Nhan đề chính: AI-enabled Technologies for Autonomous and Connected Vehicles

Nhan đề dịch: Công nghệ hỗ trợ AI cho phương tiện tự lái và kết nối

Tác giả: Yi Lu Murphey, Ilya Kolmanovsky, Paul Watta

Nhà xuất bản: Springer Cham

Năm xuất bản: 2023

Số trang: 575 tr.

Ngôn ngữ: Tiếng Anh

ISBN: 978-3-031-06780-8

SpringerLink

  Lời giới thiệu: Cuốn sách báo cáo về các nghiên cứu tiên tiến và những tiến bộ trong lĩnh vực hệ thống phương tiện thông minh. Cuốn sách trình bày một loạt các công nghệ hỗ trợ AI, tập trung vào các hệ phương tiện tự động, tự lái và được kết nối; bao gồm các công nghệ học máy tiên tiến, các thuật toán học sâu và học tăng cường, học chuyển giao và học từ dữ liệu lớn, cũng như lý thuyết điều khiển áp dụng cho hệ thống di chuyển và phương tiện. Hơn nữa, cuốn sách đưa ra các công nghệ tiên tiến về nhận thức môi trường và phương tiện kết hợp với mọi thứ (V2X), thảo luận về các tác động kinh tế xã hội và môi trường cũng như các khía cạnh liên quan đến yếu tố con người cũng như hiệu quả sử dụng năng lượng của khả năng di chuyển tự động. Các chương được viết bởi các nhà nghiên cứu và chuyên gia nổi tiếng cung cấp sự cân bằng giữa kiến thức lý thuyết và thực tiễn. Cuốn sách cung cấp cho các nhà nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách một hướng dẫn toàn diện và kịp thời về lĩnh vực công nghệ lái xe tự động.

  Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo; AI; phương tiện tự động hóa cao; hệ thống an toàn phương tiện; điều khiển phương tiện tự động; V2V; V2X; mô phỏng lái xe; phương tiện tự lái; hệ thống an toàn AI

Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:

- Những tiến bộ, cơ hội và thách thức trong công nghệ hỗ trợ AI dành cho phương tiện tự lái và kết nối

- Đội xe tải bán tự động với gói cảm biến tinh gọn

- Nhận thức về môi trường đối với phương tiện thông minh

- Nghiên cứu so sánh về học chuyển giao để phân loại và phát hiện đối tượng

- Xu hướng nghiên cứu và công nghệ trong tương lai về cảm biến ô tô

- Chiến lược lái xe AI mạnh mẽ cho xe tự lái

- Hệ thống an toàn chủ động thông minh nhân tạo

- Mô hình điều khiển dự đoán cho các ứng dụng lái xe tự động an toàn

- Lái xe tự động tiết kiệm năng lượng bằng cách sử dụng mô hình hành vi nhận thức của người lái xe và học tập tăng cường

- Quyết định và điều khiển tự học cho phương tiện tự động hóa cao

- MAGMA: Phân tích di động được tạo từ số liệu trên ADAS

- Hệ thống hỗ trợ người lái xe và sự an toàn - Đánh giá và thách thức

- Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của người lái xe và những tiến bộ trong phương pháp giám sát

- Hướng tới việc kiểm soát các phương tiện được kết nối và tự động dựa trên học tập: Những thách thức và quan điểm

- Vòng ảo trên đường cao tốc: Kiểm soát giao thông bằng phương tiện tự động được kết nối

- Tác động kinh tế xã hội của các thị trường di động mới nổi và chiến lược thực hiện

- Dữ liệu lớn trong nghiên cứu di chuyển và vận tải đường bộ

- Học máy cho an ninh mạng ô tô: Thách thức, cơ hội và định hướng trong tương lai