深入理解ICT與自動駕駛 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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産品特色

編輯推薦

本套書由英特爾戰略規劃室汽車業務部、首席先進服務架構師（兼）總監、名古屋大學客座準教授野邊繼男編寫，該書在日本齣版後廣受歡迎，齣版3個月即重印，經多位業內專傢推薦引進，由中國汽車工程學會智能交通分會秘書長、同濟大學陳慧教授領銜翻譯。
作者野邊繼男曾在NEC、軟銀、日産汽車、英特爾工作，涉及汽車與信息通信兩個領域，作者認為自動駕駛的實現的重點並非車輛技術自身進步，而必須依賴於ICT領域的突破。
本套書從ICT領域從業專傢的視角闡釋瞭如何深入理解自動駕駛和網聯汽車。

內容簡介

本書以2020年前後為目標，世界各國的汽車製造商正為實現互聯汽車而展開研發競爭。由先進的信息通信、傳感和人工智能技術實現的移動係統將極大地改變汽車的未來。本書介紹瞭美國NHTSA（國傢公路交通安全管理局）有關自動駕駛的建議、ICT如何為自動駕駛的實現做貢獻、實現汽車自動駕駛所必需的圖像技術和人工智能的必要性，以及實現自動駕駛所麵臨的難題。本書適閤從事ICT和汽車工業這兩個行業的人員閱讀。

作者簡介

野邊繼男
英特爾戰略規劃室汽車業務部
首席先進服務架構師（兼）總監
名古屋大學 客座準教授
曾在NEC、軟銀、日産汽車、英特爾工作，具備汽車與信息通信兩個領域融閤經驗。
從2004年起，在日産作為項目總監，應用ICT技術把車輛與數據中心連接在一起，實現瞭網聯汽車(Connected Car)和物聯網(IoT)。為電動汽車“聆風”開發瞭EV-IT，可將每輛車的實際行駛數據上傳雲端，在雲端以環境信息和行駛信息為依據，將“當前電量下能行駛的公裏數”的預測結果傳遞給車輛。這是與此後的自動駕駛相關聯的技術。
從2012年起在英特爾開展瞭汽車ICT標準化的工作，此後一直沉浸在自動駕駛領域，並認為要實現自動駕駛並非靠車輛技術的延伸，而需依賴於ICT本身。

內頁插圖

目錄

前言
第1 章　美國NHTSA 關於自動駕駛的提議／ ／ ００１
１ －１　提議的定位／ ／ ００２
１ －２　ＮＨＴＳＡ 的自動化水平定義／ ／ ０１０
１ －３　ＮＨＴＳＡ 的自動化研究項目／ ／ ０１９
１ －４　無人駕駛公開道路試驗及牌照頒發的推薦原則／ ／ ０２４
１ －５　人為因素研究的重要性（對ＮＨＴＳＡ 資料的補充） ／ ／ ０２９
第2 章　ICT 如何為自動駕駛的實現做齣貢獻／ ／ ０４１
２ －１　人類視角所見“自動駕駛” 與“普通駕駛” 的本質區彆／ ／ ０４２
２ －２　ＳＬＡＭ 的應用／ ／ ０６１
２ －３　識彆外部環境， 預測物體運動／ ／ ０７１
２ －４　規劃無碰撞路徑／ ／ ０７３
Ⅵ　
第3 章　自動駕駛所必需的圖像技術及人工智能／ ／ ０７５
３ －１　各類傳感器的技術動嚮與未來預測／ ／ ０７６
３ －２　圖像識彆技術／ ／ ０８４
３ －３　什麼是機器學習和深度學習／ ／ ０８６
３ －４　自動駕駛的適用範圍和必要的智能判斷／ ／ ０９２
３ －５　機器學習與自動駕駛／ ／ ０９４
第4 章　實現自動駕駛所麵臨的課題／ ／ １０１
４ －１　網絡安全的風險與對策／ ／ １０２
４ －２　隱私保護問題與對策／ ／ １１３
４ －３　全球化競爭中是否能取勝／ ／ １１７

前言/序言

以２０２０ 年前後為目標節點， 世界各國的汽車製造商正在為實現車輛的自動駕駛而展開研發競爭。自動駕駛汽車利用攝像頭以及毫米波雷達、ＬｉＤＡＲ （ 激光雷達， 英文全稱為Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、超聲波雷達等多種傳感器采集信息， 經計算機處理後實現對車輛周圍狀況的感知。
通過感知與“事故” 相關聯的風險， 計算機計算齣規避風險的路徑， 在人不介入的情況下， 將該計算結果直接通過車內ＣＡＮ （ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）網絡通信等傳遞給控製係統， 以控製車輛的運動。
另一方麵， 這些傳感器能感知的距離範圍隻有１００ ～２００ｍ。對於該範圍以外的距離， 則需要參照雲端的三維駕駛用地圖來遊刃有餘地實現具有計劃性的自動駕駛。
進一步， 如果實際行駛所得到的信息與原地圖不相符， 則將數據上傳雲端進行地圖更新。這樣， 通過將來自大量非特定車輛的各類傳感器數據匯集於雲端數據中心， 經統計處理以及大數據處理後， 實現瞭三維駕駛用地圖的更新。
此外， 通過引入機器學習等人工智能技術， 可生成在一般道路十字路口也能安全通過的自動駕駛算法。因此， 每輛汽車不僅是三維駕駛用地圖的使用者， 同時也是地圖的繪製者。
僅憑上述車輛信息技術的開發是不足以實現自動駕駛的， 還必須對關聯技術進行投入。首先需擴充數據中心等設備， 用於自動駕駛所不可或缺的數據收Ⅳ　集、存儲和處理。日本是數據中心“不發達國傢”。據說在互聯網發展較為先進的美國， 將人工智能等技術逐步應用於市場的各公司都擁有規模達１００ 萬颱級服務器的數據中心， 而日本即便將所有這類公司加起來， 估計也隻有１００ 萬颱左右。這樣， 要實現自動駕駛的附加價值就不得不依賴於海外。
至於通信設備， 依靠今後將進一步發展的移動電話網就足夠瞭。很多人擔心自動駕駛開始後通信量會劇增而超齣通信能力， 其實這根本不用擔心。對自動駕駛而言， 大數據量的通信頻率不高， 而通信頻率高的是小數據量數據， 所以不會造成那麼多通信負擔。當然， 各種數據壓縮方法、通信量最優化網絡管理技術等還是必須要考慮的。
此外， 地圖及通信的國際通用化、更牢靠的網絡安全技術的導入， 以及車輛固有的隱私問題的解決將變得越發重要。
本書介紹瞭大量與自動駕駛汽車相關的實際情況， 筆者在ＩＣＴ 及汽車行業均有涉足， 相信本書一定能為大傢提供參考。
祝各位讀者身體健康。
野邊繼男

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