隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，交通系統(tǒng)的智能化和網(wǎng)聯(lián)化也得到了快速發(fā)展，而傳統(tǒng)的車(chē)輛運(yùn)動(dòng)行為理解方法也越來(lái)越難以滿(mǎn)足智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)對(duì)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)行為理解的需求。因此，迫切需要進(jìn)一步探討智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下車(chē)輛運(yùn)動(dòng)行為的理解方法，包括車(chē)輛運(yùn)動(dòng)信息采集方法、車(chē)輛運(yùn)動(dòng)信息表征方法和車(chē)輛運(yùn)動(dòng)行為分析方法，為交通系統(tǒng)的智能化提供理論支撐。
　　本書(shū)共5章，第1章為緒論，主要介紹智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境歷史沿革，概述了車(chē)輛運(yùn)動(dòng)行為理解方法發(fā)展歷程，分析了智能網(wǎng)聯(lián)交通系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外相關(guān)發(fā)展現(xiàn)狀與未來(lái)趨勢(shì)；第2章為智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下車(chē)輛運(yùn)動(dòng)信息采集方法，分別介紹了基于自車(chē)傳感器的采集方法和基于路側(cè)傳感器的采集方法，以及信息采集中經(jīng)常使用到的傳感器；第3章為智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下車(chē)輛運(yùn)動(dòng)信息表征方法，主要介紹了車(chē)輛運(yùn)動(dòng)特征提取算法和車(chē)輛運(yùn)動(dòng)軌跡表征方法，分析了特征選擇算法在車(chē)輛運(yùn)動(dòng)行為理解中的重要性，并分別對(duì)三種典型類(lèi)型的特征選擇方法展開(kāi)了介紹；第4章為智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下車(chē)輛運(yùn)動(dòng)行為分析方法，主要介紹了車(chē)輛行為識(shí)別方法和車(chē)輛行為理解方法，并介紹了稀疏重構(gòu)理論應(yīng)用于車(chē)路行為識(shí)別與分析；第5章總結(jié)，對(duì)全書(shū)內(nèi)容進(jìn)行了回顧，梳理了本書(shū)每個(gè)章節(jié)的重點(diǎn)內(nèi)容。
　　本書(shū)由武漢理工大學(xué)陳志軍撰寫(xiě)，研究生陳德鵬、余錦秋、陳秋實(shí)、張晶明、蘇紫鵬、胡軍楠參與了書(shū)稿的整理工作。本書(shū)的出版得到了科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃車(chē)路協(xié)同環(huán)境下車(chē)輛群體智能控制理論與測(cè)試驗(yàn)證項(xiàng)目（2018YFB1600600），國(guó)家自然科學(xué)基金智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下考慮駕駛個(gè)性的車(chē)輛生態(tài)駕駛方法研究項(xiàng)目（52072288）、智能車(chē)個(gè)性化學(xué)習(xí)方法與行為決策模型研究項(xiàng)目（61703319）的資助，在此表示感謝。本書(shū)在編著過(guò)程中參閱了大量國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，由于條件有限，未能與原作者一一取得聯(lián)系，引用不當(dāng)之處敬請(qǐng)諒解！另外，向這些參考文獻(xiàn)的作者表示感謝。由于水平有限，兼時(shí)間和精力有限，書(shū)中的缺點(diǎn)和不妥之處在所難免，敬請(qǐng)廣大同行、讀者批評(píng)指正，將不勝感激。