Understanding Driving pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Groeger, John A.

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2000-10

价格:$ 124.30

装帧:

isbn号码:9780415187527

丛书系列:

图书标签:

认知心理学
驾驶
汽车
交通规则
道路安全
驾驶技巧
车辆维护
驾驶员培训
交通法规
驾驶手册
汽车驾驶

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具体描述

This book closely examines what is involved in driving. It identifies the aspects of perception, attention, learning, memory, decision making and action control which are drawn upon in order to enable us to drive, and the brain systems involved. It attempts to show how studying tasks such as driving can help to understand how these fundamental aspects of cognition combine to facilitate performance in complex everyday tasks. In doing so it shows how a very broad range of laboratory based findings can be applied, and that through our attempts to apply this knowledge to complex everyday tasks, we gain, in return, a greater understanding of fundamental aspects of human cognition.

驾驭前沿：现代交通工程与智能系统应用研究书籍简介本书深入探讨了当代交通系统中，从宏观规划到微观控制的复杂互动与前沿技术应用。它旨在为交通规划师、系统工程师、政策制定者以及相关领域的研究人员提供一个全面、深入且极具实践指导意义的知识框架。我们聚焦于如何利用信息技术、大数据分析和人工智能驱动的解决方案，来优化现有交通基础设施的运行效率、增强系统的安全性和可持续性。第一部分：交通系统的演化与基础理论重构本部分首先回顾了传统交通流理论的发展脉络，并重点剖析了在数字化时代下，这些经典模型所面临的挑战与局限性。我们探讨了交通行为学在多源异构数据环境下的新范式，包括如何精准刻画和预测个体驾驶者的决策过程、群体出行模式的涌现特性，以及非结构化环境（如复杂交叉口、拥堵路段）下的交通动力学行为。 1.1 交通流理论的现代化视角：深入分析了基于微观模拟（Agent-Based Modeling, ABM）的交通流建模技术。重点比较了元胞自动机（Cellular Automata）模型在模拟高密度交通场景中的优势与不足，并引入了结合认知科学的驾驶员行为模型，如目标导向型模型（Goal-Oriented Models）和情感反应模型。 1.2 数据采集与融合：详述了现代交通数据生态系统。内容覆盖了固定式传感器（如地磁、线圈）、移动式传感器（如GPS/GNSS、浮动车数据FCD）、非接触式感知技术（如雷达、激光雷达Lidar）以及新兴的社会感知数据（如社交媒体、众包信息）。强调了数据预处理、清洗、缺失值插补以及多尺度时间-空间对齐的关键技术。 1.3 交通需求预测的深度学习方法：超越传统的时间序列分析，本书详细介绍了如何构建时空图神经网络（Spatial-Temporal Graph Neural Networks, STGNN）来捕捉交通流的空间依赖性和时间动态性。讨论了如何利用卷积网络（CNN）和循环网络（RNN/LSTM）的组合结构，实现高精度、短中长期交通状态预测，尤其是在突发事件和极端天气条件下的鲁棒性提升策略。第二部分：智能交通基础设施与控制策略本部分的核心在于探索如何通过智能化的基础设施实现对交通流的实时、动态干预与优化。我们将重点聚焦于下一代交通管理系统的核心技术栈。 2.1 自适应交通信号控制（ATSC）的先进算法：全面解析了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的信号控制框架。从经典的区域控制系统（如SCOOT, SCATS）的局限性出发，我们详细阐述了深度Q网络（DQN）、策略梯度（Policy Gradient）以及多智能体强化学习（MARL）在协调多个交叉口信号配时上的应用潜力。书中提供了详细的模拟环境搭建和奖励函数设计的案例分析。 2.2 车路协同（V2X）环境下的信息交互与决策：深入研究了V2X通信标准（如DSRC和C-V2X）对交通效率的提升作用。重点分析了基于边缘计算（Edge Computing）的信息分发策略，以确保低延迟的关键安全信息和交通信息能够实时触达车辆。讨论了如何利用V2X数据改进匝道控制、交叉口冲突预测以及紧急车辆优先通行系统的设计。 2.3 交通拥堵的机理分析与干预措施：结合流体力学和非线性动力学原理，分析了交通拥堵的形成、传播和消散机制。除了传统的匝道计量和可变限速控制外，本书还引入了基于需求的动态车道分配（Dynamic Lane Assignment）和智能路径诱导策略，以避免系统性瘫痪。第三部分：面向未来的交通安全与可持续性交通系统的最终目标是实现安全、高效和环境友好。本部分着眼于如何利用前沿技术解决当前交通系统面临的重大社会挑战。 3.1 交通安全态势感知与风险评估：介绍了利用深度学习进行异常事件检测（Accident Detection）和近失（Near-Miss）事件识别的技术。通过分析轨迹数据和环境传感器数据，构建了实时的交通风险评分模型，并探讨了如何将其集成到驾驶辅助系统中，提供前瞻性的安全警示。 3.2 自动驾驶集成与交通流影响：探讨了高等级自动驾驶车辆（L4/L5）大规模部署对现有交通系统的潜在影响。分析了自动驾驶车辆的低车距跟驰行为对交通流密度的影响，以及如何在混合交通流（有人驾驶与无人驾驶共存）中设计平稳的控制策略，防止“幽灵堵塞”的产生。 3.3 绿色交通与能源效率：关注电动汽车（EV）的普及对城市电网和交通网络的影响。研究内容包括智能充电站选址优化、基于交通流的动态电能调度策略，以及如何通过优化驾驶行为（Eco-Driving）和路径选择，最大化能源利用效率，减少碳排放。结语本书强调了跨学科知识的融合，从数学建模到软件工程，从传感器物理到人机交互，为读者提供了应对未来复杂交通挑战所需的理论深度和技术工具。它不是一本操作手册，而是一份引导思考的蓝图，旨在激发研究人员和工程师们在构建更智能、更安全、更具韧性的交通未来中发挥关键作用。