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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車的快速發(fā)展，智能化、協(xié)同化、多樣化的車輛應(yīng)用日漸豐富，多車協(xié)同智能是未來(lái)智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的必然趨勢(shì)，將會(huì)極大地提升交通安全和通行效率，改善駕駛體驗(yàn)，低時(shí)延、高可靠的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為多車協(xié)同應(yīng)用提供了有力的保障和支持。本書(shū)循序漸進(jìn)、全面系統(tǒng)地闡述了新一代車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)及智能網(wǎng)聯(lián)賦能多車協(xié)同的重要應(yīng)用和關(guān)鍵技術(shù)。其中，第１章介紹了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展與現(xiàn)狀，以及新一代車聯(lián)網(wǎng)的主要特征和關(guān)鍵技術(shù)。第２章介紹了多車協(xié)同定位感知系統(tǒng)架構(gòu)，以及多車協(xié)作機(jī)會(huì)定位、車路協(xié)同感知與追蹤和多車協(xié)作ＳＬＡＭ等關(guān)鍵技術(shù)。第３章聚焦車聯(lián)網(wǎng)賦能的多車協(xié)同霧計(jì)算，系統(tǒng)介紹了車聯(lián)網(wǎng)霧計(jì)算的概念和架構(gòu)，以及不同場(chǎng)景下多車協(xié)同霧計(jì)算的策略和方案設(shè)計(jì)。第４章介紹了智能網(wǎng)聯(lián)賦能的多車協(xié)作決策的關(guān)鍵技術(shù)，包括多車協(xié)作事件決策、電動(dòng)汽車協(xié)作能量交易、交叉路口多車協(xié)作通行以及多車協(xié)作路徑規(guī)劃。本書(shū)適用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車、自動(dòng)駕駛等行業(yè)的專業(yè)人員學(xué)習(xí)參考，也可作為大專院校通信網(wǎng)絡(luò)、智能交通和汽車相關(guān)專業(yè)師生的參考書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　張榮慶，分別于2009年和2014年畢業(yè)于北京大學(xué)，獲理學(xué)學(xué)士和工學(xué)博士學(xué)位；2014年至2018年在美國(guó)科羅拉多州立大學(xué)任職研究員，2019年起在同濟(jì)大學(xué)軟件學(xué)院任職副教授、博士生導(dǎo)師，上海市海外高層次人才。長(zhǎng)期從事車聯(lián)網(wǎng)、智能駕駛、移動(dòng)邊緣計(jì)算、多智能體協(xié)同等研究工作，迄今為止已撰寫(xiě)車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)學(xué)術(shù)專著2本（中、英文各1本），在國(guó)際權(quán)威期刊和頂級(jí)會(huì)議上發(fā)表論文150余篇，主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、青年科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目課題、上海市自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、國(guó)防軍工課題等國(guó)家級(jí)和省部級(jí)項(xiàng)目10余項(xiàng)，榮獲自然科學(xué)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)，并3次獲得IEEE通信領(lǐng)域兩大旗艦會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)（ICC 2016、GLOBECOM 2018、ICC 2019）

圖書(shū)目錄

前　言
第1 章
新一代車聯(lián)
網(wǎng)系統(tǒng)
1.1　智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展與現(xiàn)狀／００１
１.１.１　智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展歷史／００１
１.１.２　智能網(wǎng)聯(lián)汽車的現(xiàn)狀／００３
1.2　車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)／００５
１.２.１?。担牵?Ｂ５Ｇ移動(dòng)通信系統(tǒng)介紹／００６
１.２.２　車聯(lián)網(wǎng)的主要特征和應(yīng)用需求／００８
１.２.３?。担牵?Ｂ５Ｇ車聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)／０１１
1.3　基于車聯(lián)網(wǎng)的智能網(wǎng)聯(lián)體系架構(gòu)／０１５
第2 章
多車協(xié)同定
位與感知
2.1　多車協(xié)同定位感知系統(tǒng)／０１７
２.１.１　車輛定位感知技術(shù)與傳感器類型／０１８
２.１.２　多車全局感知環(huán)境構(gòu)建／０２３
2.2　基于聯(lián)盟博弈的多車協(xié)作機(jī)會(huì)定位／０２７
２.２.１　多車協(xié)作定位技術(shù)／０２８
２.２.２　基于重疊聯(lián)盟博弈的機(jī)會(huì)鏈路選擇方案／０３３
２.２.３?。樱校粒祝?算法以及應(yīng)用／０４４
２.２.４　基于粒子濾波的混合協(xié)作定位方案／０４９
2.3　基于車路協(xié)同的車輛感知與追蹤／０５７
２.３.１　多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合／０５７
２.３.２　車路協(xié)同車輛感知與追蹤／０６４
２.３.３　路測(cè)實(shí)驗(yàn)與性能分析／０７３
2.4　多車協(xié)作SLAM ／０７８
２.４.１　ＳＬＡＭ技術(shù)與ＬＯＡＭ算法介紹／０７９
２.４.２　多車協(xié)作ＳＬＡＭ架構(gòu)介紹／０８１
２.４.３　多車協(xié)作ＳＬＡＭ架構(gòu)性能分析／０８６
２.４.４　多車協(xié)作ＳＬＡＭ未來(lái)挑戰(zhàn)／０９０
第3 章
多車協(xié)同霧
計(jì)算
3.1　車聯(lián)網(wǎng)霧計(jì)算介紹／０９３
３.１.１　霧計(jì)算的概念與發(fā)展／０９３
３.１.２　多車協(xié)作車聯(lián)網(wǎng)霧計(jì)算／０９７
3.2　車聯(lián)網(wǎng)協(xié)同霧計(jì)算架構(gòu)／１００
３.２.１　車聯(lián)網(wǎng)協(xié)同霧計(jì)算整體架構(gòu)／１００
３.２.２　車聯(lián)網(wǎng)協(xié)同霧計(jì)算系統(tǒng)模型／１０２
3.3　基于聯(lián)盟博弈的多車協(xié)同計(jì)算／１０６
３.３.１　可重疊聯(lián)盟協(xié)作計(jì)算框架／１０６
３.３.２　霧計(jì)算協(xié)作聯(lián)盟系統(tǒng)模型／１０７
３.３.３　基于可重疊聯(lián)盟的多車協(xié)作計(jì)算方案／１０９
３.３.４　可重疊聯(lián)盟協(xié)作計(jì)算性能分析／１１８
3.4　基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的跨域協(xié)作車聯(lián)網(wǎng)霧計(jì)算／１２２
３.４.１　多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介／１２２
３.４.２　跨域協(xié)作車聯(lián)網(wǎng)霧計(jì)算架構(gòu)／１２８
３.４.３　跨域協(xié)作計(jì)算任務(wù)卸載方案設(shè)計(jì)／１３３
３.４.４　跨域協(xié)作車聯(lián)網(wǎng)霧計(jì)算性能分析／１４１
第4 章
多車協(xié)作
決策
　4.1　基于區(qū)塊鏈的多車協(xié)作事件決策／１５３
４.１.１　分層式車聯(lián)網(wǎng)區(qū)塊鏈架構(gòu)設(shè)計(jì)／１５４
４.１.２　事件驅(qū)動(dòng)的多車協(xié)作決策系統(tǒng)模型／１６３
４.１.３　基于區(qū)塊鏈的多車協(xié)作事件判斷方案／１６５
４.１.４　多車協(xié)作事件決策性能分析／１７４
4.2　電動(dòng)汽車協(xié)作能量交易決策／１８６
４.２.１　電動(dòng)汽車協(xié)作充電機(jī)制／１８６
４.２.２　車聯(lián)網(wǎng)賦能多車協(xié)作能量交易架構(gòu)／１９１
４.２.３　基于匹配理論的電動(dòng)汽車協(xié)作能量交易方案／１９４
４.２.４　多車協(xié)作充放電能量交易性能分析／２０６
4.3　交叉路口多車協(xié)作通行決策／２１１
４.３.１　無(wú)信號(hào)燈交叉路口管理介紹／２１１
４.３.２　無(wú)信號(hào)燈交叉路口車輛通行建模／２１２
４.３.３　中心式多車協(xié)作通行方案／２１６
４.３.４　分布式多車協(xié)作通行方案／２２８
4.4　基于協(xié)作強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多車協(xié)作路徑規(guī)劃／２４１
４.４.１　協(xié)作強(qiáng)化學(xué)習(xí)介紹／２４２
４.４.２　多智能體路徑規(guī)劃問(wèn)題／２４５
４.４.３　基于模仿學(xué)習(xí)的多車協(xié)作路徑規(guī)劃／２４７
４.４.４　基于分層協(xié)作學(xué)習(xí)的多車協(xié)作路徑規(guī)劃／２５２
４.４.５　多車協(xié)作路徑規(guī)劃性能分析／２６０
參考文獻(xiàn)／２６４