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出版者:

作者:Zheng, Yuan F.

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:1994-1

价格:$ 185.00

装帧:

isbn号码:9789810215118

丛书系列:

图书标签:

• 移动机器人
• 机器人技术
• 人工智能
• 自动化
• 传感器
• 导航
• SLAM
• 路径规划
• 控制系统
• 新兴技术

图书简介：深入探究未来城市交通的智能演进 书名：《未来城市交通：智能规划、系统集成与可持续发展》 简介： 随着全球城市化进程的加速，交通拥堵、能源消耗和环境污染已成为制约现代都市可持续发展的核心瓶颈。本书旨在提供一个全面而深入的视角，探讨支撑未来城市交通系统高效、智能、绿色转型的关键技术、理论模型与实践路径。我们不再仅仅关注个体交通工具的改进，而是将视野聚焦于整个城市交通生态系统的协同优化与动态管理。 本书结构严谨，内容涵盖了从宏观的城市交通网络规划，到中观的系统集成与控制，再到微观的智能感知与决策支持等多个层面。我们致力于构建一个跨学科的知识框架，整合了交通工程学、计算机科学、数据分析、人工智能以及城市规划学的最新研究成果。 --- 第一部分：城市交通系统的复杂性建模与数据驱动分析 第一章：城市交通系统的多尺度复杂性 本章首先剖析现代城市交通网络（包括道路、轨道、共享出行网络）的内在复杂性。我们引入复杂网络理论，对交通流的涌现行为、局部拥堵的级联效应进行深入建模。重点讨论了传统交通流理论在处理大规模、异构数据流时的局限性，并提出了基于多主体系统的仿真框架，用以精确模拟不同出行者（私家车、公交、步行、新兴微出行工具）之间的相互作用和竞争关系。 第二章：海量交通数据的采集、融合与质量控制 智能交通的基石在于数据。本章详细阐述了新一代交通数据源的广度与深度，包括高精度GPS轨迹、车载传感器数据（V2X）、环境监测数据以及社会经济活动数据。我们重点讨论了异构数据源的实时同步、时空对齐技术，以及如何利用先进的去噪、插值和缺失数据恢复算法，确保用于决策支持的数据集的准确性和完整性。同时，章节深入探讨了保障交通数据隐私性的匿名化和联邦学习方法。 第三章：基于深度学习的交通状态预测与异常检测 预测是主动管理的前提。本章聚焦于利用图神经网络（GNNs）和时空卷积网络（ST-GCNs）处理路网的时空依赖性。我们提出了改进的预测模型，不仅考虑历史交通量，还融入天气、大型活动、突发事件等外部影响因素，实现更长时程、更高精度的交通流速、OD（起讫点）需求预测。此外，章节还详细介绍了如何通过深度异常检测技术，实时识别并分类交通事故、道路施工或恶意干扰等异常事件。 --- 第二部分：智能规划与实时优化控制策略 第四章：需求响应式与自适应的信号控制系统 传统固定配时的信号控制系统已无法适应动态变化的交通需求。本章集中探讨基于强化学习（RL）的智能交通信号控制（ATSC）框架。我们构建了多路口协同优化的RL环境，研究如何通过分布式和集中式学习策略，实现区域级的绿波带动态调整，最小化系统等待时间和延误。本章还包含了对微秒级控制策略的评估指标和鲁棒性测试方法。 第五章：面向多模式融合的出行路径规划算法 未来交通的特点是“出行即服务”（MaaS）。本章设计了融合公共交通、共享出行和个人车辆的综合路径规划模型。我们采用了多目标优化技术，将出行时间、成本、碳排放和舒适度纳入统一的效用函数。重点讲解了基于实时供需平衡的动态定价与路径引导策略，旨在有效平抑高峰期的网络负荷。 第六章：自动驾驶车队协同与边缘计算赋能 随着自动驾驶技术向L4/L5迈进，车路协同（V2X）成为优化交通效率的关键。本章深入探讨了自动驾驶车队（Platooning）的形成与解散机制，以及如何利用边缘计算平台，实现低延迟的路径规划和避撞决策。我们提出了基于软件定义网络（SDN）的交通基础设施架构，用于高效管理和分发实时交通信息，确保自动驾驶单元之间的信息透明性。 --- 第三部分：可持续性、韧性与社会影响 第七章：交通系统的能源效率与电动化转型 本章分析了城市交通的碳足迹及其削减潜力。核心内容围绕智能电动汽车（EV）的普及对电网带来的挑战与机遇。我们开发了电网-交通协同优化模型，研究如何利用V2G（车对电网）技术，通过智能充电调度，将电动汽车作为分布式储能资源，辅助电网稳定运行。同时，章节还评估了不同交通模式（如氢燃料、电池电动、生物燃料）在不同城市情境下的全生命周期环境效益。 第八章：构建面向灾害的交通网络韧性 城市交通系统必须具备应对自然灾害、网络攻击或大规模公共卫生事件的能力。本章引入了交通网络韧性（Resilience）的概念，量化了系统在受到冲击后的恢复速度和性能下降程度。我们研究了动态的应急资源调度策略，例如如何利用无人机和临时信息网络快速评估受损路段，并实时重构最优的应急疏散路径。 第九章：政策制定、伦理考量与公众参与 智能交通的部署不仅是技术问题，更是社会治理问题。本章探讨了先进交通技术落地过程中涉及的法规调整、基础设施投资回报率评估以及对不同社会阶层出行公平性的影响。我们强调了透明决策流程和公众反馈机制的重要性，确保新技术采纳能够实现包容性、公平性的未来城市出行服务。 总结与展望： 本书的最终目标是为交通规划师、城市管理者和系统工程师提供一套实用的、面向未来的工具箱和决策框架。通过对数据驱动分析、智能控制算法和可持续性目标的深度整合，我们描绘出一条通向高效、安全、低碳的未来城市交通图景。本书强调，成功的智能交通转型需要技术创新与审慎的社会规划并行不悖。

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这本书的排版和图示设计可以说是业界的一股清流。很多技术书籍，尤其涉及到三维几何和空间变换的章节，往往因为图示的晦涩难懂而让读者望而却步。但在这里，作者似乎非常懂得如何“画”出复杂的概念。例如，在解释四元数（Quaternions）如何用于平滑机器人的姿态插值时，配图不仅清晰地展示了三维旋转轴，还用颜色编码来区分不同时间步长的轨迹，直观性极强，大大降低了理解门槛。除了视觉上的优势，本书在术语的统一性上也做得非常出色，每一个新引入的概念都提供了详尽的数学背景和其在具体应用中的物理意义。我发现自己可以快速地在不同章节间进行切换，而无需担心因为术语不一致而造成理解上的断裂。特别是关于非完整约束（Nonholonomic Constraints）在崎岖地形移动中的建模部分，作者巧妙地结合了李群理论的简洁性和经典拉格朗日方程的直观性，使得原本枯燥的数学推导变得流畅且富有逻辑美感。对于希望从理论基础快速过渡到高性能系统开发的读者来说，这本书提供的工具箱是极其丰富的，它的结构设计本身就是一种教学艺术。

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如果说市面上的移动机器人书籍是“点状”介绍特定技术，那么这本书则构建了一个“网状”的知识体系。它成功地将原本分散在不同专业领域——如传感器信号处理、嵌入式系统设计、高层行为规划乃至云端数据管理——的知识点编织成了一个有机的整体。我特别欣赏作者对“端到端”系统设计理念的强调，它不仅仅是一个口号，而是贯穿于全书的指导思想。比如，在讨论导航栈时，作者不会将感知、定位和控制视为孤立的模块，而是探讨了数据如何在这些模块间高效流转，以及如何在不同计算资源下进行模块间的解耦与耦合。书中对实时操作系统（RTOS）在机器人控制循环中的选择和调优给出了非常细致的对比分析，包括FreeRTOS和QNX在硬实时性上的差异，以及如何针对不同的任务优先级进行调度策略的定制。这种系统级的视野，远超出了单纯的算法介绍范畴。它教会读者去思考：一个移动机器人系统，如何才能在恶劣的电磁环境、有限的电池容量和不断变化的外部干扰下，依然能以高置信度完成既定任务？这本书就是回答这个“如何做到”的权威指南。

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作为一名长期关注自动化领域的工程师，我发现市面上关于机器人学的书籍往往要么过于偏重理论推导而缺乏实践指导，要么就是过于科普化而深度不足。然而，这本书的出现，似乎恰到好处地填补了这个空白。它并没有过多纠缠于机器人动力学的基础公式，而是将重点放在了如何构建一个能够适应真实世界不确定性的“活的”移动机器人系统上。书中关于传感器融合的章节，简直就是一本实战手册。作者没有采用通用的贝叶斯网络框架来打太极，而是具体对比了基于互补滤波（Complementary Filtering）和更高级的基于概率图模型的融合框架在抗噪性和实时性上的权衡，并提供了大量的代码实现思路和案例分析。更令人耳目一新的是，它对机器人操作和抓取任务在移动平台上的集成进行了专门的探讨，这一点往往被许多只关注“移动”本身的书籍所忽略。例如，书中关于边缘计算在移动机器人决策中的应用，如何通过轻量化模型实现低延迟的路径重规划，以及如何利用固件级优化来榨干硬件的每一分性能，这些都是我在日常工作中经常遇到的瓶颈，这本书给出了非常清晰的优化路径。总的来说，这本书的实用价值远超同类著作，它更像是一位资深项目经理给出的技术选型报告，务实、精炼且直指痛点。

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这本关于现代移动机器人技术的新书，从一个全新的角度审视了该领域的发展脉络和前沿趋势，尤其是在自主导航和环境感知方面，展现了作者深厚的学术功底和敏锐的行业洞察力。书中对于SLAM（同步定位与地图构建）算法的最新进展进行了深入浅出的剖析，不再仅仅停留在经典的扩展卡尔曼滤波或粒子滤波层面，而是着重探讨了基于深度学习的视觉惯性里程计（VIO）在复杂动态环境下的鲁棒性提升。我印象特别深刻的是，作者详细介绍了如何利用图优化技术来优化长期漂移问题，这对于实际部署的室外移动机器人系统无疑具有极高的指导价值。此外，书中对多智能体协作的论述也颇为精彩，它不仅仅是简单地罗列了通信协议，而是深入到分布式决策和任务分配的博弈论基础，特别是针对能源受限和通信延迟情景下的优化策略，展示了其对系统级工程挑战的深刻理解。整体而言，这本书更像是一份为资深研究人员准备的“路线图”，它清晰地勾勒出未来几年内该领域可能突破的方向，尤其是在人机交互和安全伦理方面的探讨，为后续的研究提供了坚实的理论支撑和前瞻性的视野，读完后让人有种醍醐灌顶的感觉，迫不及待想将这些新知付诸实践。

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这本书的叙事风格非常大胆，它似乎有意避开了主流教科书中那些已经被嚼烂的经典案例，转而聚焦于那些尚处于快速迭代、充满争议和无限可能性的“灰色地带”。我特别欣赏作者在讨论机器人伦理和法律边界时所展现出的那种审慎和批判性的态度。例如，在讨论L4级别自动驾驶移动机器人的责任认定问题时，书中不仅提到了现有的法律框架，还前瞻性地提出了基于区块链的“事件日志”的可信赖性验证模型，这种跨学科的整合视角非常新颖。在技术层面上，对于强化学习在复杂运动控制中的应用，作者没有简单地鼓吹其万能性，而是花费了相当篇幅来剖析其样本效率低下和对环境建模过度依赖的固有缺陷，并提出了域随机化（Domain Randomization）在仿真到现实迁移中的优化策略，这显示出作者对AI局限性的深刻认识。阅读过程中，我感觉自己不是在阅读一本静态的教材，而是在参与一场高水平的行业圆桌会议，充满了挑战性的观点和激发思考的讨论。这本书的价值不在于提供标准答案，而在于提出更高质量的问题，引导读者去探索尚未被完全定义的未来。

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