前言

人工智能技术经历了近十年的爆发式发展，在模式识别、规划决策等方面都有超强的性能表现，自动驾驶技术逐步从科幻走向现实。各国都将自动驾驶作为战略新兴产业，并发放自动驾驶路测牌照，通过大规模路测验证了自动驾驶在特定场景下的有效性。然而，单车感知计算能力的局限性与交通环境中多车驾驶规划决策行为的耦合性，导致单车自动驾驶在复杂开放道路环境应用过程中面临安全和效率的严峻挑战。依托车联网提供的“人-车-路”泛在连接，可以通过车车/车路智能协同为自动驾驶提供实时、准确的环境认知，从而增强自动驾驶的安全性和有效性。因此，业界普遍认为，车路协同计算将成为自动驾驶从L4级向未来L5级演进的关键途径。

传统车路协同、智能交通主要以DSRC为基础，但DSRC的演进路线受限，难以满足从辅助驾驶向自动驾驶的发展需求。2017年，我国深度参与的C-V2X技术成为3GPP R14标准，并随着移动电信网国际规范从4G到5G逐步演进。特别是2020年3GPP R16版本5G新空口（NR-V2X）带来的大带宽、高可靠、低时延特性，使得5G/C-V2X技术成为车联网的首推标准。高性能的5G/C-V2X通信有助于实现大规模人工智能的泛在协同，既能保障安全可靠的自动驾驶，又能群智涌现出高效的交通态势，因此基于5G/C-V2X的协同化智能驾驶已成为学术界和产业界研究与开发的热点。智能驾驶的核心特征是利用车联网的泛在连接，通过大规模智能化异质交通元素（各种自动驾驶等级的汽车、各种智能化水平的路侧基础设施、交通指挥调度系统等）的主动协同，支持车辆个体微观规划决策、车路群体介观管控决策、交通系统宏观调控决策的多维跨层联合优化，实现“人-车-路-系统”的自主运行和自治管理，保证整个交通系统的安全、高效、绿色运行。

基于5G的智能驾驶技术属于通信、计算机、人工智能、网络安全、车辆、交通等交叉学科领域。在本书出版之前，相关著作通常只针对5G、车路协同、自动驾驶、车联网安全等某一方面展开论述，难以为从业者呈现出5G/C-V2X与智能驾驶相结合的完整技术体系，因此市面急需一本针对5G智能驾驶技术的专门著作，全面论述其技术体系、学术前沿、产业应用和未来发展。我们围绕协同化智能驾驶这一领域的研究起始于10年前，研究经历了从车联网智能服务到大数据驱动的智能交通，从单车自动驾驶到车路群体协同智能驾驶。本书的主要内容即来自于这一历程中多位教师、博士、硕士的研究贡献和企业科研人员的实践积累。

本书在综述5G智能驾驶的基本概念和国内外研究现状的基础上，对作者团队的最新科研成果及最新应用实践进行了系统性的总结。本书可供从事车联网、自动驾驶、智能交通的科研和工程技术人员参考，也可作为高等院校计算机科学与技术、人工智能、车辆工程、交通工程专业相关课程的参考资料。

全书共7章。

第1章为基于5G的车联网技术。这一章对5G与C-V2X融合的车联网技术进行了全面综述，提出了群体智能背景下的车联网架构，探讨了5G/C-V2X的技术体系，具体分析了边缘计算技术、动态组网技术、网络切片技术对自动驾驶应用场景中车车/车路大规模协同的支撑作用。

第2章为支持5G的自动驾驶技术。这一章对车路协同自动驾驶所需的环境认知、高精定位、规划决策、软硬件平台等核心前沿关键技术进行了综述，深入分析了5G/C-V2X对这些核心技术的深刻影响，提出了自动驾驶所需的尺度自适应3D目标检测算法、基于时空图卷积的多目标追踪算法、基于异质图卷积的轨迹预测算法、基于众包机制的高精度地图生产机制和基于价值迭代网络的路径规划算法等。

第3章为基于5G的车路协同技术。这一章主要阐述如何利用5G实现智能驾驶所需的车载智能、路侧智能和系统智能的大规模协同，解决城市复杂交通环境中单车自动驾驶所面临的感知能力不强、计算资源不足、定位精度不准、规划决策不优的挑战。本章提出了基于车车/车路协同的感知数据高效共享算法、基于双重注意力机制的多车协同认知算法、基于演化博弈的车路协同路径规划算法、基于反斯坦伯格博弈/多智能体深度强化学习的无信号灯路口车辆调度算法，提出了智能驾驶服务平台数字孪生架构和多域资源联合编排方法。在此基础上，从智能化视角提出了5G智能驾驶驱动的智慧道路演进方案。

第4章为基于5G的车路协同安全技术。这一章全面综述了5G车路协同所涉及的5G/C-V2X通信安全、车内信息安全和自动驾驶系统功能安全，详细阐述了5G/C-V2X的信任、安全、隐私问题及防护策略，分析了车内OBD、CAN、ECU、各类传感器面临的典型攻击及防护策略，阐述了自动驾驶汽车的功能安全和预期功能安全，并总结了自动驾驶机器学习的安全问题及应对策略。

第5章为基于5G的车路协同自动驾驶场景。这一章在现有车路协同典型场景基础上，结合作者团队的长期应用实践，从车路协同自动驾驶的视角重新分类归纳了V2V、V2I、V2N的应用体系、处理过程、对自动驾驶决策的影响和性能要求。解决了传统V2X应用实践过程中重场景差异、轻共性本质，大量重复场景并未解决自动驾驶和智能交通根本需求的问题。

第6章为基于5G车路协同技术的智慧交通应用。这一章分析了智能道路/高速、智能泊车、智能公交、智能出租车、智能货运、智慧园区等领域应用的主要功能，并详细介绍了作者团队在上述应用方向的实践探索和部署验证方案。

第7章为展望。这一章分析了当前自动驾驶和智能交通系统的局限性，提出了交通智联网这一面向未来智能驾驶的网络体系，阐述了交通智联网的概念和体系架构，从交通、智联、协同三个视角深入探讨了交通智联网的机遇与挑战，对未来6G与交通智联网的融合催生的交通行业重大变革进行了展望。

本书由北京邮电大学联合百度公司共同编写。其中，李静林负责全书内容的规划，罗贵阳负责第1章、第2章的编写，袁泉负责第3章、第4章、第7章的编写，李静林负责第5章、第6章的编写，陶吉、胡星、蒋晓琳负责全书百度自动驾驶技术、车路协同技术和应用实践部分的编写。本书在编写过程中得到了来自北京邮电大学和百度公司的多位专家、学者、研究生的支持，包括北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室的张平教授、杨放春教授，交换与智能控制研究中心的吴晓萍、孟兆昕、薛亚清、李冠略、莫浩杰、李梓延、陈汉璋、陈博、刘奕琳、吴迪、常远、王艳涛、刘世凡、王杰、潘泳妍、潘锐等，在此向他们致以诚挚的感谢。还要感谢交换与智能控制研究中心已经毕业的博士和硕士研究生，他们在相关科研项目中的贡献是本书能够出版的前提。另外，本书的编写参考了大量国内外的著作、论文和研究报告，由于篇幅限制仅在章节结束列举了主要文献，在此向所有被参考和引用论著的作者表示由衷的感谢。

特别感谢百度技术委员会理事长陈尚义先生，在本书的策划以及编撰过程中给予的支持和指导。

由于编写时间短，作者水平有限加之经验不足，本书难免有疏漏和不足之处，恳请各位同行和读者批评指正。

作者

2021年8月