包邮 深入理解ICT与自动驾驶+一本无人驾驶技术书 2本 智能网联式自动驾驶技术书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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野辺，継男，刘少山等 著

图书标签:

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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111594994

商品编码：28075358251

YL19836  9787121313554 9787111594994

深入理解ICT与自动驾驶

本书以2020年前后为目标，世界各国的汽车制造商正为实现互联汽车而展开研发竞争。由先进的信息通信、传感和人工智能技术实现的移动系统将地改变汽车的未来。本书介绍了NHTSA（公路交通安全管理局）有关自动驾驶的建议、ICT如何为自动驾驶的实现做贡献、实现汽车自动驾驶所的图像技术和人工智能的性，以及实现自动驾驶所面临的难题。本书适合从事ICT和汽车工业这两个行业的人员阅读。

前言
第1 章　美国NHTSA 关于自动驾驶的提议／ ／ ００１
１ －１　提议的定位／ ／ ００２
１ －２　ＮＨＴＳＡ 的自动化水平定义／ ／ ０１０
１ －３　ＮＨＴＳＡ 的自动化研究项目／ ／ ０１９
１ －４　无人驾驶公开道路试验及牌照颁发的推荐原则／ ／ ０２４
１ －５　人为因素研究的重要性（对ＮＨＴＳＡ 资料的补充） ／ ／ ０２９
第2 章　ICT 如何为自动驾驶的实现做出贡献／ ／ ０４１
２ －１　人类视角所见“自动驾驶” 与“普通驾驶” 的本质区别／ ／ ０４２
２ －２　ＳＬＡＭ 的应用／ ／ ０６１
２ －３　识别外部环境， 预测物体运动／ ／ ０７１
２ －４　规划无碰撞路径／ ／ ０７３
Ⅵ　
第3 章　自动驾驶所必需的图像技术及人工智能／ ／ ０７５
３ －１　各类传感器的技术动向与未来预测／ ／ ０７６
３ －２　图像识别技术／ ／ ０８４
３ －３　什么是机器学习和深度学习／ ／ ０８６
３ －４　自动驾驶的适用范围和必要的智能判断／ ／ ０９２
３ －５　机器学习与自动驾驶／ ／ ０９４
第4 章　实现自动驾驶所面临的课题／ ／ １０１
４ －１　网络安全的风险与对策／ ／ １０２
４ －２　隐私保护问题与对策／ ／ １１３
４ －３　全球化竞争中是否能取胜／ ／ １１７

一本无人驾驶技术书  

无人驾驶是人工智能发展到2017年的综合能力展现，是一个复杂的系统，涉及的技术点种类多且跨度大，入门者常常不知从何入手。本书首先宏观地呈现了无人驾驶的整体技术架构，概述了无人驾驶中涉及的各个技术点。 在读者对无人驾驶技术有了宏观认识后，本书深入浅出地讲解了无人驾驶定位导航、感知、决策与控制等算法、深度学习在无人驾驶中的应用、无人驾驶系统软件和硬件平台、无人驾驶安全以及无人驾驶云平台等多个主要技术点。 本书的作者都是无人驾驶行业的从业者与研究人员，有着多年无人驾驶及人工智能技术的实战经验。

1 无人车：正在开始的未来1
1.1 正在走来的无人驾驶2
1.2 自动驾驶的分级4
1.3 无人驾驶系统简介7
1.4 序幕刚启18
1.5 参考资料18
2 光学雷达在无人驾驶技术中的应用21
2.1 无人驾驶技术简介21
2.2 光学雷达基础知识22
2.3 LiDAR在无人驾驶技术中的应用领域24
2.4 LiDAR技术面临的挑战26
2.5 展望未来28
2.6 参考资料28
3 GPS及惯性传感器在无人驾驶中的应用30
3.1 无人驾驶定位技术30
3.2 GPS简介31
3.3 惯性传感器简介34
3.4 GPS和惯性传感器的融合36
3.5 结论37
3.6 参考资料38
4 基于计算机视觉的无人驾驶感知系统39
4.1 无人驾驶的感知39
4.2 KITTI数据集40
4.3 计算机视觉能帮助无人车解决的问题42
4.4 Optical Flow和立体视觉43
4.5 物体的识别与追踪45
4.6 视觉里程计算法47
4.7 结论48
4.8 参考资料49
5 卷积神经网络在无人驾驶中的应用50
5.1 CNN简介50
5.2 无人驾驶双目3D感知51
5.3 无人驾驶物体检测54
5.4 结论59
5.5 参考资料59
6 增强学习在无人驾驶中的应用61
6.1 增强学习简介61
6.2 增强学习算法63
6.3 使用增强学习帮助决策68
6.4 无人驾驶的决策介绍70
6.5 参考资料74

7 无人驾驶的规划与控制75
7.1 规划与控制简介75
7.2 路由寻径77
7.3 行为决策84
7.4 动作规划93
7.5 反馈控制101
7.6 无人车规划控制结语105
7.7 参考资料105
8 基于ROS的无人驾驶系统108
8.1 无人驾驶：多种技术的集成108
8.2 机器人操作系统（ROS）简介110
8.3 系统可靠性115
8.4 系统通信性能提升116
8.5 系统资源管理与安全性117
8.6 结论118
8.7 参考资料118
9 无人驾驶的硬件平台120
9.1 无人驾驶：复杂系统120
9.2 传感器平台121
9.3 计算平台140
9.4 控制平台150
9.5 结论157
9.6 参考资料158
10 无人驾驶系统安全160
10.1 针对无人驾驶的安全威胁160
10.2 无人驾驶传感器的安全160
10.3 无人驾驶操作系统的安全162
10.4 无人驾驶控制系统的安全163
10.5 车联网通信系统的安全性165
10.6 安全模型校验方法168
10.7 参考资料169
11 基于Spark与ROS的分布式无人驾驶模拟平台171
11.1 无人驾驶模拟技术171
11.2 基于ROS的无人驾驶模拟器173
11.3 基于Spark的分布式的模拟平台175
11.4 结论178
11.5 参考资料178
12 无人驾驶中的高精度地图180
12.1 电子地图分类180
12.2 高精度地图的特点183
12.3 高精度地图的生产185
12.4 无人驾驶场景中的应用188
12.5 高精度地图的现状与结论190
12.6 参考资料191
13 无人驾驶的未来192
13.1 无人驾驶的商业前景192
13.2 无人车面临的障碍194
13.3 无人驾驶产业198
13.4 全球化下的无人驾驶203
13.5 无人驾驶发展对策205
13.6 可预见的未来207
13.7 参考资料208

（一）《智能网联汽车：赋能自动驾驶新时代》 一、 概览与发展脉络 智能网联汽车，作为汽车工业与信息通信技术（ICT）、人工智能、大数据等前沿科技深度融合的产物，正以前所未有的速度重塑着我们的出行方式和社会结构。它不仅仅是传统汽车的升级，更是集信息感知、决策规划、执行控制于一体的移动智能终端。本书旨在系统性地梳理智能网联汽车的发展历程，深入剖析其核心技术体系，并前瞻性地展望其未来发展趋势与潜在影响。 从早期车载信息娱乐系统（IVI）的出现，到V2X（Vehicle-to-Everything）通信技术的萌芽，再到如今L2、L3级辅助驾驶功能的普及，直至L4、L5级完全自动驾驶的逐步实现，智能网联汽车的发展并非一蹴而就，而是经历了一个技术迭代、标准演进、应用落地、生态构建的螺旋式上升过程。本书将带您回溯这一历程，理解关键的技术突破点以及驱动其发展的核心要素，例如计算能力、传感器技术、通信带宽、算法模型以及政策法规的引导。 二、 核心技术剖析 本书将深入剖析智能网联汽车赖以生存和发展的关键技术，并力求以清晰易懂的方式解释复杂概念，力求做到“深入理解”而非“浅尝辄止”。 1. 感知系统：洞察世界之眼 传感器技术： 详细介绍各类主流传感器，包括摄像头（可见光、红外、夜视）、雷达（毫米波雷达、激光雷达LiDAR）、超声波传感器等。分析其工作原理、优缺点、成本、精度以及在不同环境下的适应性。例如，激光雷达如何通过发射激光束测量距离并生成三维点云，弥补摄像头在恶劣天气下的不足；毫米波雷达如何凭借穿透雨雾的能力，成为长距离探测的重要手段。 多传感器融合： 探讨如何将来自不同传感器的数据进行整合、校准和融合，以构建更全面、更精确的周围环境模型。分析常用的融合算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习模型等，以及融合的挑战，如时间同步、数据畸变、信息冗余与互补。 2. 定位与高精地图：精确导航的基石 高精度定位技术： 介绍GNSS（全球导航卫星系统）的改进应用，如RTK（实时动态差分）和PPK（后处理差分），以及IMU（惯性测量单元）在GNSS信号丢失时的补偿作用。 高精地图： 阐述高精地图的构成要素（车道线、坡度、曲率、交通标志等），其生成流程（数据采集、处理、更新），以及在自动驾驶中的关键作用，如为车辆提供决策规划的先验信息，实现厘米级精度的定位。分析高精地图的挑战，如大规模更新、数据标准化以及成本控制。 3. 决策与规划：智慧出行的“大脑” 行为预测： 讲解如何基于交通参与者（行人、车辆、自行车）的历史轨迹和行为模式，预测其未来的运动意图。介绍常用的预测模型，如基于规则的模型、基于学习的模型（RNN, LSTM, Transformer等）。 路径规划： 深入探讨车辆在复杂交通场景下，如何生成安全、舒适、高效的行驶轨迹。介绍全局路径规划（如A算法、Dijkstra算法）和局部路径规划（如模型预测控制MPC、人工势场法）的技术原理。 决策制定： 分析在各种交通场景下，自动驾驶系统如何做出驾驶决策，例如变道、超车、避让、停车等。讲解决策模型的构建，包括基于规则的决策、基于强化学习的决策等。 4. 控制系统：精准执行的“手脚” 横向控制： 介绍车辆转向控制的算法，如PID控制、LQR（线性二次型调节器）、MPC等，以实现对车辆轨迹的精确跟随。 纵向控制： 讲解车辆加速和制动控制的算法，以实现对目标速度和距离的精确控制。 执行器协同： 分析如何协调转向、油门、刹车等执行器，以实现平稳、安全的驾驶操作。 5. 通信技术（V2X）：万物互联的神经 V2V（Vehicle-to-Vehicle）： 车辆之间的通信，实现信息共享，如前方拥堵、碰撞预警等。 V2I（Vehicle-to-Infrastructure）： 车辆与交通基础设施（如路侧单元RSU、交通信号灯）的通信，获取交通信息、信号配时等。 V2P（Vehicle-to-Pedestrian）： 车辆与行人（通过智能手机等设备）的通信，提高行车安全。 V2N（Vehicle-to-Network）： 车辆与网络（如云平台）的通信，实现远程监控、OTA升级、数据分析等。 通信协议与标准： 介绍DSRC、C-V2X（LTE-V2X, 5G-V2X）等主流通信技术，以及相关的标准和协议。 6. 计算平台与软件架构：智能运行的“心脏”与“大脑” 高性能计算芯片： 介绍车载专用芯片（SoC）、GPU、FPGA等在处理海量感知数据和复杂算法方面的作用。 软件定义汽车（SDV）： 探讨软件在整车功能实现中的核心地位，以及模块化、可升级的软件架构。 操作系统与中间件： 介绍ROS（Robot Operating System）、AUTOSAR等在自动驾驶系统开发中的应用。 数据安全与隐私保护： 分析在海量数据交互和处理过程中，如何保障数据安全和用户隐私。 三、 自动驾驶分级与发展阶段 本书将详细解读SAE（国际汽车工程师协会）制定的自动驾驶分级标准（L0-L5），并结合实际案例，深入分析不同级别的技术要求、驾驶场景和商业化前景。 L0/L1/L2： 辅助驾驶系统，强调驾驶员的监控责任。介绍ACC（自适应巡航控制）、AEB（自动紧急制动）、LKA（车道保持辅助）等功能的技术实现和局限性。 L3： 有条件的自动驾驶，在特定场景下，系统可承担驾驶任务，但驾驶员仍需做好接管准备。分析L3技术的挑战，如路侧基础设施的依赖性、责任划分不清等。 L4： 高度自动驾驶，在限定区域和条件下，系统可实现完全自动驾驶，驾驶员无需干预。探讨L4在特定场景（如Robotaxi、物流配送）的应用潜力。 L5： 完全自动驾驶，在任何道路和条件下，系统均可实现自动驾驶。展望L5的未来图景及其对社会带来的颠覆性影响。 四、 应用场景与商业模式 智能网联汽车的应用场景远不止私家车。本书将探讨其在多个领域的落地价值： 共享出行： Robotaxi、自动驾驶巴士、无人配送车等，将重塑城市交通和服务业。 物流运输： 自动驾驶卡车，降低物流成本，提高效率。 公共交通： 自动驾驶公交车，提升公共交通的便利性和安全性。 特种车辆： 矿区、港口、园区等封闭场景下的自动驾驶车辆。 同时，本书将分析智能网联汽车衍生的新型商业模式，包括： 数据服务： 基于海量出行数据的分析和应用，如精准营销、交通优化。 软件订阅与升级： 通过OTA（Over-the-Air）更新，为车辆提供持续的功能增强和体验升级。 车联网服务： 增值服务，如远程诊断、故障预警、智能车载娱乐。 平台生态： 构建开放的生态系统，吸引第三方开发者，共同推动创新。 五、 挑战与未来展望 智能网联汽车的发展并非一帆风顺，本书将客观分析当前面临的挑战： 技术成熟度： 尤其是在复杂、非结构化交通环境下的感知、决策和控制能力仍需提升。 安全性与可靠性： 如何确保系统在极端情况下的稳定运行，以及如何进行大规模的安全验证。 法律法规与伦理问题： 责任认定、数据隐私、网络安全等问题亟待解决。 成本与普及： 高昂的硬件成本和研发投入，如何实现规模化生产和市场普及。 基础设施建设： 5G网络、高精地图、智能交通信号灯等基础设施的配套建设。 公众接受度： 提升用户对自动驾驶技术的信任度。 最后，本书将展望智能网联汽车的未来发展方向，包括： 人机共驾： 探索更高级别的人机协作模式。 车辆形态的变革： 出现更多针对自动驾驶场景设计的车辆。 智慧城市： 智能网联汽车将成为智慧城市的重要组成部分，与城市管理、交通系统深度融合。 “出行的服务”： 从“拥有汽车”到“享受出行服务”的转变。 本书内容力求严谨、客观，并融入最新的行业动态和研究成果，旨在为广大科技爱好者、行业从业者、学生以及对未来出行充满好奇的读者，提供一个全面、深入、前瞻性的视角，共同理解和参与智能网联汽车这一划时代的变革。 --- （二）《自动驾驶技术：原理、方法与实践》 一、 自动驾驶技术概述与核心要素 自动驾驶技术，作为一项融合了人工智能、机器人学、计算机视觉、控制理论等多个前沿科学领域的复杂系统工程，正在以前所未有的速度改变着交通运输的格局。它旨在让车辆在无需人类驾驶员干预的情况下，自主完成感知、决策、规划和控制等一系列驾驶任务。本书旨在深入浅出地介绍自动驾驶技术的底层原理，剖析其核心技术框架，并结合实际应用，展现其发展脉络与未来趋势。 自动驾驶汽车的核心能力在于其能够“看懂”世界、“思考”并“行动”。“看懂”世界指的是其强大的环境感知能力，通过各类传感器获取周围环境信息；“思考”则涉及复杂的决策与规划过程，根据感知到的信息，规划出安全、高效的行驶路径；“行动”则通过精准的车辆控制系统，将规划好的路径付诸实践。这三个环节相互依存、紧密配合，共同构成了自动驾驶系统的完整闭环。 二、 环境感知：车辆的“眼睛”与“耳朵” 强大的环境感知是自动驾驶的基础。本书将重点解析实现这一能力的各项关键技术： 1. 传感器技术详解： 摄像头（Camera）： 分析不同类型摄像头的应用（如单目、双目、立体视觉、鱼眼镜头），其在识别车道线、交通标志、车辆、行人等目标上的优势，以及在低光照、恶劣天气下的局限性。深入探讨基于深度学习的图像识别与目标检测算法，如CNN（卷积神经网络）及其演进模型（YOLO, Faster R-CNN等）如何赋能摄像头进行高效的视觉感知。 激光雷达（LiDAR）： 详细介绍激光雷达的工作原理，包括其发射激光束、测量反射时间差，从而构建高精度的三维点云地图。分析不同类型的LiDAR（如机械式、固态式），以及其在目标识别、障碍物检测、路径规划方面的独特优势，尤其是在构建高精度三维环境模型和进行测距方面的作用。 毫米波雷达（Radar）： 阐述毫米波雷达的工作方式，其能够探测目标的速度和距离，并且穿透雨、雪、雾等恶劣天气的能力。分析其在ACC、AEB等功能中的关键作用，以及与摄像头、LiDAR的互补性。 超声波传感器（Ultrasonic Sensor）： 讲解超声波传感器在近距离障碍物探测、泊车辅助等场景下的应用，分析其工作原理和成本优势。 2. 多传感器融合（Sensor Fusion）： 必要性与挑战： 阐述为何单一传感器无法满足自动驾驶对环境感知的严苛要求，以及不同传感器之间在精度、视角、工作条件上的差异带来的融合挑战。 融合方法： 深入介绍多种传感器融合的策略，包括早期融合（Early Fusion）、晚期融合（Late Fusion）和深度融合（Deep Fusion）。分析常用的融合算法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（Particle Filter）等，以及基于深度学习的端到端融合模型。重点阐述如何通过融合，构建更鲁棒、更全面的环境模型，提升目标识别的准确性和可靠性。 三、 定位与建图：精确导航的指引 准确的定位和高精度的地图是自动驾驶车辆“知道自己在哪里”的关键。 1. 高精度定位技术： GNSS（全球导航卫星系统）： 介绍GPS、GLONASS、Galileo、北斗等卫星定位系统，以及RTK（实时动态差分）、PPK（后处理差分）等技术如何实现厘米级的定位精度。 惯性测量单元（IMU）： 讲解IMU（加速度计和陀螺仪）在GNSS信号丢失或干扰时，如何通过推算实现车辆姿态和位置的短时续航。 视觉里程计（Visual Odometry）： 基于摄像头图像序列，通过追踪特征点来估算车辆的运动轨迹。 激光雷达里程计（LiDAR Odometry）： 利用连续的LiDAR点云数据，进行匹配和对齐，实现车辆的精确定位。 多传感器融合定位： 探讨如何将以上多种定位技术进行融合，形成更加可靠和精确的定位解决方案。 2. 高精地图（HD Map）： 构成与作用： 详细介绍高精地图的组成部分，如车道线信息、道路边界、交通标志、路面坡度、曲率等。阐述其在提供先验信息、辅助决策规划、实现精准定位方面的关键作用。 生产与更新： 分析高精地图的采集（通过专业采集车）、处理、生产流程，以及如何在动态变化的道路环境中实现高效、实时的地图更新。 众包地图（Crowdsourced Mapping）： 探讨利用海量量产车辆的数据，构建和更新高精地图的可能性。 四、 决策与规划：车辆的“大脑” 在感知和定位的基础上，自动驾驶系统需要做出智能的驾驶决策并规划出可行的行驶路径。 1. 行为预测（Behavior Prediction）： 重要性： 解释为何需要预测其他交通参与者（车辆、行人）的未来行为，以避免潜在的碰撞和冲突。 方法论： 介绍基于规则的预测模型，以及基于机器学习（如RNN, LSTM, Transformer等）的复杂行为预测模型，如何分析历史轨迹、交通规则、驾驶意图等因素进行预测。 2. 路径规划（Path Planning）： 层次化规划： 讲解自动驾驶的路径规划通常分为全局路径规划（如从起点到终点的宏观路线）和局部路径规划（如在当前路段内的详细轨迹）。 算法介绍： 深入介绍多种路径规划算法，包括基于搜索的算法（A, Dijkstra）、基于优化的算法（模型预测控制MPC）、基于采样的方法（RRT, PRM）等。重点分析在复杂交通场景下，如何生成安全、平稳、满足车辆动力学约束的行驶轨迹。 3. 决策制定（Decision Making）： 场景分析： 探讨自动驾驶系统如何在不同的交通场景（如拥堵、交叉路口、紧急避让）下做出驾驶决策。 决策模型： 介绍基于有限状态机（Finite State Machine）、决策树、博弈论以及强化学习（Reinforcement Learning）的决策制定方法。 五、 控制系统：车辆的“手脚” 规划好的路径需要通过精准的控制系统来实现。 1. 横向控制（Lateral Control）： 目标： 保证车辆能够沿着规划的路径行驶，实现精确的转向控制。 算法： 介绍PID（比例-积分-微分）控制器、LQR（线性二次型调节器）、MPC（模型预测控制）等先进控制算法在转向控制中的应用。 2. 纵向控制（Longitudinal Control）： 目标： 实现对车辆速度的精确控制，包括加速、减速和保持设定的速度。 算法： 介绍PID控制、MPC等在油门和刹车控制中的应用，以实现平稳的加减速和精确的速度跟随。 3. 执行器协同： 集成控制： 分析如何协调转向、油门、刹车等执行器，以实现平滑、安全的驾驶动作。 六、 自动驾驶的演进与挑战 本书将详细阐述自动驾驶技术从辅助驾驶到完全自动驾驶的发展演进，并深入剖析当前所面临的关键挑战： 技术成熟度： 在极端天气、复杂交通环境下的感知和决策能力仍需提升。 安全性与可靠性： 如何保证系统在任何情况下都能安全运行，以及如何进行严格的验证和测试。 法律法规与伦理： 责任划分、数据隐私、网络安全等问题亟待解决。 成本与规模化： 高昂的传感器和计算硬件成本，如何实现大规模量产和普及。 基础设施： V2X通信、高精地图、智慧交通等基础设施的配套建设。 人类因素： 用户信任度、人机交互设计等。 七、 未来展望 展望未来，自动驾驶技术将不仅仅局限于车辆本身，而是将与智慧城市、物联网等更广泛的技术生态系统深度融合，催生出全新的出行模式和服务。本书将引导读者思考自动驾驶技术如何深刻地改变我们的社会，从交通运输到城市规划，再到生活方式。 本书内容旨在为希望深入了解自动驾驶技术原理、实现方法及未来发展方向的读者，提供一份全面、系统且深入的解读，助力其在这个飞速发展的领域中获得更清晰的认知和更专业的洞察。

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当我看到《包邮 深入理解ICT与自动驾驶+一本无人驾驶技术书 2本 智能网联式自动驾驶技术书籍》这个书名时，我首先联想到的是，这不仅仅是一本关于汽车如何自己开动的书，更是一本关于“智慧”如何赋能汽车的书。尤其是“ICT”这个词，让我觉得这本书的切入点非常新颖。我知道ICT是信息通信技术的缩写，而自动驾驶，尤其是智能网联式的，离不开信息和通信。我迫切地想知道，ICT究竟是如何为自动驾驶注入“生命”的。这本书是否能够深入剖析ICT在自动驾驶中的关键技术要素？例如，我在思考，从车辆的传感器采集原始数据，到这些数据如何在复杂的通信网络中高效传输，再到在云端或者车端的强大计算平台上进行处理和分析，最终转化为控制指令，这个完整的流程中，ICT究竟起到了怎样的作用？我特别希望书中能够详细介绍V2X（车联网）技术，因为我认为这是实现智能网联式自动驾驶的“神经系统”，它如何实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人之间的实时通信，从而大大提升行车安全性和交通效率？还有5G网络，它提供的低延迟、高带宽特性，对于自动驾驶的实时决策和控制是否至关重要？这本书如果能给我一个清晰的图景，让我理解这些技术如何相互关联，协同工作，那将是对我知识体系的一次重要补充。

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当我看到《包邮 深入理解ICT与自动驾驶+一本无人驾驶技术书 2本 智能网联式自动驾驶技术书籍》时，我最感兴趣的是“ICT与自动驾驶”之间的联系。我理解ICT是信息通信技术，而自动驾驶，尤其是智能网联式的，离不开信息和通信。我希望这本书能深入探讨ICT在自动驾驶领域的核心应用。我特别想知道，5G、V2X、云计算、大数据分析等ICT技术，是如何具体地赋能自动驾驶的。比如，5G的低延迟和高带宽，对于自动驾驶的实时决策和控制有多重要？V2X通信又是如何实现车与车、车与路之间的信息交互，从而提升安全性？云计算和大数据在训练自动驾驶算法、优化交通流方面又扮演了怎样的角色？这本书是否能从技术层面，详细解析这些ICT组件是如何协同工作的，共同构建起智能网联式自动驾驶的强大能力？我希望书中能够提供清晰的解释，让我能够理解这些先进技术的底层逻辑和实际意义，而不仅仅是停留在概念层面。这套书包含两本，我猜测其中一本会从更宏观的层面介绍ICT与自动驾驶的整体框架，另一本则可能深入到具体的技术细节和实现方法，这种搭配让我觉得非常实用。

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这套《包邮 深入理解ICT与自动驾驶+一本无人驾驶技术书 2本 智能网联式自动驾驶技术书籍》，光看书名就觉得内容会非常扎实。我一直对ICT技术在各个领域的应用非常关注，而自动驾驶无疑是当前最热门、最具潜力的应用方向之一。我特别希望这本书能够系统性地讲解ICT是如何成为智能网联式自动驾驶的“驱动引擎”的。我想知道，ICT中的哪些关键技术，比如数据处理、通信传输、智能算法等，是构建自动驾驶系统不可或缺的部分。例如，我希望书中能够详细阐述，从传感器采集到的海量数据，如何通过ICT网络进行高效、可靠的传输，以及这些数据如何在云端或边缘进行实时分析和处理，从而支持车辆做出精确的决策。我也对V2X（车联网）技术非常感兴趣，想了解它如何实现车辆之间的互联互通，以及与交通基础设施的协同，从而提升整体交通系统的智能化水平。这本书是否能让我清晰地理解，ICT技术是如何为自动驾驶提供“眼睛”、“大脑”和“神经系统”的，并且揭示未来智能网联式自动驾驶的发展趋势。

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我对这套《包邮 深入理解ICT与自动驾驶+一本无人驾驶技术书 2本 智能网联式自动驾驶技术书籍》的期待，主要集中在“深入理解ICT与自动驾驶”这一部分。在我看来，“ICT”涵盖的范围非常广泛，从基础的网络通信到复杂的软件算法，而“自动驾驶”又是一个高度集成化的系统工程。我希望这本书能够架起一座桥梁，清晰地展示ICT是如何支撑起整个自动驾驶技术体系的。我特别想了解，在这个庞大的自动驾驶生态系统中，ICT究竟扮演了哪些核心角色？例如，我认为数据是自动驾驶的“血液”，那么ICT如何保证这些数据的采集、传输、存储和分析的效率与安全性？云端智能和边缘计算是如何协同工作的，以实现从感知到决策的快速响应？5G、V2X等通信技术，在车路协同、信息共享方面又发挥着怎样的关键作用？我希望这本书能够不仅仅停留在概念的介绍，而是能够深入剖析这些技术的内在原理、工作机制，以及它们在实际自动驾驶场景中的应用案例。如果书中能够通过图示、模型或者案例分析，让我能够直观地理解ICT与自动驾驶之间的紧密联系，并揭示未来智能网联式自动驾驶的发展方向，那将是我最希望得到的收获。

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拿到这套书，我第一眼就被封面设计所吸引，简洁大气，虽然没有太多花哨的图案，但“深入理解ICT与自动驾驶”以及“无人驾驶技术”的字样，传递出一种专业和权威感。我从事IT行业多年，对于“ICT”这个概念并不陌生，但将其与“自动驾驶”如此紧密地结合起来，还是第一次见到。这让我对这本书的定位产生了极大的兴趣。我希望它能从ICT的视角，深入剖析自动驾驶的核心技术。要知道，自动驾驶并非仅仅是汽车本身在“思考”，背后庞大的信息通信网络、海量数据的处理能力、以及高效的计算平台，才是支撑其运作的真正力量。我期待书中能够详细阐述ICT在自动驾驶的各个层级中的作用，从基础的网络通信，到上层的云端智能，再到端侧的实时处理，是否能够全面覆盖？例如，我想了解高精度地图的构建与更新，如何依赖于ICT基础设施？车端的传感器数据如何被高效地传输、存储和分析？人工智能算法的训练和部署，又需要怎样的ICT支撑？这本书如果能清晰地解释这些问题，那对我来说将是巨大的收获。而且，这还是一套包含两本书的组合，这让我猜测其中一本可能会更侧重理论基础和宏观框架，另一本则可能更偏向具体的技术细节和实践应用，这种组合方式非常令人期待。

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《包邮 深入理解ICT与自动驾驶+一本无人驾驶技术书 2本 智能网联式自动驾驶技术书籍》这本书，我拿到手的时候，就被它的名字吸引了。虽然名字略显冗长，但“深入理解ICT与自动驾驶”这几个字，立刻勾起了我对未来科技的好奇心。我一直对自动驾驶技术非常感兴趣，但总觉得市面上的一些书籍要么过于科普，缺乏深度；要么过于技术化，门槛太高。这本书的名字给我的感觉是，它能架起一座桥梁，让像我这样的普通技术爱好者，也能窥探到自动驾驶核心的ICT技术是如何运作的。我特别期待书中能详细阐述ICT（信息通信技术）在自动驾驶中的具体应用，比如5G、V2X（车联网）、云计算、大数据分析等，这些概念在我看来是构建智能网联式自动驾驶的基石。我希望这本书不仅仅是罗列这些技术名词，而是能深入解析它们如何协同工作，解决自动驾驶在感知、决策、控制等环节面临的挑战。例如，V2X技术如何实现车辆之间的信息交换，从而提升安全性？5G又如何保证低延迟、高可靠性的通信？云计算和大数据在训练自动驾驶模型中扮演了怎样的角色？我希望书中能通过具体的案例或者原理讲解，让我豁然开朗，理解这些技术背后的逻辑和发展趋势。这本书的价格也很实惠，包含两本，性价比很高，让我觉得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《包邮 深入理解ICT与自动驾驶+一本无人驾驶技术书 2本 智能网联式自动驾驶技术书籍》这个书名的时候，我首先想到的是，这本书很有可能不仅仅是讲“如何造一辆能自动开的车”，而是讲“如何让一辆车变得更聪明，能和世界‘沟通’”。“ICT”这个词，在我理解来，就是信息和通信技术，而“智能网联式自动驾驶”听起来就离不开“网”和“联”。我特别好奇，书中是如何将ICT的各种技术，比如5G、V2X、云计算、大数据，与自动驾驶的实际应用结合起来的。我希望这本书能够详细地阐述，这些ICT技术是如何支撑起自动驾驶的“大脑”和“神经系统”的。比如，自动驾驶车辆是如何通过ICT网络，获取实时路况、交通信号等信息的？车与车之间又是如何进行信息交换，以避免碰撞？云计算和大数据又在其中扮演了怎样的角色，例如用于训练更强大的AI模型，或者进行交通流量的预测？我非常期待书中能够深入讲解这些技术之间的相互作用和融合，让我能够理解，为什么说“智能网联”是未来自动驾驶的关键方向。而且，这套书包含两本，我猜测其中一本可能更侧重理论和原理，另一本则更偏向实际应用和技术细节，这种组合非常吸引我。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对汽车技术和前沿科技都有着浓厚兴趣的普通爱好者，我选择购买这套《包邮 深入理解ICT与自动驾驶+一本无人驾驶技术书 2本 智能网联式自动驾驶技术书籍》，主要是被它“深入理解ICT与自动驾驶”这个标题所吸引。我感觉市面上很多关于自动驾驶的书籍，要么偏向于宏观的愿景和概念，要么就是过于狭窄的技术领域，很难找到一个能够系统性地解释“ICT”与“自动驾驶”之间内在联系的读物。我希望这本书能够填补这个空白，让我明白，现代自动驾驶，尤其是智能网联式自动驾驶，是如何在ICT的强大支撑下实现的。我想了解，ICT中那些看似分散的技术，比如5G通信、边缘计算、大数据处理、云计算、人工智能算法等，是如何被巧妙地整合在一起，共同服务于自动驾驶这个庞大而复杂的系统。这本书是否能够从宏观层面，勾勒出自动驾驶的技术架构，并详细阐述ICT在其中扮演的关键角色？比如，车辆如何通过ICT网络获取实时交通信息、路况信息，以及其他车辆发出的信号？云端的算力如何帮助车辆进行更复杂的决策？边缘计算又如何保证低延迟的实时响应？我希望书中能提供清晰的逻辑和生动的案例，让我能真正“深入理解”其中的奥秘，而不是仅仅停留在表面。

评分☆☆☆☆☆

这套《包邮 深入理解ICT与自动驾驶+一本无人驾驶技术书 2本 智能网联式自动驾驶技术书籍》的书名，尤其是“深入理解ICT与自动驾驶”这一部分，深深地吸引了我。我认为，自动驾驶的未来，必然是与ICT技术深度融合的。我希望这本书能够为我揭示，ICT中的哪些关键技术，是支撑起现代自动驾驶，特别是智能网联式自动驾驶的基石。我非常好奇，ICT在自动驾驶的感知、决策、控制等各个环节中，究竟扮演了怎样不可或缺的角色。例如，从车辆传感器收集的海量数据，如何通过ICT网络进行高效、低延迟的传输？云计算和大数据分析，又如何帮助构建出更精准的环境模型，并进行复杂的路径规划和决策？5G和V2X（车联网）技术，如何实现车辆之间、车辆与基础设施之间的实时通信，从而提升行驶安全性和交通效率？这本书是否能通过清晰的逻辑、详细的原理讲解，甚至是具体的案例分析，让我明白这些看似独立的技术，是如何被整合在一起，共同驱动着自动驾驶的进步。我期待的不仅仅是知识的罗列，而是能够真正“深入理解”，掌握其中的核心脉络。

评分☆☆☆☆☆

《包邮 深入理解ICT与自动驾驶+一本无人驾驶技术书 2本 智能网联式自动驾驶技术书籍》这个书名，尤其是“深入理解ICT与自动驾驶”，让我觉得这套书的目标群体很明确，就是希望读者能够真正吃透其中的技术原理。我一直认为，自动驾驶之所以能够成为现实，离不开ICT技术的巨大进步。因此，我非常期待书中能够详细阐述，ICT的哪些核心技术，是如何被巧妙地应用于自动驾驶领域的。我想知道，例如5G通信，是如何为自动驾驶提供超低延迟、超高可靠性的通信保障的？V2X技术，又是如何实现车辆与周围环境的实时信息交互，从而提升安全性的？云计算和大数据分析，在自动驾驶的感知、决策、规划等环节中，扮演了怎样的关键角色？这本书是否能够从技术细节入手，深入剖析这些ICT技术在自动驾驶中的具体实现方式和应用场景？我希望通过阅读这本书，能够对智能网联式自动驾驶的底层技术有更深刻的认识，理解它背后的技术逻辑，并能更好地把握其发展方向。这套书包含两本，这让我猜测它应该会从不同角度，或者不同深度来讲解ICT与自动驾驶的关系，非常值得期待。