智能交通系统中的车辆协作控制 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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郭戈，岳伟著

图书标签:

智能交通系统
车辆协作
控制理论
自动驾驶
交通工程
无线通信
网络安全
优化算法
建模与仿真
V2X技术

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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111532095

版次：1

商品编码：11932148

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名：中国制造2025前沿技术丛书电气自动化新技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：202

具体描述

编辑推荐

适读人群：智能交通系统及车辆控制等领域的研究人员及自动控制和交通系统工程等专业的教师,相关?

《智能交通系统中的车辆协作控制》针对下一代智能交通系统中的车辆协作控制这一核心技术，全面概括了著者及其团队在车辆协作控制领域的一系列研究成果，重点介绍了车联网中的车辆通信协调、基于车联网和车载传感器的自适应车辆巡航控制、非线性动态恶劣天气条件下车载传感器检测受限或失效时的车辆协作巡航控制、通信调度与车辆协作控制协同设计等关键技术问题及其解决方法。本书视角独特，选题侧重车联网的通信资源分配与车辆协作控制的协同设计，为下一代交通控制技术提供了新的思路和方法。本书注重理论和实践并重，既有严谨细致的理论分析和论证，又提供了丰富详实的仿真分析和基于智能交通实验平台的实验结果，不仅便于读者充分理解智能交通系统的有关概念和方法，也有助于读者快速掌握车辆协作控制算法并付诸实际应用。

内容简介

作者简介

　　郭戈，男，1972年1月生，大连海事大学二级教授、博士生导师，IEEE高级会员，是Systems, Control & Communications国际期刊创刊主编，担任多个国际SCI期刊副主编及国内自动化领域期刊《自动化学报》编委、中国自动化学会过程控制委员会委员。在国际国内期刊发表论文200余篇，其中SCI／EI收录170余篇，在国家科学技术学术出版基金资助下出版学术专著3部。主持国家、省部级科研项目近20项，研究成果获辽宁省科技进步一等奖、甘肃省科技进步一等奖、辽宁省自然科学三等奖各1次，获发明专利和计算机软件著作权4项。培养博士、硕士及博士后70余人，指导学生获挑战杯省级一等奖。曾获甘肃省“十大杰出青年”提名、浙江省钱江学者讲座教授、大连市领军人才等荣誉。岳伟，男，1981年10月生，大连海事大学讲师。在国际国内期刊发表论文20余篇，其中SCI／EI收录16篇，主持1项国家科学基金及2项横向课题。

前言/序言

　　蓬勃发展的车联网技术、智慧道路及无人车技术促使以智能车路系统为核心的新一代智能交通技术研究成为近年来的热点领域之一。智能车路系统是典型的信息物理系统，其中大量的车辆通过车联网交换信息，协调和同步车辆流高效通信且平稳安全行驶至关重要。由于高速行驶的车辆实时控制周期和接入网络的时间较短，无线网络状态易受环境及车辆影响，且车联网可容纳有限的车辆同时通信，车载传感器在恶劣条件下感知能力受限甚至失效，因此，智能交通系统中的车辆协作控制极具挑战性。

　　本书结合复杂车辆动态及智能车路系统中的车联网通信局限性、车载传感器感知能力受限及失效，系统地论述了车辆协作通信及控制的理论、方法和实验验证与分析。具体而言，针对车联网通信带宽限制导致的车辆流反馈信息异质问题，提出分层结构的集中式保性能车辆队列控制方法，将车辆队列描述为多子系统关联的交叠式系统，基于包含原理、解耦和车辆队列稳定性理论，得到分布式车辆队列控制方法体系。针对低能见度条件下的车载传感器测量范围有限问题，综合考虑燃油及制动延时，提出一种变结构保性能车辆队列控制算法；考虑恶劣天气条件下的传感器失效问题，基于切换控制理论中的平均驻留时间法，得到车辆队列稳定性与传感器失效率、采样周期之间的定量关系。最后，综合考虑非线性车辆动态、车联网通信限制和其他不确定性因素，研究了车辆协作自适应巡航控制的变结构PID控制方法、自适应神经网络及反步法等非线性控制方法。在基于Arduino车辆的交通控制实验平台上验证了上述控制方法的实用性。

　　本书汇总了著者及其团队在车辆协作控制领域多年的研究成果，对智能交通系统及车辆控制等领域的研究人员及自动控制和交通系统工程等专业的教师具有较高的参考价值，也适合相关领域的研究生作为开展学术探索的参考书。

　　本书的撰写得到王丽媛、文世喜、赵园等研究生的大力支持，他们对书中的一些理论和方法做了大量的研究和仿真工作，对本书的出版提出过许多宝贵的建议。本书的研究工作和撰写得到国家自然科学基金、霍英东教育基金、教育部新世纪优秀人才支持计划项目的资助，在此表示衷心感谢。

　　著者水平有限，书中不妥之处在所难免，恳请广大读者批评指正。

《车联网通信技术与应用》本书深入探讨了车联网（V2X）通信技术的各个层面，从底层协议栈的设计到实际应用场景的落地，为读者构建了一个全面而系统的知识框架。全书共分为五个部分，详细阐述了构建未来智能交通网络的关键技术与发展趋势。第一部分：车联网通信基础理论本部分首先介绍了车联网通信的基本概念、发展历程及其在智能交通系统中的核心作用。我们将追溯车联网从最初的理念萌芽到如今蓬勃发展的全过程，分析不同阶段的技术演进和市场驱动因素。随后，重点解析了车联网通信的关键技术要素，包括但不限于：无线通信技术：详细介绍支持车联网的各种无线通信技术，如DSRC（专用短程通信）和C-V2X（蜂窝车联网）技术。我们将深入分析DSRC的工作原理、频谱分配、协议栈结构及其优缺点。同时，重点阐述C-V2X的演进，包括LTE-V2X（PC5和Uu接口）和5G NR V2X，对比分析它们在时延、带宽、可靠性、覆盖范围以及与蜂窝网络融合性等方面的优势和劣势。通信协议栈：深入剖析车联网通信协议栈的各层功能，包括物理层、数据链路层、网络层、传输层以及应用层。我们将详细讲解IEEE 802.11p、ETSI ITS-G5等DSRC协议，以及3GPP定义的C-V2X协议栈。对于每一层，都会探讨其关键技术，如调制解调方式、信道访问机制、网络拓扑、路由选择、数据传输策略等，并结合实际通信场景进行案例分析。安全与隐私：强调车联网通信中的安全挑战，包括数据篡改、身份伪造、拒绝服务攻击等。我们将介绍成熟的安全机制，如数字签名、加密算法、证书管理、信任管理等，并探讨如何构建安全的通信环境，保护车辆和乘客的隐私信息。定位与感知：阐述高精度定位技术在车联网中的重要性，包括GPS、GNSS、RTK、惯性导航以及多传感器融合定位等。同时，分析车联网感知层技术，如车载传感器（摄像头、雷达、激光雷达）的数据融合与信息共享，为车辆提供准确的环境感知能力。第二部分：车联网通信关键技术详解本部分将对第一部分提出的关键技术进行更为深入和细致的讲解。 DSRC技术深度解析：详细讲解DSRC的物理层特性，包括其工作频段（如5.9 GHz ISM频段）、调制方案（如OFDM）以及传输速率。深入研究MAC层协议，如DCF（分布式协调函数）和EDCA（增强的分布式信道访问），分析其在车流密集场景下的性能表现。对网络层和传输层协议进行剖析，探讨其在车辆移动环境下的适应性。 C-V2X技术演进与标准化：详细介绍LTE-V2X，包括其两种基本模式：直接通信（PC5接口）和网络通信（Uu接口）。深入分析PC5模式的低时延、高可靠性特性，以及Uu模式与蜂窝网络的融合优势。重点讲解5G NR V2X，包括其在更低时延、更高带宽、更大连接数以及对不同服务等级（如URLLC, eMBB）支持方面的突破，以及NR V2X的安全特性和演进方向。波形设计与信道编码：探讨适合车联网通信场景的无线波形设计，如OFDM及其变种，分析其对抗多径衰落和多普勒频移的能力。深入研究各种信道编码技术，如卷积码、Turbo码、LDPC码等，以及它们在提高通信可靠性方面的作用。多址接入技术：分析和比较不同多址接入技术在车联网场景下的适用性，包括TDMA（时分多址）、FDMA（频分多址）、CDMA（码分多址）以及OFDMA（正交频分多址）。特别关注OFDMA在5G V2X中的应用，以及动态资源分配策略。高效资源管理：探讨在有限的频谱资源下，如何实现高效的频谱分配、功率控制和用户调度，以满足不同V2X应用场景的服务质量（QoS）需求。第三部分：车联网通信应用场景与性能评估本部分将聚焦于车联网通信在实际智能交通系统中的应用，并介绍评估其性能的方法。基础安全应用（BSI）：详细介绍车辆发出的基本安全消息（BSM）及其重要性，例如前方障碍物预警、紧急刹车灯提示、交叉路口碰撞预警等。分析这些应用如何通过V2V（车辆对车辆）通信提高行车安全。增强的V2I应用：探讨车辆与基础设施之间的通信（V2I），如交通信号灯相位与配时优化、可变限速提示、路侧感知信息共享等。分析V2I如何改善交通流量，减少拥堵。 V2P与V2N应用：介绍车辆与行人（V2P）以及车辆与网络（V2N）之间的通信。V2P应用包括行人检测警告、弱势交通参与者保护等。V2N应用则涵盖远程信息服务、车载信息娱乐、软件升级等。车路协同感知与决策：深入探讨如何通过V2X技术实现多车和路侧单元之间的数据共享，构建协同感知系统。分析协同感知数据如何支持更高级别的自动驾驶和决策制定，例如超视距感知、协同变道、编队行驶等。性能评估方法与仿真平台：介绍评估车联网通信性能的关键指标，如通信时延、数据包丢失率、吞吐量、可靠性、覆盖范围等。详细讲解常用的仿真工具和平台，如NS-3、OMNeT++、MATLAB/Simulink等，以及如何在仿真环境中搭建真实场景进行测试和优化。第四部分：车联网通信网络架构与互联互通本部分将从宏观角度审视车联网通信的网络架构，并探讨不同系统间的互联互通问题。 V2X网络架构设计：介绍面向车联网的通信网络架构，包括边缘计算（MEC）在车联网中的作用，如何通过边缘节点为车辆提供低时延的数据处理和决策支持。分析集中式与分布式网络架构的优劣。信息服务平台与数据管理：探讨如何构建车联网信息服务平台，实现车辆数据的汇聚、处理、存储和分发。分析大数据分析和人工智能在提升交通效率和安全方面的潜力。跨域互联互通：解决不同通信标准（如DSRC与C-V2X）、不同运营商网络以及不同车企系统之间的互联互通问题，确保车联网生态系统的开放性和兼容性。标准化与监管：介绍国际和国内在车联网通信领域的标准化进展，如3GPP、ETSI、IEEE等组织的标准制定工作。同时，讨论相关的政策法规和监管要求，为车联网的规模化部署提供指导。第五部分：车联网通信发展趋势与未来展望本部分将对车联网通信的未来发展方向进行预测，并探讨其潜在的影响。 5G/6G V2X的深度融合：展望5G V2X在自动驾驶、高清地图下载、高精度定位等方面的应用潜力，并探讨6G技术可能为车联网带来的革命性变革，例如超低时延、天地一体化通信、人工智能原生网络等。人工智能与车联网的协同：分析人工智能技术（如机器学习、深度学习）如何与车联网通信相结合，实现更智能的交通管理、更精准的预测以及更优化的通信资源调度。车路云一体化发展：探讨车、路、云三者融合协同的未来趋势，如何通过云平台整合海量车辆数据，实现智慧交通的全局优化。新兴应用探索：展望车联网在车队管理、共享出行、自动驾驶服务、交通安全监测、应急响应等领域的新兴应用，以及这些应用如何改变人们的出行方式和生活。本书旨在为从事车联网通信技术研究、产品开发、系统集成以及相关领域学习的读者提供一份详实而权威的参考。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解车联网通信的核心技术原理，掌握各类通信标准的特点和应用，并对未来车联网的发展趋势有清晰的认识。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书简直像一本启明星，照亮了我对未来交通的无限遐想。在阅读之前，我一直以为智能交通系统只是停留在自动驾驶的层面，殊不知它背后隐藏着如此庞大而精妙的协同网络。作者以一种极其生动且逻辑严谨的方式，将原本抽象的技术概念变得触手可及。例如，书中对于“车联网”（V2X）的深入剖析，让我惊叹于车辆之间信息的传递速度和准确度。不再是孤立的个体，而是相互感知、相互协调的“有机体”。书中描绘的场景，比如在繁忙的十字路口，车辆如何通过算法提前协商通行顺序，避免了拥堵和碰撞，这简直就像一部科幻电影中的情节，却被作者用扎实的理论和实例一一解读。我尤其欣赏作者在阐述“分布式控制”时所展现的深刻洞察。不同于传统的集中式控制，这种去中心化的模式，让每一辆车都成为决策单元的一部分，极大地提升了系统的鲁棒性和响应速度。当一部分车辆出现故障或通信中断时，整个系统并不会瘫痪，而是能够通过剩余的车辆进行动态调整，这对于保障交通安全至关重要。书中通过大量的仿真案例和理论模型，证明了分布式控制在复杂交通环境下的优越性。我甚至开始想象，未来出行不再是简单的“从A到B”，而是一场由无数智能车辆共同参与的、高度优化的“集体舞蹈”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于，它并没有止步于技术的介绍，而是深刻地探讨了“智能交通系统中的车辆协作控制”所带来的社会效益和潜在挑战。作者在展望未来时，没有回避可能出现的隐私泄露、数据安全以及伦理困境等问题，这让我觉得这本书更加的真实和接地气。例如，在探讨“数据共享与隐私保护”时，作者提出了多种解决方案，并分析了它们各自的优劣，这对于正在经历数据爆炸式增长的我们来说，具有极高的参考价值。我尤其对书中关于“多智能体协调”的章节印象深刻。当大量的车辆需要在复杂的环境中共同完成某个任务，例如紧急救援或赛事保障时，如何保证它们的有效协调，避免混乱，这是一个巨大的挑战。作者通过引入“分布式强化学习”等先进技术，展示了如何让车辆群体像一个高度配合的团队一样，高效地完成任务。我甚至能够想象，未来当发生大型活动时，交通系统能够自动进行规划和调度，确保所有参与者的安全和便利，这简直是令人振奋的。

评分☆☆☆☆☆

这本书让我对“人机共驾”模式下的车辆协作控制有了全新的认识。作者在探讨“驾驶员行为建模”时，将人类驾驶员的习惯、偏好以及潜在的失误纳入了控制系统的考量范围，这让我看到了一个更加人性化的智能交通系统。当人类驾驶员与自动驾驶系统共同协作时，如何实现无缝的 Übergang，如何保证安全，是亟待解决的问题。书中提出的“意图预测”技术，能够提前感知驾驶员的操作意图，从而实现更加平顺的协同。我印象最深刻的是，作者在分析“紧急情况下的协同决策”时，提出的“风险评估与规避”策略。在突发状况发生时，车辆不仅需要自身做出快速反应，还需要与其他车辆进行有效的协同，共同降低风险。书中通过模拟各种危险场景，展示了智能交通系统是如何在这种极端情况下，通过多方协作，最大限度地保障乘客安全。这让我觉得，未来的交通系统，将不再是冰冷的机器，而是一个能够理解人类需求、并能在关键时刻保护我们的“智慧伙伴”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值在于，它不仅仅局限于技术层面的探讨，更深入地挖掘了“智能交通系统中的车辆协作控制”对社会发展带来的深远影响。作者在展望“智慧城市”的未来时，将车辆协作控制置于整个城市交通网络的宏观视角下进行审视。这不仅仅是车辆之间的“小协作”，更是整个城市“大交通”的有机组成部分。书中描绘的场景，例如通过车辆协作控制，实现城市物流的高效配送，减少交通拥堵，降低环境污染，简直是为城市的可持续发展“量身定制”的解决方案。我尤其欣赏作者在“城市交通流优化”部分的论述。通过对整个城市交通网络的实时监测和智能调度，车辆协作控制能够实现交通资源的最佳配置。这就像是在指挥一场庞大的“交通交响乐”，每一个交通参与者都扮演着重要的角色，共同奏响和谐的乐章。书中提出的“基于全局优化的交通信号与车辆路径联合控制”概念，让我看到了未来城市交通管理的无限可能。我甚至能够想象，未来出行，我们将不再为停车难、拥堵而烦恼，而是能够轻松享受高效、便捷的城市生活。

评分☆☆☆☆☆

这是一本极其具有前瞻性的著作，它所描绘的智能交通图景，让我对未来的出行方式充满期待。作者在阐述“基于感知的协同控制”时，将各种传感器技术与控制算法巧妙地结合在一起，让我看到了一个更加安全、高效的交通未来。车辆不再仅仅依靠自身的传感器来感知周围环境，而是能够通过与其他车辆以及基础设施的协同感知，获得更全面、更准确的信息。书中对“激光雷达”、“毫米波雷达”等传感器的应用进行了解析，并说明了它们如何为车辆的协同决策提供支持。我印象深刻的是，作者在分析“路径规划与协同”时，提出了“动态路径优化”的概念。这意味着车辆的行驶路径不再是固定不变的，而是能够根据实时交通状况、其他车辆的意图以及系统整体的优化目标进行动态调整。这就像是在进行一场永无止境的“寻路游戏”，车辆们相互配合，共同寻找最快的、最安全的、最节能的路线。书中通过大量图表和仿真结果，直观地展示了这种动态路径优化带来的巨大效益，例如显著减少了拥堵时长，降低了燃油消耗。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了一个全新的视角，让我意识到智能交通系统不仅仅是技术的堆砌，更是一门关于“协作”的艺术。作者在探讨“车路协同”时，将道路基础设施也纳入了智能控制的范畴，这让我印象深刻。原来，智能化的不仅仅是车辆，道路本身也能够与车辆进行信息交互，例如实时播报路况、诱导车辆选择最优路径，甚至在极端天气下进行主动干预。书中关于“信号灯优化”的章节，简直是为城市交通“量身定制”的解决方案。不再是固定周期的信号灯，而是能够根据实时车流量动态调整，最大限度地提高通行效率，减少等待时间。我特别着迷于作者对于“群体行为分析”的深入研究。通过对大量车辆数据的挖掘和分析，作者揭示了车辆群体在不同情境下的行为模式，并以此为基础构建了更加智能的控制策略。这就像是在研究一个庞大的“蜂群”，理解它们的协作机制，然后利用这些机制来优化整体的运行。书中提出的“基于博弈论的车辆决策模型”，让我看到了人工智能在交通领域的巨大潜力。车辆不再是被动地执行指令，而是能够像智慧的个体一样，在复杂的交通环境中做出最优的决策，甚至能够预测其他车辆的行为，从而实现更加安全的协同。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我提供了一个理解“信息融合与协同感知”在车辆控制中的关键作用的绝佳窗口。作者在解释“多源信息融合”技术时，将来自车辆自身传感器、其他车辆、道路基础设施甚至互联网的海量数据进行整合，并以此为基础进行精准的决策。这让我看到了一个更加“全知全能”的交通感知体系。书中详细介绍了各种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）的工作原理，以及如何通过先进的算法将它们获取的信息有效地融合起来，从而构建一个更加全面、准确的环境模型。我印象深刻的是，作者在分析“协同定位与建图（SLAM）”技术时，展示了车辆如何在复杂动态的环境中，与其他车辆或基础设施协同完成自身的精确定位和周围环境的建模。这对于实现高精度的车辆协同控制至关重要。书中通过大量的图示和仿真结果，直观地展示了协同SLAM如何克服单车SLAM的局限性，实现更加鲁棒、可靠的定位和建图。这让我对未来自动驾驶车辆在复杂城市环境中安全可靠运行充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我提供了一个全新的视角，让我意识到“智能交通系统中的车辆协作控制”不仅仅是技术问题，更是社会问题的解决之道。作者在探讨“低碳交通与能源效率”时，将车辆协作控制与环境保护紧密地联系起来。通过优化车辆的行驶轨迹、降低车队中的空气阻力、以及实现更加智能的能量管理，车辆协作控制能够大幅降低交通系统的能源消耗和碳排放。书中提出的“协同驾驶与节能优化”概念，让我看到了科技如何为可持续发展贡献力量。我印象深刻的是，作者在分析“共享出行与交通效率提升”时，将车辆协作控制与共享经济模式相结合，描绘了一个更加高效、便捷、环保的出行未来。通过智能调度和协同路径规划，共享出行车辆能够实现更高的载客率，减少不必要的空驶里程，从而有效缓解城市交通拥堵，降低能源消耗。这让我看到了，未来出行将不再是个人拥有一辆车的模式，而是通过智能交通系统，实现资源的优化配置，让出行更加的便捷和经济。这本书让我对科技改变生活、改善环境充满信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我提供了一个深入理解“车辆协作控制”技术原理的绝佳平台。作者在解释“模型预测控制（MPC）”在车辆协同中的应用时，用清晰易懂的语言和严谨的数学推导，让我领略到了这种先进控制方法的强大之处。MPC能够预测车辆未来的运动轨迹，并在此基础上做出最优的控制决策，这对于实现平稳、高效的协同至关重要。书中通过具体的案例，展示了MPC如何在并线、变道、车队跟随等场景下，实现车辆之间的精确协调，避免了人为操作可能带来的误差。我尤其赞赏作者在“车队行驶”部分的详细论述。车队行驶是未来智能交通的重要组成部分，它能够大幅提高道路通行能力，降低能耗。书中详细介绍了不同类型的车队控制策略，包括主从控制、分布式控制等，并分析了它们在实际应用中的优缺点。我甚至能够想象，未来的长途旅行，我们可以乘坐舒适的自动驾驶“车厢”，与其他车辆组成高效的车队，在高速公路上畅行无阻。这本书让我看到了一个更加便捷、高效、安全的未来出行愿景。

评分☆☆☆☆☆

这本书是一本能够引发深度思考的著作，它将“智能交通系统中的车辆协作控制”这一抽象的概念，具象化为一系列可行的技术方案和美好的愿景。作者在探讨“面向安全的协同控制”时，将“安全”作为车辆协作的首要目标，并在此基础上提出了一系列创新的解决方案。例如，书中关于“碰撞预警与规避”的章节，详细介绍了如何通过车辆之间的信息共享和协同决策，提前预测潜在的碰撞风险，并采取有效的规避措施，从而大幅降低交通事故的发生概率。我尤其被书中关于“故障诊断与容错控制”的论述所吸引。在复杂的交通系统中，任何一个环节出现故障都可能带来严重的后果。作者提出的“基于冗余与备份的容错控制策略”，能够确保即使在部分系统发生故障的情况下，车辆仍然能够保持一定的运行能力，并安全地到达目的地。这让我看到了一个更加可靠、更加值得信赖的未来交通系统。我甚至能够想象，当车辆发生故障时，周围的车辆能够主动提供帮助，形成一个互助的交通网络，这是一种令人暖心的科技人文关怀。