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內(nèi)容簡介

　　隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車的快速發(fā)展，智能化、協(xié)同化、多樣化的車輛應用日漸豐富，多車協(xié)同智能是未來智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的必然趨勢，將會極大地提升交通安全和通行效率，改善駕駛體驗，低時延、高可靠的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為多車協(xié)同應用提供了有力的保障和支持。本書循序漸進、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)作機會定位、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)同霧計算，系統(tǒng)介紹了車聯(lián)網(wǎng)霧計算的概念和架構(gòu)，以及不同場景下多車協(xié)同霧計算的策略和方案設(shè)計。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。本書適用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車、自動駕駛等行業(yè)的專業(yè)人員學習參考，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。

作者簡介

　　張榮慶，分別于2009年和2014年畢業(yè)于北京大學，獲理學學士和工學博士學位；2014年至2018年在美國科羅拉多州立大學任職研究員，2019年起在同濟大學軟件學院任職副教授、博士生導師，上海市海外高層次人才。長期從事車聯(lián)網(wǎng)、智能駕駛、移動邊緣計算、多智能體協(xié)同等研究工作，迄今為止已撰寫車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)學術(shù)專著2本（中、英文各1本），在國際權(quán)威期刊和頂級會議上發(fā)表論文150余篇，主持國家自然科學基金面上項目、青年科學基金、國家重點研發(fā)項目課題、上海市自然科學基金面上項目、國防軍工課題等國家級和省部級項目10余項，榮獲自然科學獎一等獎1項，并3次獲得IEEE通信領(lǐng)域兩大旗艦會議最佳論文獎（ICC 2016、GLOBECOM 2018、ICC 2019）

圖書目錄

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　５Ｇ／Ｂ５Ｇ移動通信系統(tǒng)介紹／００６
１.２.２　車聯(lián)網(wǎng)的主要特征和應用需求／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)作機會定位／０２７
２.２.１　多車協(xié)作定位技術(shù)／０２８
２.２.２　基于重疊聯(lián)盟博弈的機會鏈路選擇方案／０３３
２.２.３?。樱校粒祝?算法以及應用／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　路測實驗與性能分析／０７３
2.4　多車協(xié)作SLAM ／０７８
２.４.１?。樱蹋粒?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未來挑戰(zhàn)／０９０
第3 章
多車協(xié)同霧
計算
3.1　車聯(lián)網(wǎng)霧計算介紹／０９３
３.１.１　霧計算的概念與發(fā)展／０９３
３.１.２　多車協(xié)作車聯(lián)網(wǎng)霧計算／０９７
3.2　車聯(lián)網(wǎng)協(xié)同霧計算架構(gòu)／１００
３.２.１　車聯(lián)網(wǎng)協(xié)同霧計算整體架構(gòu)／１００
３.２.２　車聯(lián)網(wǎng)協(xié)同霧計算系統(tǒng)模型／１０２
3.3　基于聯(lián)盟博弈的多車協(xié)同計算／１０６
３.３.１　可重疊聯(lián)盟協(xié)作計算框架／１０６
３.３.２　霧計算協(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)作計算方案／１０９
３.３.４　可重疊聯(lián)盟協(xié)作計算性能分析／１１８
3.4　基于多智能體強化學習的跨域協(xié)作車聯(lián)網(wǎng)霧計算／１２２
３.４.１　多智能體強化學習簡介／１２２
３.４.２　跨域協(xié)作車聯(lián)網(wǎng)霧計算架構(gòu)／１２８
３.４.３　跨域協(xié)作計算任務卸載方案設(shè)計／１３３
３.４.４　跨域協(xié)作車聯(lián)網(wǎng)霧計算性能分析／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／１５４
４.１.２　事件驅(qū)動的多車協(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　電動汽車協(xié)作能量交易決策／１８６
４.２.１　電動汽車協(xié)作充電機制／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　無信號燈交叉路口管理介紹／２１１
４.３.２　無信號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)作強化學習的多車協(xié)作路徑規(guī)劃／２４１
４.４.１　協(xié)作強化學習介紹／２４２
４.４.２　多智能體路徑規(guī)劃問題／２４５
４.４.３　基于模仿學習的多車協(xié)作路徑規(guī)劃／２４７
４.４.４　基于分層協(xié)作學習的多車協(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／２６４