智能网联汽车技术＝INTELLIGNET CONNECTED VEHICLE

1 (p1): 第一章 智能网联汽车概述
1 (p1-1): 第一节 智能网联汽车简介
2 (p1-2): 第二节 智能化与网联化
9 (p2): 第二章 中国智能网联汽车发展及标准法规演变趋势
9 (p2-1): 第一节 智能网联汽车发展路线
11 (p2-1-1): 一 智能化发展路线
16 (p2-1-2): 二 网联化发展路线
21 (p2-1-3): 三 产业生态发展趋势
22 (p2-1-4): 四 主机厂发展路径
23 (p2-1-5): 五 用户接受度发展趋势
25 (p2-1-6): 六 国内外企业智能网联汽车发展
40 (p2-2): 第二节 智能网联汽车标准法规现状及发展趋势
40 (p2-2-1): 一 国外智能网联汽车标准法规
44 (p2-2-2): 二 国内智能网联汽车标准法规
51 (p2-2-3): 三 中国智能网联汽车应用示范
55 (p2-3): 第三节 我国智能网联汽车面临的挑战
55 (p2-3-1): 一 核心技术挑战
56 (p2-3-2): 二 标准法规挑战
56 (p2-3-3): 三 信息安全挑战
58 (p3): 第三章 智能网联汽车产业链及商业模式
58 (p3-1): 第一节 智能网联汽车产业链
58 (p3-1-1): 一 智能网联汽车产业宏观环境分析
63 (p3-1-2): 二 智能网联汽车产业生态分布
76 (p3-1-3): 三 智能网联汽车产业价值链
79 (p3-2): 第二节 智能网联汽车商业化技术与服务
80 (p3-2-1): 一 消费者服务
80 (p3-2-2): 二 智能网联汽车服务套餐
81 (p3-2-3): 三 供应侧技术
81 (p3-3): 第三节 智能网联汽车商业模式
81 (p3-3-1): 一 自我转化模式
83 (p3-3-2): 二 产业联盟模式
85 (p3-3-3): 三 新营销模式
86 (p3-3-4): 四 新维护模式
88 (p3-3-5): 五 新使用模式
88 (p3-4): 第四节 总结
90 (p4): 第四章 驾驶场景数据技术
90 (p4-1): 第一节 驾驶场景数据简述
91 (p4-2): 第二节 驾驶场景数据
91 (p4-2-1): 一 驾驶场景数据采集平台
94 (p4-2-2): 二 采集数据内容
96 (p4-2-3): 三 场景数据分类
104 (p4-2-4): 四 采集数据的处理
112 (p4-2-5): 五 采集数据的传输存储
115 (p4-3): 第三节 驾驶场景数据库建设
115 (p4-3-1): 一 功能场景库建设
117 (p4-3-2): 二 逻辑场景库建设
118 (p4-3-3): 三 测试用例库自动生成
119 (p4-3-4): 四 场景复杂度评级
120 (p4-4): 第四节 驾驶场景规范体系
121 (p4-4-1): 一 智能网联汽车驾驶场景规范体系概述
122 (p4-4-2): 二 驾驶场景规范
170 (p5): 第五章 驾驶场景虚拟仿真技术
170 (p5-1): 第一节 驾驶场景虚拟仿真概论
172 (p5-2): 第二节 仿真测试系统组成
172 (p5-3): 第三节 国内外仿真测试现状
174 (p5-4): 第四节 虚拟仿真技术
174 (p5-4-1): 一 仿真平台
175 (p5-4-2): 二 仿真数据体系
178 (p5-4-3): 三 虚拟试验场建设
183 (p5-5): 第五节 评价体系
184 (p5-6): 第六节 虚拟仿真测试工具链
184 (p5-6-1): 一 虚拟仿真测试工具链体系介绍
185 (p5-6-2): 二 测试工具链
192 (p5-6-3): 三 虚拟仿真软件及应用
195 (p5-6-4): 四 自动化测试软件及应用
198 (p5-7): 第七节 智能网联汽车仿真验证与评价
199 (p5-7-1): 一 L2及以下级别自动驾驶仿真验证与评价
212 (p5-7-2): 二 L3级别自动驾驶仿真验证与评价
218 (p6): 第六章 自动驾驶感知融合算法实现与应用
218 (p6-1): 第一节 自动驾驶车载传感设备
218 (p6-1-1): 一 视觉传感设备
223 (p6-1-2): 二 车载雷达
232 (p6-2): 第二节 自动驾驶感知算法
232 (p6-2-1): 一 视觉感知
235 (p6-2-2): 二 雷达点云感知算法
237 (p6-2-3): 三 基于深度学习的计算机视觉算法应用案例
244 (p6-3): 第三节 自动驾驶融合算法
244 (p6-3-1): 一 多源传感融合感知
248 (p6-3-2): 二 算法实现
253 (p6-3-3): 三…