随着智能网联汽车的快速发展，智能化，协同化，多样化的车辆应用日渐丰富，多车协同智能是未来智能网联汽车发展的必然趋势，将会极大地提升交通安全和通行效率，改善驾驶体验，低时延，高可靠的车联网技术为多车协同应用提供了有力的保障和支持，本书循序渐进，全面系统地阐述了新一代车联网系统及智能网联赋能多车协同的重要应用和关键技术，其中，第1章介绍了智能网联汽车的发展与现状，以及新一代车联网的主要特征和关键技术，第2章介绍了多车协同定位感知系统架构，以及多车协作机会定位，车路协同感知与追踪和多车协作SLAM等关键技术，第3章聚焦车联网赋能的多车协同雾计算，系统介绍了车联网雾计算的概念和架构，以及不同场景下多车协同雾计算的策略和方案设计，第4章介绍了智能网联赋能的多车协作决策的关键技术，包括多车协作事件决策，电动汽车协作能量交易，交叉路口多车协作通行以及多车协作路径规划。 本书适用于智能网联汽车，自动驾驶等行业的专业人员学习参考，也可作为大专院校通信网络，智能交通和汽车相关专业师生的参考书。

前言
第1章 新一代车联网系统
1.1 智能网联汽车的发展与现状
1.1.1 智能网联汽车的发展历史
1.1.2 智能网联汽车的现状
1.2 车联网技术
1.2.1 5G/B5G移动通信系统介绍
1.2.2 车联网的主要特征和应用需求
1.2.3 5G/B5G车联网关键技术
1.3 基于车联网的智能网联体系架构
第2章 多车协同定位与感知
2.1 多车协同定位感知系统
2.1.1 车辆定位感知技术与传感器类型
2.1.2 多车全局感知环境构建
2.2 基于联盟博弈的多车协作机会定位
2.2.1 多车协作定位技术
2.2.2 基于重叠联盟博弈的机会链路选择方案
2.2.3 SPAWN算法以及应用
2.2.4 基于粒子滤波的混合协作定位方案
2.3 基于车路协同的车辆感知与追踪
2.3.1 多源异构数据融合
2.3.2 车路协同车辆感知与追踪
2.3.3 路测实验与性能分析
2.4 多车协作SLAM
2.4.1 SLAM技术与LOAM算法介绍
2.4.2 多车协作SLAM架构介绍
2.4.3 多车协作SLAM架构性能分析
2.4.4 多车协作SLAM未来挑战
第3章 多车协同雾计算
3.1 车联网雾计算介绍
3.1.1 雾计算的概念与发展
3.1.2 多车协作车联网雾计算
3.2 车联网协同雾计算架构
3.2.1 车联网协同雾计算整体架构
3.2.2 车联网协同雾计算系统模型
3.3 基于联盟博弈的多车协同计算
3.3.1 可重叠联盟协作计算框架
3.3.2 雾计算协作联盟系统模型
3.3.3 基于可重叠联盟的多车协作计算方案
3.3.4 可重叠联盟协作计算性能分析
3.4 基于多智能体强化学习的跨域协作车联网雾计算
3.4.1 多智能体强化学习简介
3.4.2 跨域协作车联网雾计算架构
3.4.3 跨域协作计算任务卸载方案设计
3.4.4 跨域协作车联网雾计算性能分析
第4章 多车协作决策
4.1 基于区块链的多车协作事件决策
4.1.1 分层式车联网区块链架构设计
4.1.2 事件驱动的多车协作决策系统模型
4.1.3 基于区块链的多车协作事件判断方案
4.1.4 多车协作事件决策性能分析
4.2 电动汽车协作能量交易决策
4.2.1 电动汽车协作充电机制
4.2.2 车联网赋能多车协作能量交易架构
4.2.3 基于匹配理论的电动汽车协作能量交易方案
4.2.4 多车协作充放电能量交易性能分析
4.3 交叉路口多车协作通行决策
4.3.1 无信号灯交叉路口管理介绍
4.3.2 无信号灯交叉路口车辆通行建模
4.3.3 中心式多车协作通行方案
4.3.4 分布式多车协作通行方案
4.4 基于协作强化学习的多车协作路径规划
4.4.1 协作强化学习介绍
4.4.2 多智能体路径规划问题
4.4.3 基于模仿学习的多车协作路径规划
4.4.4 基于分层协作学习的多车协作路径规划
4.4.5 多车协作路径规划性能分析
参考文献