 智能网联汽车标准体系

 357

13273 信息通信标准体系

 358

13274 电子产品与服务标准体系

 360

13275 智能交通相关标准体系

 362

13276 车辆智能管理标准体系

 363

133 我国网联智能汽车和智能交通的应用示范

 364

1331 新一代国家交通控制网示范工程

 365

1332 上海智能网联汽车试点示范

 365

1333 重庆智能汽车集成系统试验区（i-VISTA）

 367

19

1334 北京/河北智能汽车与智慧交通应用示范

 370

134 智能交通与自动驾驶面临的主要挑战

 370

1341车联网产业标准体系的挑战

 370

1342 我国汽车行业研发投入不足

 371

135 我国的产业发展机遇与应对方略

 373

1351 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

 373

1352 加强跨行业跨领域的总体架构设计与标准化工作

 374

1353 加大车联网与网联自动驾驶和智能交通的研发投入

 374

1354 建立跨部门跨行业的政策协同和项目运作机制

 375