車輛聯網感知與控製 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王雲鵬，田大新，沃天宇 著

圖書標籤:

• 車輛聯網
• 智能交通
• 自動駕駛
• 感知技術
• 控製算法
• V2X通信
• 傳感器融閤
• 信息安全
• 邊緣計算
• 人工智能

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030482051

版次：1

商品編碼：11944676

包裝：精裝

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：192

字數：242000

正文語種：中文

內容簡介

隨著車載傳感器與移動通信技術的快速發展，車輛間的協同感知與控製技術成為智能車輛、智能交通技術的前沿熱點。《車輛聯網感知與控製》在介紹車輛感知、數據處理、行為分析的基礎上，論述瞭聯網環境下協同定位、動力學建模的相關方法，並重點分析瞭車聯網隊列控製與交叉口安全避撞方法。

內頁插圖

目錄

目錄
序
前言
第1章 車輛狀態感知 1
1.1 常用車輛狀態信息及其相應傳感器 1
1.1.1 車輛狀態信息分類 1
1.1.2 常用車輛狀態信息 2
1.2 車輛狀態信息采集 10
1.2.1 車內狀態信息的傳輸 10
1.2.2 車輛狀態信息采集與融閤 11
1.3 車輛狀態信息處理 12
1.3.1 傳感器標零 12
1.3.2 車輛狀態數據濾波 12
1.3.3 車輛狀態數據有效性驗證 13
1.3.4 衛星定位數據處理 14
1.4 基於擴展卡爾曼濾波的車輛位姿估計 17
1.4.1 車輛運動學模型 17
1.4.2 卡爾曼濾波方法 20
1.4.3 車輛運動狀態估計 21
參考文獻 23
第2章 車輛聯網大數據處理技術 25
2.1 時空大數據管理 25
2.1.1 時空數據索引 25
2.1.2 時空數據的壓縮存儲技術 26
2.2 時空大數據雲端處理係統 30
2.2.1 JStorm 31
2.2.2 Apache ZooKeeper 32
2.2.3 Apache Kafka 33
2.2.4 Memcached 34
2.2.5 PostgreSQL 35
2.3 實時車輛位置監控係統的設計與實現 36
2.3.1 係統總體架構設計 37
2.3.2 多級網格劃分 37
2.3.3 實時位置聚閤的JStorm任務實現 38
2.3.4 質心閤並的JStorm實現 41
2.3.5 大規模車輛實時行政區域判定的實現 41
2.3.6 行政區域判定與跨區域事件記錄的JStorm任務實現 41
2.3.7 實時車輛位置監控係統Web應用的實現 43
參考文獻 45
第3章 車輛位置與行為感知 47
3.1 車輛位置感知 47
3.1.1 定位技術及問題挑戰 47
3.1.2 到達角估計方法 49
3.1.3 理論下界 51
3.1.4 協同定位 52
3.1.5 數據融閤 53
3.1.6 車聯網係統中車輛定位應用示例 58
3.2 駕駛行為特徵分析 65
3.2.1 車輛運動特徵變化 66
3.2.2 駕駛行為識彆方法輸入參數的模糊分級 68
3.2.3 駕駛行為規則庫 80
參考文獻 83
第4章 車輛動力學建模與衝突檢測 86
4.1 車輛縱嚮受力分析 86
4.2 車車通信模式下的車輛簡化縱嚮動力學分層模型 89
4.2.1 車輛縱嚮動力學模型的簡化 89
4.2.2 簡化車輛動力學模型的分層 91
4.3 基於Carsim/MATLAB/Simulink的車輛動力學模型聯閤仿真驗證 93
4.3.1 Carsim仿真環境參數設置 95
4.3.2 Carsim/MATLAB/Simulink聯閤仿真搭建 98
4.3.3 下層動力學控製模型仿真結果分析 98
4.4 兩車衝突檢測方法 102
4.4.1 兩車衝突判斷模型 102
4.4.2 衝突嚴重程度界定 106
參考文獻 109
第5章 車輛隊列協同控製模型 111
5.1 車輛隊列係統概述 111
5.1.1 車輛隊列係統數學模型 111
5.1.2 車輛隊列係統控製方法 112
5.1.3 車輛隊列控製係統結構 113
5.2 車車通信模式下的車輛隊列行駛條件 114
5.2.1 車輛行駛安全性條件 114
5.2.2 車輛隊列穩定性條件 116
5.3 基於滑模控製的車輛隊列協同控製 117
5.3.1 控製模型 117
5.3.2 車輛隊列協同控製模型的穩定性分析 121
5.4 車輛隊列協同控製模型Carsim仿真 122
5.4.1 階躍緊急減速輸入仿真效果 122
5.4.2 正弦加速度輸入仿真效果 124
5.5 通信延遲/失效對車輛隊列協同控製影響及模型策略調整 126
5.5.1 通信延遲下的車輛隊列協同控製模型 127
5.5.2 通信失效下的車輛隊列協同控製模型 129
5.5.3 通信延遲/失效下模型仿真驗證 132
5.6 車聯網隊列主動避撞控製 135
5.6.1 傳統避撞模型缺陷分析 136
5.6.2 避撞過程的非綫性規劃問題 137
5.6.3 基於非綫性規劃協同主動避撞模型 140
5.6.4 基於協同主動避撞模型的車輛隊列控製 143
5.6.5 仿真驗證 146
參考文獻 151
第6章 車聯網交叉口避撞控製 154
6.1 兩車衝突消解 154
6.2 現有交叉口衝突消解算法 157
6.3 基於信息交互的閤流衝突消解策略 160
6.3.1 典型閤流衝突簡化模型 160
6.3.2 閤流衝突消解模型 163
6.3.3 基於Simulink的模型求解 165
6.4 基於信息交互的交叉衝突消解策略 167
6.4.1 典型交叉衝突簡化模型 167
6.4.2 交叉衝突消解模型 168
6.4.3 基於Simulink的模型求解 171
6.5 多車協同交叉口仿真 173
6.5.1 仿真平颱概述 174
6.5.2 仿真係統建模 175
6.5.3 兩車衝突消解 177
6.5.4 三車衝突消解 180
6.5.5 四車衝突消解 l82
6.6 關鍵參數對衝突檢測與消解的影響分析 188
6.6.1 車輛外形尺寸 l88
6.6.2 車輛定位誤差 l89
6.6.3 信息傳輸遲滯 l90
參考文獻 19l

前言/序言

《城市脈搏：智慧交通係統的設計與應用》 本書深入探討瞭現代城市交通係統如何利用尖端技術實現高效、安全、可持續的運行。我們將從宏觀視角審視城市交通網絡的復雜性，並聚焦於構建一個智能化、響應式的交通生態係統。 第一部分：智慧交通的基石——數據采集與感知 我們首先會剖析構成智慧交通大腦的“感官”係統。這包括但不限於： 多樣化的傳感器技術： 從地磁感應器、綫圈感應器到高清攝像頭、激光雷達（LiDAR），我們將詳細介紹各類傳感器的技術原理、部署場景、數據采集方式以及它們在識彆交通流、監測車輛、行人、障礙物等方麵的作用。書中將重點分析不同傳感器組閤帶來的數據冗餘與互補，以及如何通過多源融閤提升感知的準確性和魯棒性。 通信網絡架構： 探討支持海量數據實時傳輸的關鍵通信技術，如5G、V2X（Vehicle-to-Everything）通信、Wi-Fi、NB-IoT等。我們將分析不同通信模式的優劣勢，以及它們在支持車車通信、車路通信、車雲通信等場景下的應用。本書還將討論網絡安全在數據傳輸過程中的重要性，以及如何構建安全的通信鏈路。 邊緣計算與分布式處理： 麵對海量數據，傳統的中心化處理模式已顯不足。我們將深入研究邊緣計算在交通領域的應用，講解如何將部分計算能力下沉到數據源端，實現低延遲的數據分析和決策。這包括對原始數據的初步處理、異常檢測、信息預警等，從而減輕雲端壓力，提高響應速度。 大數據平颱與存儲： 探討如何構建高效、可擴展的大數據平颱來存儲、管理和處理來自各種傳感器和通信網絡的海量交通數據。我們將介紹數據湖、數據倉庫等概念，以及數據清洗、預處理、標注等關鍵步驟，為後續的分析和建模奠定基礎。 第二部分：智慧交通的“大腦”——數據分析與決策 在數據采集的基礎上，本書將聚焦於如何讓交通係統“思考”和“決策”。 交通流分析與預測： 詳細介紹基於機器學習和深度學習的交通流分析技術。我們將講解如何利用曆史數據和實時數據來預測交通擁堵、車流量變化、齣行時間等，並探討不同預測模型的優劣，例如時空圖捲積網絡（STGCN）、長短期記憶網絡（LSTM）等在交通預測中的應用。 交通事件檢測與識彆： 研究如何利用計算機視覺和模式識彆技術，從攝像頭等數據中實時檢測和識彆交通事故、違章行為、行人闖紅燈、障礙物等交通事件。我們將介紹目標檢測、行為識彆、異常模式挖掘等算法，以及它們在提升交通安全方麵的作用。 齣行行為建模與分析： 探討如何理解和預測人類的齣行行為。這包括對個體齣行模式、群體齣行規律的研究，以及如何利用齣行數據來優化公共交通調度、路徑規劃和城市規劃。 協同決策與優化： 重點研究智能交通係統如何實現協同決策。我們將討論如何通過車路協同、區域交通信號燈協同控製、動態路徑引導等方式，優化整體交通流量，減少擁堵，降低排放。書中還將介紹基於強化學習的交通控製策略，以及如何實現多智能體的協同博弈。 第三部分：智慧交通的“行動”——控製與應用 在充分分析和決策之後，本書將著眼於如何將智慧轉化為實際的行動，實現交通係統的優化與管理。 智能交通信號控製： 深入研究自適應交通信號控製係統。我們將介紹基於實時交通數據的信號配時優化算法，以及如何通過區域協調控製實現主乾道和交叉口的聯動優化，最大化通行效率。 動態路徑引導與誘導： 探討如何利用實時交通信息，為駕駛員提供最優的路徑規劃和導航服務。這包括對實時路況的分析，以及如何通過信息發布平颱（如車載導航、手機App）將最優路徑信息推送給用戶，實現交通流量的均衡分配。 智能停車管理： 研究如何利用傳感器和數據分析技術，實現停車位的實時監測、信息發布和預定。我們將探討如何通過智能化手段提高停車位利用率，緩解城市停車難問題。 公共交通優化： 講解如何利用大數據分析和預測，優化公交綫路規劃、發車班次和調度，提升公共交通的吸引力和效率，鼓勵綠色齣行。 自動駕駛與輔助駕駛支持： 探討智能交通係統如何為自動駕駛和輔助駕駛技術提供關鍵支持，包括高精度地圖、實時感知信息、協同控製信號等，共同構建安全的未來齣行環境。 應急響應與事件處理： 研究在突發交通事件發生時，智能交通係統如何快速響應。這包括對事件的精準定位、信息傳播、應急車輛路徑規劃、交通管製等，最大程度地減少事件對交通的影響。 第四部分：麵嚮未來的智慧交通 本書的最後一章將展望智慧交通的未來發展趨勢。 新興技術融閤： 探討人工智能、物聯網、區塊鏈、數字孿生等新興技術如何進一步賦能智慧交通，例如利用數字孿生技術構建城市交通的虛擬模型，進行模擬測試和優化。 人本交通理念： 強調智慧交通設計的核心應是“人”。我們將探討如何利用技術更好地服務於行人、騎行者和弱勢群體，構建更公平、便捷、舒適的齣行環境。 可持續交通發展： 關注智慧交通在環境保護和可持續發展中的作用，如通過優化交通流減少尾氣排放，推廣電動汽車充電基礎設施，以及鼓勵綠色齣行方式。 挑戰與倫理考量： 討論在推進智慧交通過程中可能麵臨的挑戰，如數據隱私保護、算法偏見、網絡安全威脅以及社會接受度等問題，並提齣相應的應對策略。 《城市脈搏：智慧交通係統的設計與應用》力求為讀者提供一個全麵、深入、前沿的智慧交通係統認知框架，幫助理解技術如何驅動城市交通的變革，並為相關領域的研究者、工程師、政策製定者以及對智慧城市感興趣的公眾提供有價值的參考。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的興趣，源於它可能提供的關於“控製”方麵的深度解析。我認為，車輛聯網的最終價值體現在能夠實現更加智能化、自動化的車輛控製。我非常希望這本書能夠深入探討，在車輛聯網技術支持下，如何實現對車輛的精確、可靠和安全的控製。這可能涉及到路徑規劃、軌跡跟蹤、障礙物避讓、以及協同行駛等多個方麵。我期待書中能夠詳細介紹一些先進的車輛控製理論和算法，例如，模型預測控製（MPC）、滑模控製、模糊邏輯控製，甚至是基於人工智能的強化學習方法在車輛控製中的應用。我希望能夠看到書中如何將傳感器感知到的環境信息，以及通過網絡獲取的交通信息，轉化為具體的控製指令，從而實現車輛的自主決策和動作。如果書中能夠提供一些具體的數學模型，或者流程圖，來展示這些控製過程，那就更有助於我理解瞭。我特彆希望書中能夠結閤一些實際的駕駛場景，例如，在擁堵路段的自動駕駛，或者在復雜路況下的協同變道，來闡述這些控製策略是如何工作的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引瞭我，整體色調偏嚮科技藍，一種沉穩而又不失活力的感覺油然而生，讓人一眼就能聯想到現代化的交通工具和數字世界緊密相連的畫麵。我尤其喜歡封麵上那流綫型的車輛輪廓，與交織的數據流巧妙地融閤在一起，仿佛預示著書中內容將帶領讀者深入探索車輛與網絡世界如何實現高效的互動與協同。在翻閱過程中，我注意到其排版清晰，字體大小適中，閱讀起來非常舒適，沒有那種過於密集或疏散帶來的壓迫感，這對於一本可能涉及大量技術性內容的書籍來說，至關重要。我一直對智能交通和自動駕駛領域抱有濃厚興趣，也曾閱讀過不少相關的科普讀物，但這本書的封麵給我的感覺是，它不僅僅是簡單的概念介紹，更可能深入到技術實現的細節，以及在實際應用中可能遇到的挑戰與解決方案，這讓我對它的內容充滿瞭期待。我非常期待書中能夠對當前車輛聯網技術的發展現狀進行一個全麵而深入的梳理，從 V2X（Vehicle-to-Everything）通信技術，到車內車載信息娛樂係統，再到車輛數據安全與隱私保護等方方麵麵，都能有精彩的論述。如果書中能結閤一些最新的研究成果和行業動態，那就更好瞭，例如，對5G、6G等新興通信技術在車輛聯網中的應用潛力進行展望，或是對人工智能在車輛感知和決策中的作用進行詳細解析，都能極大地滿足我求知若渴的心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者似乎在汽車技術和信息通信領域都有著深厚的造詣，從書籍的整體架構和內容編排上就能窺見一斑。我特彆欣賞它沒有流於泛泛而談，而是選擇瞭一個非常聚焦的主題——“車輛聯網感知與控製”，這錶明作者對這個領域有著清晰的認識和深入的研究。在初步瀏覽目錄和章節標題時，我注意到書中對“感知”的側重點似乎非常突齣，這讓我聯想到，這本書很可能不僅僅是關於車輛如何連接到網絡，更重要的是，它會探討車輛如何通過各種傳感器（如攝像頭、雷達、激光雷達等）來“看見”周圍的環境，理解交通狀況，並基於這些感知信息做齣智能的“控製”決策。這種“感知”與“控製”的緊密結閤，正是實現真正意義上的智能交通和自動駕駛的關鍵所在。我期待書中能夠詳細講解各種傳感器的原理、優勢與局限性，以及如何將這些來自不同傳感器的數據進行融閤，形成一個全麵、準確的車輛外部環境模型。此外，書中對“控製”部分的闡述也同樣令我好奇，它是否會涉及具體的控製算法，例如PID控製、模型預測控製，甚至是更先進的深度強化學習在車輛路徑規劃、速度控製、轉嚮控製等方麵的應用？如果能看到一些理論與實踐相結閤的案例分析，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先被它紮實的學術底蘊所吸引。從書籍的開篇部分，就能感受到作者嚴謹的治學態度和對專業知識的深刻理解。我一直認為，對於“車輛聯網感知與控製”這樣涉及跨學科的領域，清晰的概念界定和邏輯嚴謹的理論基礎是必不可少的。我期待書中能夠對“車輛聯網”這個概念進行一個非常權威的定義，明確其涵蓋的範圍和主要技術構成。例如，它是否會詳細介紹不同類型的聯網技術，如蜂窩通信（4G/5G）、Wi-Fi、藍牙，以及它們在車輛通信中的具體作用？對於“感知”部分，我希望它能深入探討車輛是如何獲取環境信息的，是僅僅依賴於車內傳感器，還是會利用到外部的信息源，比如其他車輛、路側基礎設施（RSU）或者雲平颱？而“控製”部分，則可能關乎車輛如何根據感知到的信息來執行各種操作，這是否會涉及一些高級的控製理論和算法？我非常希望書中能夠提供一些數學模型或公式，來解釋這些感知和控製過程背後的原理，即使我不是一個專業的工程師，也希望能從中獲得更深層次的理解。而且，如果書中能夠對不同技術方案的優劣進行比較分析，並給齣作者的獨到見解，那將極大地提升這本書的價值。

評分☆☆☆☆☆

我被這本書的標題所吸引，因為它觸及瞭我一直以來非常感興趣的“車輛聯網”領域，並且細化到瞭“感知”和“控製”兩個核心環節。我認為，理解車輛如何感知周圍環境，以及如何基於感知結果進行智能控製，是實現未來自動駕駛和智能交通的關鍵。我期待這本書能夠詳細介紹車輛聯網的通信架構和技術，例如，V2X（Vehicle-to-Everything）通信的各種模式（V2V, V2I, V2P, V2N）以及它們在不同場景下的應用。我希望書中能夠深入探討，如何利用這些通信技術，將車輛與外部信息源（如其他車輛、交通基礎設施、雲平颱等）連接起來，從而獲取更全麵、更實時的交通信息。同時，我也非常好奇，這些聯網的信息是如何被“感知”係統利用的，例如，是否可以用來輔助車輛進行更精準的環境建模，或者預測其他交通參與者的行為。我希望書中能夠提供一些具體的實例，說明聯網信息如何提升車輛的感知能力，從而間接地影響到“控製”的決策。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《車輛聯網感知與控製》，讓我聯想到它可能是一本非常具有前瞻性和指導性的著作。我一直對“感知”技術在汽車領域的發展趨勢非常關注，特彆是如何讓車輛能夠像人類一樣，具備對周圍環境的準確“理解”能力。我期待書中能夠深入探討，車輛是如何通過各種傳感器（如攝像頭、雷達、激光雷達、超聲波傳感器等）來捕捉和處理環境信息的，並且如何將這些分散的、異構的傳感器數據進行有效的融閤，形成一個高精度、高魯棒性的三維環境模型。我希望書中能夠詳細介紹一些目前主流的感知算法，比如目標檢測、目標跟蹤、障礙物識彆、車道綫檢測、交通標誌識彆等，並且能夠對其背後的數學原理和實現方法進行清晰的闡述。更重要的是，我期待書中能夠討論，這些感知信息是如何被傳遞和利用的，是否會涉及到一些先進的通信技術，比如5G，以及這些信息如何被用來支持車輛的“控製”決策。如果書中能對不同技術方案的性能進行量化評估，並給齣一些實際的應用案例，那就更具參考價值瞭。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的標題來看，它很可能觸及到當前智能交通領域最前沿的技術話題，特彆是“車輛聯網”這一概念，這讓我對書中可能包含的內容充滿瞭想象。我非常期待書中能夠對“車輛聯網”的幾種主要模式進行詳細的分析，例如，V2V（車對車通信）、V2I（車對基礎設施通信）、V2P（車對行人通信）以及V2N（車對網絡通信），並探討它們各自的應用場景和潛在優勢。我認為，理解這些不同的通信模式是掌握車輛聯網技術的基礎。例如，V2V通信可以幫助車輛提前獲知前方的危險，或者協同完成復雜的交通動作；V2I通信則可以幫助車輛獲取更準確的交通信息，如紅綠燈狀態、道路擁堵情況等。我希望書中能夠對這些通信方式的實現原理、通信協議、以及它們在實際部署中可能遇到的挑戰進行深入的探討。此外，我也非常期待書中能夠對“車輛聯網”在提升交通安全、優化交通效率、以及改善駕駛體驗等方麵的作用進行詳細的論述，並且能夠引用一些相關的研究數據或案例來支持這些觀點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的吸引力在於其對“感知”技術的深入挖掘。我一直對車輛如何“看”和“聽”周圍的世界充滿好奇，這涉及到各種傳感器以及它們如何協同工作。我希望這本書能夠詳細介紹目前主流的車輛感知技術，例如，單目攝像頭、雙目攝像頭、激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達（Radar）等，它們各自的工作原理、成像方式、以及在不同天氣和光照條件下的錶現。我期待書中能夠對這些傳感器的融閤技術進行詳細闡述，如何將來自不同傳感器的信息進行有機整閤，以剋服單一傳感器的局限性，形成一個更加全麵和魯棒的環境感知能力。例如，如何利用雷達的測距能力和攝像頭的識彆能力來共同檢測障礙物？如何將激光雷達的點雲數據與攝像頭圖像進行配準，從而實現高精度的三維環境重建？此外，我也非常關心書中是否會討論一些先進的感知算法，比如基於深度學習的目標檢測、語義分割、實例分割等技術，以及它們在車輛感知中的實際應用。如果能夠看到一些具體的算法模型、網絡結構圖，以及相關的實驗結果，那就更令人興奮瞭。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，更多地集中在其對於“控製”方麵的具體實現和應用。我一直覺得，車輛聯網的最終目的，不僅僅是為瞭信息共享，更是為瞭實現更安全、更高效的車輛運行。我希望這本書能夠深入探討，在車輛聯網的框架下，如何實現精準、可靠的車輛控製。這可能包括但不限於：車輛如何利用網絡信息來優化其行駛軌跡，如何與其他車輛協同完成變道、超車等復雜操作，以及如何在緊急情況下通過網絡與基礎設施協同，避免事故發生。我特彆好奇書中是否會涉及一些關於“車路協同”（V2I）和“車車協同”（V2V）的具體控製策略。例如，在十字路口，車輛是否能夠通過聯網獲得交通信號燈的狀態，從而提前調整速度，實現更平穩的通過？在高速公路上，車輛之間是否能夠通過信息交換，形成一個臨時的“車隊”，共同優化行駛效率？如果書中能夠提供一些實際的仿真案例或者理論模型來闡述這些控製邏輯，那對我來說將是非常有價值的。我更希望這本書能夠超越理論的層麵，探討在實際道路環境中，這些聯網控製技術可能會麵臨哪些挑戰，比如通信延遲、數據不確定性、以及係統故障等，並且作者能夠提齣一些有效的應對策略。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的名稱來看，它很可能是一本深入探討車輛如何與外部世界進行信息交互，並基於這些信息進行智能決策的書籍。我一直對“控製”技術在現代交通中的作用充滿好奇，尤其是當車輛能夠通過網絡獲取海量信息時，其控製的精細度和智能化程度將得到怎樣的提升。我期待書中能夠詳細介紹，在車輛聯網的框架下，如何實現對車輛的精確控製。這可能包括但不限於，如何通過網絡協同其他車輛，實現安全高效的編隊行駛；如何利用路側基礎設施的信息，優化車輛的加減速和路徑選擇，以提高交通效率；以及如何利用高精度地圖和定位信息，實現車輛在復雜環境下的精準導航和控製。我希望書中能夠對這些控製策略背後的數學模型和算法進行深入的闡述，例如，如何處理通信延遲和數據不確定性對控製精度的影響。此外，我也非常期待書中能夠探討，當車輛具備聯網能力後，其控製係統將麵臨哪些新的挑戰，以及如何通過技術創新來應對這些挑戰。

評分☆☆☆☆☆

車聯網方麵綜述性質的書，寫得一般吧！

評分☆☆☆☆☆

一般般吧

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評分☆☆☆☆☆

大傢之作，內容翔實，非常值得一讀，包裝不錯，運貨速度很好性價比很高。

評分☆☆☆☆☆

還不錯 可以考慮再次購買

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

車聯網方麵綜述性質的書，寫得一般吧！

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

專業書籍，值得一看，非常有幫助。