本书从全球视野的角度梳理了智能车辆各领域的研究进展，介绍了智能车辆的环境感知、车辆通信、车辆定位和数字地图、道路交通和移动出行研究中的大数据等核心技术的研究进展；讨论了与智能车辆应用密切相关的系统和关键技术，包括驾驶员辅助系统和安全系统、协同交通系统、自动驾驶、人类驾驶员行为和人机交互、驾驶模拟器和交通仿真器；最后分析了智能车辆的发展对社会和经济的影响，以及智能车辆未来的发展趋势和需要关注的研究领域。每章都附有详细的参考文献，有的还推荐了延伸阅读文献，便于读者深入阅读和开展相关研究。
本书适合车辆工程专业智能车辆方向研究生系统学习，也适合智能车辆技术研究和工程人员阅读参考。

前言
撰写人
第1章 绪论
1.1 智能交通系统
1.2 早期举措
1.2.1 欧洲
1.2.2 美国
1.2.3 日本
1.3 服务
1.3.1 向用户提供信息
1.3.2 交通管理
1.3.3 货运业务
1.3.4 公共交通运营
1.3.5 电子支付
1.3.6 紧急情况
1.4 智能车辆
1.5 本书结构
参考文献
延伸阅读
第一部分 使能技术
第2章 智能车辆的环境感知
2.1 基于视觉的道路信息
2.1.1 环境多样性
2.1.2 车道检测
2.1.3 交通标志识别
2.1.4 商用系统
2.2 基于视觉的感知
2.2.1 基于视觉的目标检测和语义分割
2.2.2 基于车载视觉的目标检测
2.2.3 基于车载视觉的语义分割
2.2.4 基于深度学习的车载视觉
2.3 基于激光雷达的感知
2.4 基础设施感知
2.4.1 独立交通传感器
2.4.2 非独立交通传感器
2.4.3 结论与建议
2.5 数据融合
2.5.1 数据融合的分级
2.5.2 架构
2.5.3 智能交通系统中的数据融合
参考文献
延伸阅读
第3章 车辆通信
3.1 车辆通信标准
3.1.1 引言
3.1.2 ISO CALM架构
3.1.3 移动通信场景中的车辆通信
3.1.4 总结
3.2 通信技术
3.2.1 引言
3.2.2 参考架构
3.2.3 实施技术
3.2.4 混合通信
3.2.5 服务
3.2.6 安全与隐私
3.2.7 互操作性
参考文献
相关标准
第4章 定位和数字地图
4.1 智能车辆定位系统
……
第二部分 应用
第三部分 其他方面