包郵 深入理解ICT與自動駕駛+一本無人駕駛技術書 2本 智能網聯式自動駕駛技術書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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野辺，継男，劉少山等 著

圖書標籤:

• ICT
• 自動駕駛
• 無人駕駛
• 智能網聯
• 汽車工程
• 交通運輸
• 技術
• 書籍
• 電子工業
• 人工智能

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111594994

商品編碼：28075358251

YL19836  9787121313554 9787111594994

深入理解ICT與自動駕駛

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地改變汽車的未來。本書介紹瞭NHTSA（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的圖像技術和人工智能的性，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。

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

一本無人駕駛技術書  

無人駕駛是人工智能發展到2017年的綜閤能力展現，是一個復雜的係統，涉及的技術點種類多且跨度大，入門者常常不知從何入手。本書首先宏觀地呈現瞭無人駕駛的整體技術架構，概述瞭無人駕駛中涉及的各個技術點。 在讀者對無人駕駛技術有瞭宏觀認識後，本書深入淺齣地講解瞭無人駕駛定位導航、感知、決策與控製等算法、深度學習在無人駕駛中的應用、無人駕駛係統軟件和硬件平颱、無人駕駛安全以及無人駕駛雲平颱等多個主要技術點。 本書的作者都是無人駕駛行業的從業者與研究人員，有著多年無人駕駛及人工智能技術的實戰經驗。

1 無人車：正在開始的未來1
1.1 正在走來的無人駕駛2
1.2 自動駕駛的分級4
1.3 無人駕駛係統簡介7
1.4 序幕剛啓18
1.5 參考資料18
2 光學雷達在無人駕駛技術中的應用21
2.1 無人駕駛技術簡介21
2.2 光學雷達基礎知識22
2.3 LiDAR在無人駕駛技術中的應用領域24
2.4 LiDAR技術麵臨的挑戰26
2.5 展望未來28
2.6 參考資料28
3 GPS及慣性傳感器在無人駕駛中的應用30
3.1 無人駕駛定位技術30
3.2 GPS簡介31
3.3 慣性傳感器簡介34
3.4 GPS和慣性傳感器的融閤36
3.5 結論37
3.6 參考資料38
4 基於計算機視覺的無人駕駛感知係統39
4.1 無人駕駛的感知39
4.2 KITTI數據集40
4.3 計算機視覺能幫助無人車解決的問題42
4.4 Optical Flow和立體視覺43
4.5 物體的識彆與追蹤45
4.6 視覺裏程計算法47
4.7 結論48
4.8 參考資料49
5 捲積神經網絡在無人駕駛中的應用50
5.1 CNN簡介50
5.2 無人駕駛雙目3D感知51
5.3 無人駕駛物體檢測54
5.4 結論59
5.5 參考資料59
6 增強學習在無人駕駛中的應用61
6.1 增強學習簡介61
6.2 增強學習算法63
6.3 使用增強學習幫助決策68
6.4 無人駕駛的決策介紹70
6.5 參考資料74

7 無人駕駛的規劃與控製75
7.1 規劃與控製簡介75
7.2 路由尋徑77
7.3 行為決策84
7.4 動作規劃93
7.5 反饋控製101
7.6 無人車規劃控製結語105
7.7 參考資料105
8 基於ROS的無人駕駛係統108
8.1 無人駕駛：多種技術的集成108
8.2 機器人操作係統（ROS）簡介110
8.3 係統可靠性115
8.4 係統通信性能提升116
8.5 係統資源管理與安全性117
8.6 結論118
8.7 參考資料118
9 無人駕駛的硬件平颱120
9.1 無人駕駛：復雜係統120
9.2 傳感器平颱121
9.3 計算平颱140
9.4 控製平颱150
9.5 結論157
9.6 參考資料158
10 無人駕駛係統安全160
10.1 針對無人駕駛的安全威脅160
10.2 無人駕駛傳感器的安全160
10.3 無人駕駛操作係統的安全162
10.4 無人駕駛控製係統的安全163
10.5 車聯網通信係統的安全性165
10.6 安全模型校驗方法168
10.7 參考資料169
11 基於Spark與ROS的分布式無人駕駛模擬平颱171
11.1 無人駕駛模擬技術171
11.2 基於ROS的無人駕駛模擬器173
11.3 基於Spark的分布式的模擬平颱175
11.4 結論178
11.5 參考資料178
12 無人駕駛中的高精度地圖180
12.1 電子地圖分類180
12.2 高精度地圖的特點183
12.3 高精度地圖的生産185
12.4 無人駕駛場景中的應用188
12.5 高精度地圖的現狀與結論190
12.6 參考資料191
13 無人駕駛的未來192
13.1 無人駕駛的商業前景192
13.2 無人車麵臨的障礙194
13.3 無人駕駛産業198
13.4 全球化下的無人駕駛203
13.5 無人駕駛發展對策205
13.6 可預見的未來207
13.7 參考資料208

（一）《智能網聯汽車：賦能自動駕駛新時代》 一、 概覽與發展脈絡 智能網聯汽車，作為汽車工業與信息通信技術（ICT）、人工智能、大數據等前沿科技深度融閤的産物，正以前所未有的速度重塑著我們的齣行方式和社會結構。它不僅僅是傳統汽車的升級，更是集信息感知、決策規劃、執行控製於一體的移動智能終端。本書旨在係統性地梳理智能網聯汽車的發展曆程，深入剖析其核心技術體係，並前瞻性地展望其未來發展趨勢與潛在影響。 從早期車載信息娛樂係統（IVI）的齣現，到V2X（Vehicle-to-Everything）通信技術的萌芽，再到如今L2、L3級輔助駕駛功能的普及，直至L4、L5級完全自動駕駛的逐步實現，智能網聯汽車的發展並非一蹴而就，而是經曆瞭一個技術迭代、標準演進、應用落地、生態構建的螺鏇式上升過程。本書將帶您迴溯這一曆程，理解關鍵的技術突破點以及驅動其發展的核心要素，例如計算能力、傳感器技術、通信帶寬、算法模型以及政策法規的引導。 二、 核心技術剖析 本書將深入剖析智能網聯汽車賴以生存和發展的關鍵技術，並力求以清晰易懂的方式解釋復雜概念，力求做到“深入理解”而非“淺嘗輒止”。 1. 感知係統：洞察世界之眼 傳感器技術： 詳細介紹各類主流傳感器，包括攝像頭（可見光、紅外、夜視）、雷達（毫米波雷達、激光雷達LiDAR）、超聲波傳感器等。分析其工作原理、優缺點、成本、精度以及在不同環境下的適應性。例如，激光雷達如何通過發射激光束測量距離並生成三維點雲，彌補攝像頭在惡劣天氣下的不足；毫米波雷達如何憑藉穿透雨霧的能力，成為長距離探測的重要手段。 多傳感器融閤： 探討如何將來自不同傳感器的數據進行整閤、校準和融閤，以構建更全麵、更精確的周圍環境模型。分析常用的融閤算法，如卡爾曼濾波、粒子濾波、深度學習模型等，以及融閤的挑戰，如時間同步、數據畸變、信息冗餘與互補。 2. 定位與高精地圖：精確導航的基石 高精度定位技術： 介紹GNSS（全球導航衛星係統）的改進應用，如RTK（實時動態差分）和PPK（後處理差分），以及IMU（慣性測量單元）在GNSS信號丟失時的補償作用。 高精地圖： 闡述高精地圖的構成要素（車道綫、坡度、麯率、交通標誌等），其生成流程（數據采集、處理、更新），以及在自動駕駛中的關鍵作用，如為車輛提供決策規劃的先驗信息，實現厘米級精度的定位。分析高精地圖的挑戰，如大規模更新、數據標準化以及成本控製。 3. 決策與規劃：智慧齣行的“大腦” 行為預測： 講解如何基於交通參與者（行人、車輛、自行車）的曆史軌跡和行為模式，預測其未來的運動意圖。介紹常用的預測模型，如基於規則的模型、基於學習的模型（RNN, LSTM, Transformer等）。 路徑規劃： 深入探討車輛在復雜交通場景下，如何生成安全、舒適、高效的行駛軌跡。介紹全局路徑規劃（如A算法、Dijkstra算法）和局部路徑規劃（如模型預測控製MPC、人工勢場法）的技術原理。 決策製定： 分析在各種交通場景下，自動駕駛係統如何做齣駕駛決策，例如變道、超車、避讓、停車等。講解決策模型的構建，包括基於規則的決策、基於強化學習的決策等。 4. 控製係統：精準執行的“手腳” 橫嚮控製： 介紹車輛轉嚮控製的算法，如PID控製、LQR（綫性二次型調節器）、MPC等，以實現對車輛軌跡的精確跟隨。 縱嚮控製： 講解車輛加速和製動控製的算法，以實現對目標速度和距離的精確控製。 執行器協同： 分析如何協調轉嚮、油門、刹車等執行器，以實現平穩、安全的駕駛操作。 5. 通信技術（V2X）：萬物互聯的神經 V2V（Vehicle-to-Vehicle）： 車輛之間的通信，實現信息共享，如前方擁堵、碰撞預警等。 V2I（Vehicle-to-Infrastructure）： 車輛與交通基礎設施（如路側單元RSU、交通信號燈）的通信，獲取交通信息、信號配時等。 V2P（Vehicle-to-Pedestrian）： 車輛與行人（通過智能手機等設備）的通信，提高行車安全。 V2N（Vehicle-to-Network）： 車輛與網絡（如雲平颱）的通信，實現遠程監控、OTA升級、數據分析等。 通信協議與標準： 介紹DSRC、C-V2X（LTE-V2X, 5G-V2X）等主流通信技術，以及相關的標準和協議。 6. 計算平颱與軟件架構：智能運行的“心髒”與“大腦” 高性能計算芯片： 介紹車載專用芯片（SoC）、GPU、FPGA等在處理海量感知數據和復雜算法方麵的作用。 軟件定義汽車（SDV）： 探討軟件在整車功能實現中的核心地位，以及模塊化、可升級的軟件架構。 操作係統與中間件： 介紹ROS（Robot Operating System）、AUTOSAR等在自動駕駛係統開發中的應用。 數據安全與隱私保護： 分析在海量數據交互和處理過程中，如何保障數據安全和用戶隱私。 三、 自動駕駛分級與發展階段 本書將詳細解讀SAE（國際汽車工程師協會）製定的自動駕駛分級標準（L0-L5），並結閤實際案例，深入分析不同級彆的技術要求、駕駛場景和商業化前景。 L0/L1/L2： 輔助駕駛係統，強調駕駛員的監控責任。介紹ACC（自適應巡航控製）、AEB（自動緊急製動）、LKA（車道保持輔助）等功能的技術實現和局限性。 L3： 有條件的自動駕駛，在特定場景下，係統可承擔駕駛任務，但駕駛員仍需做好接管準備。分析L3技術的挑戰，如路側基礎設施的依賴性、責任劃分不清等。 L4： 高度自動駕駛，在限定區域和條件下，係統可實現完全自動駕駛，駕駛員無需乾預。探討L4在特定場景（如Robotaxi、物流配送）的應用潛力。 L5： 完全自動駕駛，在任何道路和條件下，係統均可實現自動駕駛。展望L5的未來圖景及其對社會帶來的顛覆性影響。 四、 應用場景與商業模式 智能網聯汽車的應用場景遠不止私傢車。本書將探討其在多個領域的落地價值： 共享齣行： Robotaxi、自動駕駛巴士、無人配送車等，將重塑城市交通和服務業。 物流運輸： 自動駕駛卡車，降低物流成本，提高效率。 公共交通： 自動駕駛公交車，提升公共交通的便利性和安全性。 特種車輛： 礦區、港口、園區等封閉場景下的自動駕駛車輛。 同時，本書將分析智能網聯汽車衍生的新型商業模式，包括： 數據服務： 基於海量齣行數據的分析和應用，如精準營銷、交通優化。 軟件訂閱與升級： 通過OTA（Over-the-Air）更新，為車輛提供持續的功能增強和體驗升級。 車聯網服務： 增值服務，如遠程診斷、故障預警、智能車載娛樂。 平颱生態： 構建開放的生態係統，吸引第三方開發者，共同推動創新。 五、 挑戰與未來展望 智能網聯汽車的發展並非一帆風順，本書將客觀分析當前麵臨的挑戰： 技術成熟度： 尤其是在復雜、非結構化交通環境下的感知、決策和控製能力仍需提升。 安全性與可靠性： 如何確保係統在極端情況下的穩定運行，以及如何進行大規模的安全驗證。 法律法規與倫理問題： 責任認定、數據隱私、網絡安全等問題亟待解決。 成本與普及： 高昂的硬件成本和研發投入，如何實現規模化生産和市場普及。 基礎設施建設： 5G網絡、高精地圖、智能交通信號燈等基礎設施的配套建設。 公眾接受度： 提升用戶對自動駕駛技術的信任度。 最後，本書將展望智能網聯汽車的未來發展方嚮，包括： 人機共駕： 探索更高級彆的人機協作模式。 車輛形態的變革： 齣現更多針對自動駕駛場景設計的車輛。 智慧城市： 智能網聯汽車將成為智慧城市的重要組成部分，與城市管理、交通係統深度融閤。 “齣行的服務”： 從“擁有汽車”到“享受齣行服務”的轉變。 本書內容力求嚴謹、客觀，並融入最新的行業動態和研究成果，旨在為廣大科技愛好者、行業從業者、學生以及對未來齣行充滿好奇的讀者，提供一個全麵、深入、前瞻性的視角，共同理解和參與智能網聯汽車這一劃時代的變革。 --- （二）《自動駕駛技術：原理、方法與實踐》 一、 自動駕駛技術概述與核心要素 自動駕駛技術，作為一項融閤瞭人工智能、機器人學、計算機視覺、控製理論等多個前沿科學領域的復雜係統工程，正在以前所未有的速度改變著交通運輸的格局。它旨在讓車輛在無需人類駕駛員乾預的情況下，自主完成感知、決策、規劃和控製等一係列駕駛任務。本書旨在深入淺齣地介紹自動駕駛技術的底層原理，剖析其核心技術框架，並結閤實際應用，展現其發展脈絡與未來趨勢。 自動駕駛汽車的核心能力在於其能夠“看懂”世界、“思考”並“行動”。“看懂”世界指的是其強大的環境感知能力，通過各類傳感器獲取周圍環境信息；“思考”則涉及復雜的決策與規劃過程，根據感知到的信息，規劃齣安全、高效的行駛路徑；“行動”則通過精準的車輛控製係統，將規劃好的路徑付諸實踐。這三個環節相互依存、緊密配閤，共同構成瞭自動駕駛係統的完整閉環。 二、 環境感知：車輛的“眼睛”與“耳朵” 強大的環境感知是自動駕駛的基礎。本書將重點解析實現這一能力的各項關鍵技術： 1. 傳感器技術詳解： 攝像頭（Camera）： 分析不同類型攝像頭的應用（如單目、雙目、立體視覺、魚眼鏡頭），其在識彆車道綫、交通標誌、車輛、行人等目標上的優勢，以及在低光照、惡劣天氣下的局限性。深入探討基於深度學習的圖像識彆與目標檢測算法，如CNN（捲積神經網絡）及其演進模型（YOLO, Faster R-CNN等）如何賦能攝像頭進行高效的視覺感知。 激光雷達（LiDAR）： 詳細介紹激光雷達的工作原理，包括其發射激光束、測量反射時間差，從而構建高精度的三維點雲地圖。分析不同類型的LiDAR（如機械式、固態式），以及其在目標識彆、障礙物檢測、路徑規劃方麵的獨特優勢，尤其是在構建高精度三維環境模型和進行測距方麵的作用。 毫米波雷達（Radar）： 闡述毫米波雷達的工作方式，其能夠探測目標的速度和距離，並且穿透雨、雪、霧等惡劣天氣的能力。分析其在ACC、AEB等功能中的關鍵作用，以及與攝像頭、LiDAR的互補性。 超聲波傳感器（Ultrasonic Sensor）： 講解超聲波傳感器在近距離障礙物探測、泊車輔助等場景下的應用，分析其工作原理和成本優勢。 2. 多傳感器融閤（Sensor Fusion）： 必要性與挑戰： 闡述為何單一傳感器無法滿足自動駕駛對環境感知的嚴苛要求，以及不同傳感器之間在精度、視角、工作條件上的差異帶來的融閤挑戰。 融閤方法： 深入介紹多種傳感器融閤的策略，包括早期融閤（Early Fusion）、晚期融閤（Late Fusion）和深度融閤（Deep Fusion）。分析常用的融閤算法，如卡爾曼濾波（Kalman Filter）、擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF）、粒子濾波（Particle Filter）等，以及基於深度學習的端到端融閤模型。重點闡述如何通過融閤，構建更魯棒、更全麵的環境模型，提升目標識彆的準確性和可靠性。 三、 定位與建圖：精確導航的指引 準確的定位和高精度的地圖是自動駕駛車輛“知道自己在哪裏”的關鍵。 1. 高精度定位技術： GNSS（全球導航衛星係統）： 介紹GPS、GLONASS、Galileo、北鬥等衛星定位係統，以及RTK（實時動態差分）、PPK（後處理差分）等技術如何實現厘米級的定位精度。 慣性測量單元（IMU）： 講解IMU（加速度計和陀螺儀）在GNSS信號丟失或乾擾時，如何通過推算實現車輛姿態和位置的短時續航。 視覺裏程計（Visual Odometry）： 基於攝像頭圖像序列，通過追蹤特徵點來估算車輛的運動軌跡。 激光雷達裏程計（LiDAR Odometry）： 利用連續的LiDAR點雲數據，進行匹配和對齊，實現車輛的精確定位。 多傳感器融閤定位： 探討如何將以上多種定位技術進行融閤，形成更加可靠和精確的定位解決方案。 2. 高精地圖（HD Map）： 構成與作用： 詳細介紹高精地圖的組成部分，如車道綫信息、道路邊界、交通標誌、路麵坡度、麯率等。闡述其在提供先驗信息、輔助決策規劃、實現精準定位方麵的關鍵作用。 生産與更新： 分析高精地圖的采集（通過專業采集車）、處理、生産流程，以及如何在動態變化的道路環境中實現高效、實時的地圖更新。 眾包地圖（Crowdsourced Mapping）： 探討利用海量量産車輛的數據，構建和更新高精地圖的可能性。 四、 決策與規劃：車輛的“大腦” 在感知和定位的基礎上，自動駕駛係統需要做齣智能的駕駛決策並規劃齣可行的行駛路徑。 1. 行為預測（Behavior Prediction）： 重要性： 解釋為何需要預測其他交通參與者（車輛、行人）的未來行為，以避免潛在的碰撞和衝突。 方法論： 介紹基於規則的預測模型，以及基於機器學習（如RNN, LSTM, Transformer等）的復雜行為預測模型，如何分析曆史軌跡、交通規則、駕駛意圖等因素進行預測。 2. 路徑規劃（Path Planning）： 層次化規劃： 講解自動駕駛的路徑規劃通常分為全局路徑規劃（如從起點到終點的宏觀路綫）和局部路徑規劃（如在當前路段內的詳細軌跡）。 算法介紹： 深入介紹多種路徑規劃算法，包括基於搜索的算法（A, Dijkstra）、基於優化的算法（模型預測控製MPC）、基於采樣的方法（RRT, PRM）等。重點分析在復雜交通場景下，如何生成安全、平穩、滿足車輛動力學約束的行駛軌跡。 3. 決策製定（Decision Making）： 場景分析： 探討自動駕駛係統如何在不同的交通場景（如擁堵、交叉路口、緊急避讓）下做齣駕駛決策。 決策模型： 介紹基於有限狀態機（Finite State Machine）、決策樹、博弈論以及強化學習（Reinforcement Learning）的決策製定方法。 五、 控製係統：車輛的“手腳” 規劃好的路徑需要通過精準的控製係統來實現。 1. 橫嚮控製（Lateral Control）： 目標： 保證車輛能夠沿著規劃的路徑行駛，實現精確的轉嚮控製。 算法： 介紹PID（比例-積分-微分）控製器、LQR（綫性二次型調節器）、MPC（模型預測控製）等先進控製算法在轉嚮控製中的應用。 2. 縱嚮控製（Longitudinal Control）： 目標： 實現對車輛速度的精確控製，包括加速、減速和保持設定的速度。 算法： 介紹PID控製、MPC等在油門和刹車控製中的應用，以實現平穩的加減速和精確的速度跟隨。 3. 執行器協同： 集成控製： 分析如何協調轉嚮、油門、刹車等執行器，以實現平滑、安全的駕駛動作。 六、 自動駕駛的演進與挑戰 本書將詳細闡述自動駕駛技術從輔助駕駛到完全自動駕駛的發展演進，並深入剖析當前所麵臨的關鍵挑戰： 技術成熟度： 在極端天氣、復雜交通環境下的感知和決策能力仍需提升。 安全性與可靠性： 如何保證係統在任何情況下都能安全運行，以及如何進行嚴格的驗證和測試。 法律法規與倫理： 責任劃分、數據隱私、網絡安全等問題亟待解決。 成本與規模化： 高昂的傳感器和計算硬件成本，如何實現大規模量産和普及。 基礎設施： V2X通信、高精地圖、智慧交通等基礎設施的配套建設。 人類因素： 用戶信任度、人機交互設計等。 七、 未來展望 展望未來，自動駕駛技術將不僅僅局限於車輛本身，而是將與智慧城市、物聯網等更廣泛的技術生態係統深度融閤，催生齣全新的齣行模式和服務。本書將引導讀者思考自動駕駛技術如何深刻地改變我們的社會，從交通運輸到城市規劃，再到生活方式。 本書內容旨在為希望深入瞭解自動駕駛技術原理、實現方法及未來發展方嚮的讀者，提供一份全麵、係統且深入的解讀，助力其在這個飛速發展的領域中獲得更清晰的認知和更專業的洞察。

評分☆☆☆☆☆

《包郵 深入理解ICT與自動駕駛+一本無人駕駛技術書 2本 智能網聯式自動駕駛技術書籍》這本書，我拿到手的時候，就被它的名字吸引瞭。雖然名字略顯冗長，但“深入理解ICT與自動駕駛”這幾個字，立刻勾起瞭我對未來科技的好奇心。我一直對自動駕駛技術非常感興趣，但總覺得市麵上的一些書籍要麼過於科普，缺乏深度；要麼過於技術化，門檻太高。這本書的名字給我的感覺是，它能架起一座橋梁，讓像我這樣的普通技術愛好者，也能窺探到自動駕駛核心的ICT技術是如何運作的。我特彆期待書中能詳細闡述ICT（信息通信技術）在自動駕駛中的具體應用，比如5G、V2X（車聯網）、雲計算、大數據分析等，這些概念在我看來是構建智能網聯式自動駕駛的基石。我希望這本書不僅僅是羅列這些技術名詞，而是能深入解析它們如何協同工作，解決自動駕駛在感知、決策、控製等環節麵臨的挑戰。例如，V2X技術如何實現車輛之間的信息交換，從而提升安全性？5G又如何保證低延遲、高可靠性的通信？雲計算和大數據在訓練自動駕駛模型中扮演瞭怎樣的角色？我希望書中能通過具體的案例或者原理講解，讓我豁然開朗，理解這些技術背後的邏輯和發展趨勢。這本書的價格也很實惠，包含兩本，性價比很高，讓我覺得物超所值。

評分☆☆☆☆☆

這套《包郵 深入理解ICT與自動駕駛+一本無人駕駛技術書 2本 智能網聯式自動駕駛技術書籍》，光看書名就覺得內容會非常紮實。我一直對ICT技術在各個領域的應用非常關注，而自動駕駛無疑是當前最熱門、最具潛力的應用方嚮之一。我特彆希望這本書能夠係統性地講解ICT是如何成為智能網聯式自動駕駛的“驅動引擎”的。我想知道，ICT中的哪些關鍵技術，比如數據處理、通信傳輸、智能算法等，是構建自動駕駛係統不可或缺的部分。例如，我希望書中能夠詳細闡述，從傳感器采集到的海量數據，如何通過ICT網絡進行高效、可靠的傳輸，以及這些數據如何在雲端或邊緣進行實時分析和處理，從而支持車輛做齣精確的決策。我也對V2X（車聯網）技術非常感興趣，想瞭解它如何實現車輛之間的互聯互通，以及與交通基礎設施的協同，從而提升整體交通係統的智能化水平。這本書是否能讓我清晰地理解，ICT技術是如何為自動駕駛提供“眼睛”、“大腦”和“神經係統”的，並且揭示未來智能網聯式自動駕駛的發展趨勢。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書，我第一眼就被封麵設計所吸引，簡潔大氣，雖然沒有太多花哨的圖案，但“深入理解ICT與自動駕駛”以及“無人駕駛技術”的字樣，傳遞齣一種專業和權威感。我從事IT行業多年，對於“ICT”這個概念並不陌生，但將其與“自動駕駛”如此緊密地結閤起來，還是第一次見到。這讓我對這本書的定位産生瞭極大的興趣。我希望它能從ICT的視角，深入剖析自動駕駛的核心技術。要知道，自動駕駛並非僅僅是汽車本身在“思考”，背後龐大的信息通信網絡、海量數據的處理能力、以及高效的計算平颱，纔是支撐其運作的真正力量。我期待書中能夠詳細闡述ICT在自動駕駛的各個層級中的作用，從基礎的網絡通信，到上層的雲端智能，再到端側的實時處理，是否能夠全麵覆蓋？例如，我想瞭解高精度地圖的構建與更新，如何依賴於ICT基礎設施？車端的傳感器數據如何被高效地傳輸、存儲和分析？人工智能算法的訓練和部署，又需要怎樣的ICT支撐？這本書如果能清晰地解釋這些問題，那對我來說將是巨大的收獲。而且，這還是一套包含兩本書的組閤，這讓我猜測其中一本可能會更側重理論基礎和宏觀框架，另一本則可能更偏嚮具體的技術細節和實踐應用，這種組閤方式非常令人期待。

評分☆☆☆☆☆

我對這套《包郵 深入理解ICT與自動駕駛+一本無人駕駛技術書 2本 智能網聯式自動駕駛技術書籍》的期待，主要集中在“深入理解ICT與自動駕駛”這一部分。在我看來，“ICT”涵蓋的範圍非常廣泛，從基礎的網絡通信到復雜的軟件算法，而“自動駕駛”又是一個高度集成化的係統工程。我希望這本書能夠架起一座橋梁，清晰地展示ICT是如何支撐起整個自動駕駛技術體係的。我特彆想瞭解，在這個龐大的自動駕駛生態係統中，ICT究竟扮演瞭哪些核心角色？例如，我認為數據是自動駕駛的“血液”，那麼ICT如何保證這些數據的采集、傳輸、存儲和分析的效率與安全性？雲端智能和邊緣計算是如何協同工作的，以實現從感知到決策的快速響應？5G、V2X等通信技術，在車路協同、信息共享方麵又發揮著怎樣的關鍵作用？我希望這本書能夠不僅僅停留在概念的介紹，而是能夠深入剖析這些技術的內在原理、工作機製，以及它們在實際自動駕駛場景中的應用案例。如果書中能夠通過圖示、模型或者案例分析，讓我能夠直觀地理解ICT與自動駕駛之間的緊密聯係，並揭示未來智能網聯式自動駕駛的發展方嚮，那將是我最希望得到的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這套《包郵 深入理解ICT與自動駕駛+一本無人駕駛技術書 2本 智能網聯式自動駕駛技術書籍》的書名，尤其是“深入理解ICT與自動駕駛”這一部分，深深地吸引瞭我。我認為，自動駕駛的未來，必然是與ICT技術深度融閤的。我希望這本書能夠為我揭示，ICT中的哪些關鍵技術，是支撐起現代自動駕駛，特彆是智能網聯式自動駕駛的基石。我非常好奇，ICT在自動駕駛的感知、決策、控製等各個環節中，究竟扮演瞭怎樣不可或缺的角色。例如，從車輛傳感器收集的海量數據，如何通過ICT網絡進行高效、低延遲的傳輸？雲計算和大數據分析，又如何幫助構建齣更精準的環境模型，並進行復雜的路徑規劃和決策？5G和V2X（車聯網）技術，如何實現車輛之間、車輛與基礎設施之間的實時通信，從而提升行駛安全性和交通效率？這本書是否能通過清晰的邏輯、詳細的原理講解，甚至是具體的案例分析，讓我明白這些看似獨立的技術，是如何被整閤在一起，共同驅動著自動駕駛的進步。我期待的不僅僅是知識的羅列，而是能夠真正“深入理解”，掌握其中的核心脈絡。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《包郵 深入理解ICT與自動駕駛+一本無人駕駛技術書 2本 智能網聯式自動駕駛技術書籍》這個書名時，我首先聯想到的是，這不僅僅是一本關於汽車如何自己開動的書，更是一本關於“智慧”如何賦能汽車的書。尤其是“ICT”這個詞，讓我覺得這本書的切入點非常新穎。我知道ICT是信息通信技術的縮寫，而自動駕駛，尤其是智能網聯式的，離不開信息和通信。我迫切地想知道，ICT究竟是如何為自動駕駛注入“生命”的。這本書是否能夠深入剖析ICT在自動駕駛中的關鍵技術要素？例如，我在思考，從車輛的傳感器采集原始數據，到這些數據如何在復雜的通信網絡中高效傳輸，再到在雲端或者車端的強大計算平颱上進行處理和分析，最終轉化為控製指令，這個完整的流程中，ICT究竟起到瞭怎樣的作用？我特彆希望書中能夠詳細介紹V2X（車聯網）技術，因為我認為這是實現智能網聯式自動駕駛的“神經係統”，它如何實現車輛與車輛、車輛與基礎設施、車輛與行人之間的實時通信，從而大大提升行車安全性和交通效率？還有5G網絡，它提供的低延遲、高帶寬特性，對於自動駕駛的實時決策和控製是否至關重要？這本書如果能給我一個清晰的圖景，讓我理解這些技術如何相互關聯，協同工作，那將是對我知識體係的一次重要補充。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《包郵 深入理解ICT與自動駕駛+一本無人駕駛技術書 2本 智能網聯式自動駕駛技術書籍》這個書名的時候，我首先想到的是，這本書很有可能不僅僅是講“如何造一輛能自動開的車”，而是講“如何讓一輛車變得更聰明，能和世界‘溝通’”。“ICT”這個詞，在我理解來，就是信息和通信技術，而“智能網聯式自動駕駛”聽起來就離不開“網”和“聯”。我特彆好奇，書中是如何將ICT的各種技術，比如5G、V2X、雲計算、大數據，與自動駕駛的實際應用結閤起來的。我希望這本書能夠詳細地闡述，這些ICT技術是如何支撐起自動駕駛的“大腦”和“神經係統”的。比如，自動駕駛車輛是如何通過ICT網絡，獲取實時路況、交通信號等信息的？車與車之間又是如何進行信息交換，以避免碰撞？雲計算和大數據又在其中扮演瞭怎樣的角色，例如用於訓練更強大的AI模型，或者進行交通流量的預測？我非常期待書中能夠深入講解這些技術之間的相互作用和融閤，讓我能夠理解，為什麼說“智能網聯”是未來自動駕駛的關鍵方嚮。而且，這套書包含兩本，我猜測其中一本可能更側重理論和原理，另一本則更偏嚮實際應用和技術細節，這種組閤非常吸引我。

評分☆☆☆☆☆

《包郵 深入理解ICT與自動駕駛+一本無人駕駛技術書 2本 智能網聯式自動駕駛技術書籍》這個書名，尤其是“深入理解ICT與自動駕駛”，讓我覺得這套書的目標群體很明確，就是希望讀者能夠真正吃透其中的技術原理。我一直認為，自動駕駛之所以能夠成為現實，離不開ICT技術的巨大進步。因此，我非常期待書中能夠詳細闡述，ICT的哪些核心技術，是如何被巧妙地應用於自動駕駛領域的。我想知道，例如5G通信，是如何為自動駕駛提供超低延遲、超高可靠性的通信保障的？V2X技術，又是如何實現車輛與周圍環境的實時信息交互，從而提升安全性的？雲計算和大數據分析，在自動駕駛的感知、決策、規劃等環節中，扮演瞭怎樣的關鍵角色？這本書是否能夠從技術細節入手，深入剖析這些ICT技術在自動駕駛中的具體實現方式和應用場景？我希望通過閱讀這本書，能夠對智能網聯式自動駕駛的底層技術有更深刻的認識，理解它背後的技術邏輯，並能更好地把握其發展方嚮。這套書包含兩本，這讓我猜測它應該會從不同角度，或者不同深度來講解ICT與自動駕駛的關係，非常值得期待。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《包郵 深入理解ICT與自動駕駛+一本無人駕駛技術書 2本 智能網聯式自動駕駛技術書籍》時，我最感興趣的是“ICT與自動駕駛”之間的聯係。我理解ICT是信息通信技術，而自動駕駛，尤其是智能網聯式的，離不開信息和通信。我希望這本書能深入探討ICT在自動駕駛領域的核心應用。我特彆想知道，5G、V2X、雲計算、大數據分析等ICT技術，是如何具體地賦能自動駕駛的。比如，5G的低延遲和高帶寬，對於自動駕駛的實時決策和控製有多重要？V2X通信又是如何實現車與車、車與路之間的信息交互，從而提升安全性？雲計算和大數據在訓練自動駕駛算法、優化交通流方麵又扮演瞭怎樣的角色？這本書是否能從技術層麵，詳細解析這些ICT組件是如何協同工作的，共同構建起智能網聯式自動駕駛的強大能力？我希望書中能夠提供清晰的解釋，讓我能夠理解這些先進技術的底層邏輯和實際意義，而不僅僅是停留在概念層麵。這套書包含兩本，我猜測其中一本會從更宏觀的層麵介紹ICT與自動駕駛的整體框架，另一本則可能深入到具體的技術細節和實現方法，這種搭配讓我覺得非常實用。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對汽車技術和前沿科技都有著濃厚興趣的普通愛好者，我選擇購買這套《包郵 深入理解ICT與自動駕駛+一本無人駕駛技術書 2本 智能網聯式自動駕駛技術書籍》，主要是被它“深入理解ICT與自動駕駛”這個標題所吸引。我感覺市麵上很多關於自動駕駛的書籍，要麼偏嚮於宏觀的願景和概念，要麼就是過於狹窄的技術領域，很難找到一個能夠係統性地解釋“ICT”與“自動駕駛”之間內在聯係的讀物。我希望這本書能夠填補這個空白，讓我明白，現代自動駕駛，尤其是智能網聯式自動駕駛，是如何在ICT的強大支撐下實現的。我想瞭解，ICT中那些看似分散的技術，比如5G通信、邊緣計算、大數據處理、雲計算、人工智能算法等，是如何被巧妙地整閤在一起，共同服務於自動駕駛這個龐大而復雜的係統。這本書是否能夠從宏觀層麵，勾勒齣自動駕駛的技術架構，並詳細闡述ICT在其中扮演的關鍵角色？比如，車輛如何通過ICT網絡獲取實時交通信息、路況信息，以及其他車輛發齣的信號？雲端的算力如何幫助車輛進行更復雜的決策？邊緣計算又如何保證低延遲的實時響應？我希望書中能提供清晰的邏輯和生動的案例，讓我能真正“深入理解”其中的奧秘，而不是僅僅停留在錶麵。