本书对基于人工智能的车路协同体系进行了系统介绍。本书共分为5章，内容涵盖了车路协同系统的各个重要领域。第1章介绍了车路协同系统的产生背景、发展历程及其在国内外的发展现状，阐述了车路协同系统的基本概念和关键技术。第2章为面向车路协同的人工智能技术概述，包括车路协同数据集、人工智能技术原理和车路协同仿真平台。第3章介绍了车路协同感知体系、单车协同感知方法和多车协同感知预测方法等技术的原理与实现。第4章介绍了车路协同系统中决策、规划和控制技术的方法实现，并重点阐述了人工智能方法在当前自动驾驶技术体系中的应用。第5章结合三个具体案例，展示了车路协同系统和人工智能技术在实际交通环境中的综合应用效果，旨在为读者提供实践参考和技术借鉴。

本书可为政府部门、制造业企业和研究机构提供参考，也可供高等院校学生及对车路协同技术感兴趣的读者阅读。

前言
第1 章
车路协同系统概述
1. 1　车路协同系统的产生与发展现状/ 001
1. 1. 1　车路协同系统诞生背景/ 001
1. 1. 2　车路协同系统国内外发展现状/ 003
1. 1. 3　车路协同系统产业化前景/ 010
1. 2　车路协同系统的基本特性/ 015
1. 2. 1　车路协同系统用户服务/ 018
1. 2. 2　车路协同系统感知特性/ 019
1. 2. 3　车路协同系统控制特性/ 026
1. 2. 4　车路协同系统管控特性/ 029
1. 3　车路云协同架构与关键技术/ 032
1. 3. 1　车路云协同架构基本组成/ 032
1. 3. 2　车路云协同架构智能路端/ 034
1. 3. 3　车路云协同架构云控平台/ 036
1. 4　车路协同数据交互系统及方法/ 037
1. 4. 1　车路协同系统数据交互模式/ 037
1. 4. 2　车路协同系统数据融合处理/ 039
1. 4. 3　车路协同系统数据集概述/ 041
1. 5　车路协同系统无线通信技术/ 043
1. 5. 1　车路协同系统通信技术特点/ 043
1. 5. 2　车路协同系统主要通信技术发展现状/ 044
1. 5. 3　车路协同系统主要通信技术比较/ 047
1. 5. 4　车路协同系统通信技术发展趋势/ 050
参考文献/ 051
第2 章
面向车路协同的人工智能技术概述
2. 1　车路协同数据集简介/ 056
2. 1. 1　车端数据集/ 057
2. 1. 2　路端数据集/ 068
2. 1. 3　协同数据集/ 077
2. 2　车路协同人工智能技术简介/ 084
2. 2. 1　智能车载技术/ 085
2. 2. 2　智能路侧技术/ 090
2. 2. 3　智能通信技术/ 095
2. 3　车路协同仿真平台与场景应用/ 100
2. 3. 1　交通仿真平台/ 101
2. 3. 2　场景设计平台/ 107
2. 4　人工智能算法库/ 110
2. 4. 1　深度学习框架/ 110
2. 4. 2　人工智能算法/ 114
参考文献/ 119
第3 章
基于人工智能的车路协同感知预测
3. 1　车路协同感知预测技术简介/ 121
3. 1. 1　车路协同感知技术/ 122
3. 1. 2　车路协同预测技术/ 127
3. 2　基于车联网技术的车路协同感知体系/ 134
3. 2. 1　车联网技术/ 135
3. 2. 2　车端视觉感知体系/ 138
3. 2. 3　车端毫米波雷达感知体系/ 142
3. 2. 4　车端激光雷达感知体系/ 147
3. 3　基于多源数据融合的单车协同感知方法/ 154
3. 3. 1　多源数据融合感知简介/ 155
3. 3. 2　多源数据融合方法与架构/ 161
3. 3. 3　智能网联车辆目标检测技术/ 171
3. 3. 4　车载传感器信息融合方法概述/ 183
3. 3. 5　车载摄像头与毫米波雷达信息融合方法/ 190
3. 4　基于智能网联汽车的多车协同感知预测方法/ 200
3. 4. 1　基于信息共享的多车协同感知方法/ 200
3. 4. 2　基于seq2seq 的多车协同预测方法/ 206
参考文献/ 213
第4 章
基于人工智能的车路协同决策规划控制
4. 1　车路协同决策规划控制技术简介/ 222
4. 1. 1　车路协同决策技术/ 222
4. 1. 2　车路协同规划技术/ 225
4. 1. 3　车路协同控制技术/ 228
4. 2　基于人工智能的车路协同决策方法/ 233
4. 2. 1　人工智能决策方法回顾/ 233
4. 2. 2　基于人工智能的跟驰行为决策/ 237
4. 2. 3　基于人工智能的换道行为决策/ 244
4. 3　基于动态场景的车路协同规划方法/ 250
4. 3. 1　动态路径规划方法/ 250
4. 3. 2　动态轨迹规划方法/ 262
4. 3. 3　面向城市交叉口场景的直行规划/ 274
4. 3. 4　面向高速匝道场景的合流规划/ 279
4. 4　基于数据驱动的车路协同控制方法/ 287
4. 4. 1　数据驱动控制方法概述/ 287
4. 4. 2　基于数据驱动的轨迹跟踪控制模型/ 290
4. 4. 3　分布式控制方法———以信号交叉口队列控制为例/ 295
4. 4. 4　集中式控制方法———以多信号交叉口联合控制为例/ 300
参考文献/ 304
第5 章
基于人工智能的车路协同综合应用
5. 1　车路协同综合应用简介/ 311
5. 1. 1　车路协同综合应用的关键问题/ 311
5. 1. 2　车路协同综合应用的常见场景与发展现状/ 314
5. 1. 3　车路协同综合应用的功能测试与评价方法/ 322
5. 2　基于多源数据协同感知的车辆出行链提取应用/ 324
5. 2. 1　背景介绍与目标/ 324
5. 2. 2　国内外研究现状综述/ 327
5. 2. 3　应用场景解析/ 329
5. 2. 4　数据预处理/ 332
5. 2. 5　模型设计———ST - II 模型/ 337
5. 2. 6　模型训练与评估/ 355
5. 2. 7　实际应用/ 363
5. 2. 8　结论/ 366
5. 3　基于深度强化学习的自适应车辆速度控制应用/ 366
5. 3. 1　背景介绍与目标/ 366
5. 3. 2　国内外研究现状综述/ 367
5. 3. 3　应用场景解析/ 369
5. 3. 4　数据预处理/ 370
5. 3. 5　模型设计/ 376
5. 3. 6　模型训练与评估/ 380
5. 3. 7　结论/ 387
5. 4　基于大数据的匝道合流区协同决策应用/ 387
5. 4. 1　背景与目标/ 387
5. 4. 2　国内外研究现状综述/ 388
5. 4. 3　应用场景解析/ 390
5. 4. 4　模型设计/ 396
5. 4. 5　模型训练与评估/ 402
5. 4. 6　结论/ 415
参考文献/ 416

近年来,随着城市化进程的加速和汽车保有量的激增,全球范围内的交通问题日益突出。交通拥堵、事故频发、环境污染和能源消耗等问题，已经成为各国政府和社会广泛关注的焦点。然而，传统的交通系统扩改方案无法从根本上解决这些问题。智能交通系统(Intelligent Transportation Systems,ITS)通过集成信息技术、通信技术、控制技术、传感技术等高新技术，成为实现交通系统智能化和高效化的新途径。在智能交通系统中，车路协同系统(VehicleInfrastructure Cooperation Systems,VICS)作为一种新兴的交通模式，得到了广泛关注和快速发展。

本书旨在系统性地探讨车路协同系统中人工智能技术的应用，解决当前车路协同系统在感知、预测、决策、规划和控制等方面存在的技术难题。通过引入和优化人工智能技术,本书力求为提升交通系统的效率和安全性提供理论支持和技术方案，推动车路协同系统的实际应用和发展。本书的特色在于综合性与系统性，从车路协同系统的基本概念、发展历程和现状出发，全面梳理了人工智能技术在车路协同系统中的各项关键技术理论，并结合实际应用案例进行了深入分析。同时，本书结合最新的科研成果和技术进展，探讨了深度学习、强化学习等前沿人工智能算法在车路协同中的应用，注重理论与实践的结合，通过具体案例和实验数据展示，提供了有价值的技术解决方案。

本书共分为5章，内容涵盖了车路协同系统的各个重要领域。第1章介绍了车路协同系统的产生背景、发展历程及其在国内外的发展现状，阐述了车路协同系统的基本概念和关键技术。第2章为面向车路协同的人工智能技术概述，包括车路协同数据集、人工智能技术原理和车路协同仿真平台。第3章介绍了车路协同感知体系、单车协同感知方法和多车协同感知预测方法等技术的原理与实现。第4章介绍了车路协同系统中决策、规划和控制技术的方法实现，并重点阐述了人工智能方法在当前自动驾驶技术体系中的应用。第5章结合三个具体案例，展示了车路协同系统和人工智能技术在实际交通环境中的综合应用效果，旨在为读者提供实践参考和技术借鉴。

撰写本书的初衷,源于我们团队多年来在智能交通领域的研究积累和对车路协同系统发展前景的深刻认识。我们深知，解决当前交通问题的关键在于技术的突破与应用的结合，因此希望通过本书将我们的研究成果和经验分享给更多同行和从业者。在整个写作过程中，我们团队投入了大量的时间和精力，进行了广泛的文献调研和技术验证，不断完善内容结构和技术细节，以确保书中每一个观点和结论都有扎实的理论基础和实践支撑。

本书的顺利完成，离不开团队成员的共同努力和辛勤付出。在此，我要特别感谢费怡瑄、占佳豪、林泓熠、刘佳卉、胡志强和孙昊程这几位同学在资料搜集与整理、内容编排与框架设计、校稿等过程中给予的帮助和支持。此外，感谢多位专家学者对本书提出的宝贵评审意见，特别感谢本书的主审专家赵祥模教授的详细评审和指导。

希望本书的出版能为智能交通系统的研究和实践提供借鉴和帮助,推动车路协同系统的发展和应用。谨向所有参与和支持本书编写的单位和个人表示衷心的感谢!



曲小波

2024年5月