从车联网到自动驾驶——汽车交通网联化、智能化之路

目录



第 一章 汽车与交通的网联化和智能化 1

11 工业革命的发展历程1

12 汽车的起源和发展的驱动力2

121 汽车的发明2

122 汽车的电子化3

123 车联网——汽车的网联化5

124 汽车的智能化与自动化7

125 车辆和交通数据信息的共享化9

13 智能汽车与自动驾驶未来的发展11

D二章 汽车电子控制技术和诊断系统 13

21 汽车电子控制系统13

211汽车电子控制系统工作原理13

212汽车电子控制系统软件的标准化 —— AutoSAR 16

213汽车微控制器及典型芯片产品18

214汽车电子控制系统的应用20

2141发动机管理系统20

2142电子控制的自动变速器21

2143制动防抱死系统22

2144电子控制悬架系统22

5



2145电动助力转向系统22

2146 纯电动汽车的电子控制系统23

22 汽车控制总线 24

221控制局域网 —— CAN总线25

222 局部连接网络 —— LIN总线27

223 汽车总线的发展趋势—— 车载以太网28

2231 车载以太网标准28

2232 时间敏感网络的基本原理和关键技术29

2233 车载以太网的发展趋势30

23 汽车诊断系统 32

231汽车诊断系统的工作原理33

232汽车诊断通信协议34

233车辆数据与车辆数据信息服务36

2331车辆数据 36

2332 网联车载诊断终端37

2333 车辆数据信息服务与产业生态39

2334 网联车载诊断终端的发展40

汽车网联化 43

第三章 车联网技术与定位导航 44

31 车联网体系架构及数据信息共享44

311车联网体系架构 44

312 车辆与交通数据信息的共享46

6



32 基于专yong短距离通信的V2X协同通信47

321 专yong短距离通信(DSRC)技术48

322 IEEE 80211p协议49

323 IEEE 1609X协议51

324 DSRC的应用和发展52

33 蜂窝移动通信 53

331 2G/3G蜂窝移动通信54

332 4G蜂窝移动通信55

333 5G蜂窝移动通信55

334蜂窝-V2X（C-V2X）协同通信 57

3341 C-V2X协同通信标准的发展57

3342 C-V2X协同通信网络架构59

3343 C-V2X协同通信产业发展现状60

34 卫星定位系统和惯性导航系统62

341 卫星定位系统62

3411卫星定位的原理63

3412 卫星定位系统的发展情况64

3413 地基增强系统及高精度卫星定位65

342 惯性导航系统66

3421 惯性导航系统的工作原理66

3422 惯性导航系统与卫星的融合定位67

第四章 车载终端与车载信息服务 71

7



41 车载信息服务终端的演进与发展71

411车载信息娱乐系统71

412 车载信息服务终端与应用73

42 车载信息服务终端操作系统75

421 车载信息服务终端的软件体系结构75

422 WinCE车载操作系统76

423 QNX的车载操作系统78

424 阿里YunOS车载操作系统81

425车载信息娱乐产业联盟(GENIVI)的操作系统82

43整车厂主导的车载信息服务模式87

431 汽车导航服务88

432 信息娱乐服务89

433 通信服务90

434 上网服务91

435 道路救援与紧急救援服务93

44 服务提供商主导的车载信息服务模式95

45 基于智能手机的车载信息服务投影模式98

451 Mirrorlink 99

452 苹果的CarPlay 100

453 谷歌的Android Auto 101

454 投影模式的比较103

46 商业运输管理服务104

8



第五章 网联驾驶与协作式智能交通 109

51 网联驾驶生态环境109

52 网联驾驶体系架构111

521 交通运行数据112

522运输出行数据 114

523数据交换 115

53 网联驾驶应用 117

531 交通安全应用117

5311 V2V交通安全应用118

5312 V2I交通安全应用121

532 交通管理应用123

533 节能环保应用126

534 道路管理应用129

535 公交运输管理应用130

536 商业运输管理应用132

537 个人与车辆出行应用134

54 各国网联驾驶和协作式智能交通应用与示范136

541美国网联汽车应用与示范136

5411美国网联汽车参考实现体系架构136

5412安娜堡V2X网联汽车应用示范137

542欧洲协作式智能交通应用与示范139

5421协作式智能交通C-ITS协议架构139

9



5422协作式智能交通应用与示范140

543 日本智能交通和网联驾驶应用与示范141

544智能交通和网联驾驶应用的发展趋势142

汽车智能化 144

第六章 智能汽车与自动驾驶 145

61 自动驾驶的分级与发展趋势145

611自动驾驶的分级 145

612 自主式自动驾驶发展路线图148

62 驾驶辅助及其功能149

63 自动驾驶的演进路径与功能体系架构151

631 自动驾驶的演进路径151

632 汽车智能化技术对人类驾驶的替代152

633 自动驾驶功能体系架构153

634 自动驾驶决策子系统的功能155

6341路径规划 156

6342 行为决策156

6343 运动规划 158

6344 操作指令 160

6345控制执行 160

635 自动驾驶闭环控制系统160

64 自动驾驶中的关键技术162

第七章 视觉传感设备 166

10



71 车载传感设备的作用166

72 摄像头传感器 169

721 车载摄像头的位置及功能170

722 摄像头传感器典型产品171

73 红外夜视摄像头传感器173

731 被动红外热成像技术174

732 主动红外成像技术174

733 红外夜视摄像头的典型产品175

74 视觉识别技术 176

741 Mobileye的单目视觉识别176

7411 Mobileye的视觉处理芯片及研发历程177

7412 Mobileye的驾驶辅助178

742 图森科技基于深度学习的视觉识别178

743 中科慧眼的双目视觉检测179

744 总结181

第八章 车载雷达 184

81 车载毫米波雷达 185

811车载毫米波雷达工作原理186

812车载毫米波雷达的位置及功能187

813 毫米波雷达典型器件189

8131 基于PCB板的毫米波天线189

8132 毫米波收发模块微波集成电路190

11



814 车载毫米波雷达系统典型产品191

815 防碰撞测试评价标准193

816 车载毫米波雷达的技术发展趋势194

82 车载超声波雷达 195

821 车载超声波雷达工作原理196

822 车载超声波雷达的位置及功能197

823 车载超声波雷达典型产品198

83 车载激光雷达 201

831 车载激光雷达工作原理及分类201

832 3D扇形扫描激光雷达典型产品202

8321 3D扇形扫描激光雷达的位置及功能202

8322 Ibeo 3D扇形扫描激光雷达202

8323 Quanergy固态激光雷达206

833 3D旋转式扫描激光雷达典型产品208

8331 3D旋转式扫描激光雷达的功能208

8332 Velodyne 3D旋转式扫描激光雷达209

834 车载激光雷达产业现状与技术发展趋势215

第九章 高精度地图及创建、制作和共享 218

91 高精度地图的作用与架构219

911 高精度地图的作用219

９12 高精度地图的分层体系架构220

９13 类型1-永jiu静态数据222

12



９14 类型2-准静态数据223

９15 类型3-准动态数据223

９16 类型4-高度动态数据224

92 同步定位与地图创建(SLAM) 224

921 基于SLAM技术的车辆环境感知地图创建225

922 基于SLAM技术的高精度车辆定位227

９3 高精度静态地图的制作227

９3１静态地图数据采集生态环境228

９3２高精度地图数据更新229

９3３英伟达端到端高精度地图制作方案230

９3４ Civil Maps实时高精度地图制作方案231

９4 高精度地图典型产品232

９4１谷歌街景地图 232

９4２ HERE 3D高精度地图234

９4３我国自动驾驶地图典型产品235

９4３１百度地图 235

９4３２高德地图 236

９4３３四维图新 237

95 动态地图数据更新与共享238

951 准动态地图数据的采集与发布238

952 高度动态数据的采集与发布241

953 Mobileye道路经验管理系统的地图数据采集与发布242

13



954 博世道路特征的采集与发布243

955 大陆集团准动态地图数据的采集与发布245

956 HERE准动态地图数据的采集与发布246

第十章 人工智能与自动驾驶 249

101 人工智能的发展249

1011 人工智能的基本概念 249

1012 人工智能的发展历史 251

10121 专家系统251

10122 机器学习系统251

1013 人工智能在自动驾驶中的应用252

102 人工神经网络与自动驾驶253

1021 人工神经网络的原理与发展253

10211 监督学习的神经网络254

10212非监督学习与深度神经网络255

1022人工神经网络在自动驾驶中的应用257

10221 环境识别和地图创建257

10222深度学习与轨迹规划257

1023 英伟达端到端的自动驾驶深度神经网络训练258

10231 路情数据采集258

10232 深度神经网络训练259

10233 驾驶场景仿真器260

10234 英伟达人工智能汽车BB8 261

14



10235 打开神经网络黑箱262

1024深度神经网络路情数据共享263

103 增强学习与自动驾驶266

1031 增强学习的原理及应用266

1032 深度增强学习的自动驾驶决策应用267

104贝叶斯网络与自动驾驶269

1041 贝叶斯网络的原理及应用269

1042贝叶斯网络的自动驾驶应用270

105基于云端决策的联网自动驾驶和智能交通272

产业发展与政策 276

第十一章 自动驾驶产业生态与产业发展 277

111 自动驾驶出行服务与产业生态277

1111 新兴的自动驾驶出行服务277

1112 新兴的自动驾驶产业链278

1113 自动驾驶的发展路径 280

112 车载计算平台与自动驾驶产业生态281

1121 人工智能超算芯片 281

11211 图形处理单元（GPU）及典型产品282

11212 可编程门阵列（FPGA）284

11213 专yong集成电路（ASIC）285

1122 英伟达的车载计算平台与自动驾驶产业生态285

11221 英伟达的车载计算平台Drive PX 285

15



11222 人工智能汽车软件平台 (AI CAR PLATFORM) 287

11223 英伟达的自动驾驶产业生态288

1123 英特尔的车载计算平台与自动驾驶产业生态289

11231 英特尔的车载计算平台Intel Go 289

11232 Mobileye的自动驾驶软件能力290

11233 英特尔的自动驾驶产业生态291

113 人工智能软件开发商的自动驾驶系统291

1131 谷歌 L4 级别的无人驾驶汽车291

11311 市场定位和技术路径291

11312 解决方案与发展历程292

1132 百度 L4 与L3级别的自动驾驶系统294

11321 市场定位和技术路径294

11322 L4级别的自动驾驶系统与发展历程295

11323 L3级别的自动驾驶系统与发展历程297

114 汽车集成商的自动驾驶系统298

1141 德尔福的L4 级别的自动驾驶系统298

11411 市场定位和技术路径298

11412 解决方案与发展历程299

1142 博世的自动驾驶解决方案303

11421 市场定位和技术路径303

11422 解决方案与发展历程303

115 汽车制造商的自动驾驶系统305

16



1151 奥迪 L3 级别的自动驾驶系统305

11511 市场定位和技术路径305

11512 奥迪的车载计算平台zFAS 306

11513 解决方案与发展历程310

1152 特斯拉L2/L3级别的自动驾驶系统312

11521 市场定位和技术路径312

11522 发展历程与自动驾驶交通事故313

1153福特 L4 级别的无人驾驶汽车316

11531 市场定位和技术路径316

11532 解决方案与发展历程316

1154 通用的L2与L4 级别的自动驾驶系统319

11541 市场定位和技术路径319

11542 L2自动驾驶系统与发展历程319

11543 L4自动驾驶系统与发展历程320

1155 丰田 L2 /L3与L4级别的自动驾驶系统321

11551 市场定位和技术路径321

11552 解决方案与发展历程322

第十二章 国外产业发展政策 328

121 美国产业发展政策329

1211美国网联驾驶与智能交通产业发展政策329

12111美国交通部与V2X网联汽车应用项目329

12112 V2V 安全应用与V2V终端强制安装法规330

17



1212 美国自动驾驶产业发展政策331

12121 《自动驾驶汽车政策指南》332

12122 《自动驾驶系统指南：安全愿景20》333

12123 美国十大自动驾驶测试场335

122 欧洲产业发展政策336

1221欧盟协作式智能交通产业发展政策336

1222 欧洲相关国家自动驾驶产业发展政策337

12221 德国337

12222英国338

12223 法国338

12224 瑞典338

123 日本产业发展政策339

1231日本网联驾驶与智能交通产业发展政策339

1232 日本自动驾驶产业发展政策341

124 亚洲相关国家产业发展政策343

1241韩国自动驾驶产业发展政策343

1242新加坡自动驾驶产业发展政策343

第十三章 我国智能交通/汽车产业发展现状与未来 346

131我国相关产业发展政策346

1311《智能汽车创新发展战略》346

1312《汽车产业中长期发展规划》346

1313《推进“互联网 ”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》347

18



1314《新一代人工智能发展规划》348

1315《国家集成电路产业发展推进纲要》348

132 我国相关标准化组织与标准化工作349

1321 全国汽车标准化技术委员会智能网联汽车分技术委员会349

1322 中国智能网联汽车产业技术创新联盟350

13221 智能网联汽车技术路线图351

13222 技术研究和标准制定353

1323 中国通信标准化协会 354

1324 IMT-2020(5G)推进组354

1325 车载信息服务产业应用联盟355

1326 公an部道路交通管理标准化技术委员会356

1327 《国家车联网产业标准体系建设指南》356

13271 车联网产业标准体系总体架构357

13272 智能网联汽车标准体系357

13273 信息通信标准体系358

13274 电子产品与服务标准体系360

13275 智能交通相关标准体系362

13276 车辆智能管理标准体系363

133 我国网联智能汽车和智能交通的应用示范364

1331 新一代国家交通控制网示范工程365

1332 上海智能网联汽车试点示范365

1333 重庆智能汽车集成系统试验区（i-VISTA）367

19



1334 北京/河北智能汽车与智慧交通应用示范370

134 智能交通与自动驾驶面临的主要挑战370

1341车联网产业标准体系的挑战370

1342 我国汽车行业研发投入不足371

135 我国的产业发展机遇与应对方略373

1351 从国家战略的高度规划车联网与网联自动驾驶和智能交通373

1352 加强跨行业跨领域的总体架构设计与标准化工作374

1353 加大车联网与网联自动驾驶和智能交通的研发投入374

1354 建立跨部门跨行业的政策协同和项目运作机制375