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內(nèi)容簡介

　　智能汽車是未來汽車科技的戰(zhàn)略制高點，科學完善的測試評價體系是智能汽車技術發(fā)展和產(chǎn)業(yè)落地的基礎和前提。面向傳統(tǒng)汽車的“人－車” 二元獨立的測試方法已不能滿足高等級智能汽車的測試需求，當前亟需新思路、新方法、新手段來解決智能汽車“人－車－環(huán)境” 一體化的驗證難題。本書對智能汽車仿真與測試評價技術進行了系統(tǒng)介紹，主要內(nèi)容包括智能汽車仿真與測試評價概述、智能汽車一體化建模與仿真、智能汽車多物理系統(tǒng)在環(huán)仿真測試、基于本體論的智能汽車測試邏輯場景構建、基元驅(qū)動的智能汽車測試邏輯場景生成、智能汽車測試具體場景生成、智能汽車邏輯場景層級評價７章。本書可以作為高等院校車輛工程專業(yè)或其他相關專業(yè)本科生及研究生課程的專業(yè)教材，

作者簡介

　　朱冰，吉林大學汽車工程學院教授，博士生導師，中美聯(lián)合培養(yǎng)博士，青年長江學者，交通運輸部交通運輸行業(yè)科技創(chuàng)新領軍人才，吉林省拔尖創(chuàng)新人才，吉林省有突出貢獻專家，現(xiàn)任吉林大學汽車工程學院副院長、吉林大學智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心主任、中國汽車工程學會青年工作委員會主任委員、中國人工智能學會智能駕駛專業(yè)委員會副秘書長。主要從事智能汽車控制與測試評價領域研究，先后主持國家自然科學基金項目、國家重點研發(fā)計劃課題等省部級以上項目20余項；以第一責任作者身份在國內(nèi)外行業(yè)quanwei期刊發(fā)表高水平學術論文120余篇；以第一發(fā)明人獲授權中國發(fā)明專利70項、美國專利2項。先后榮獲吉林省科技進步獎一等獎、中國汽車工程學會科學技術獎一等獎、吉林省技術發(fā)明獎二等獎，以及吉林省青年科技獎、中國汽車工業(yè)優(yōu)秀青年科技人才獎。

圖書目錄

第1 章
智能汽車仿真與測試評價概述
1.1　智能汽車測試評價技術挑戰(zhàn)／００１
1.2　智能汽車仿真技術概述／００３
1.3　智能汽車測試方法概述／００６
１.３.１　測試方法發(fā)展歷程／００６
１.３.２　場景相關術語及定義／００８
1.4　智能汽車評價方法概述／０１０
第2 章
智能汽車一體化建模與仿真
2.1　激光雷達模型／０１３
２.１.１　激光雷達幾何建模方法／０１４
２.１.２　激光雷達物理建模方法／０１６
2.2　毫米波雷達模型／０２５
２.２.１　毫米波雷達幾何模型／０２５
２.２.２　毫米波雷達功率衰減模型／０２８
2.3　攝像頭模型／０３０
２.３.１　光照模型／０３０
２.３.２　傳播介質(zhì)建模／０３２
２.３.３　圖像模擬方法／０３３
2.4　超聲波傳感器模型／０３４
２.４.１　超聲波傳感器工作機理／０３５
２.４.２　超聲波傳感器建模／０３７
２.４.３　超聲波傳感器模型驗證／０４３
2.5　集成式制動系統(tǒng)模型／０４７
２.５.１　集成式制動系統(tǒng)工作原理／０４７
２.５.２　集成式制動系統(tǒng)建模／０５１
２.５.３　集成式制動系統(tǒng)模型驗證／０５６
2.6　冗余轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型／０５６
２.６.１　轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的動力學模型／０５６
２.６.２　雙繞組電機模型／０５８
2.7　基于生物耦合的一體化建模理論／０６０
第3 章
智能汽車多物理系統(tǒng)在環(huán)仿真測試
3.1　感知系統(tǒng)在環(huán)仿真測試／０６３
３.１.１　毫米波雷達在環(huán)仿真測試／０６３
３.１.２　攝像頭在環(huán)仿真測試／０７５
３.１.３　Ｖ２Ｘ在環(huán)仿真測試／０８３
３.１.４　超聲波傳感器在環(huán)仿真測試／０９１
3.2　控制執(zhí)行系統(tǒng)在環(huán)仿真測試／０９８
３.２.１　制動系統(tǒng)在環(huán)測試／０９８
３.２.２　轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在環(huán)測試／１０６
3.3　駕駛人在環(huán)仿真測試／１１５
３.３.１　切換型人機共駕系統(tǒng)駕駛人在環(huán)測試／１１５
３.３.２　共享型人機共駕系統(tǒng)駕駛人在環(huán)測試／１３２
3.4　車輛在環(huán)仿真測試／１３７
３.４.１　轉(zhuǎn)鼓平臺車輛在環(huán)仿真測試／１３７
３.４.２　封閉場地車輛在環(huán)仿真測試／１３８
第4 章
基于本體論的智能汽車測試邏輯場景構建
4.1　場景本體構建／１４７
4.2　基于自然駕駛數(shù)據(jù)的邏輯場景提?。?１５０
４.２.１　基于自然駕駛數(shù)據(jù)的場景提取流程／１５０
４.２.２　道路屬性提?。?１５３
４.２.３　車輛屬性提?。?１５６
４.２.４　基于ＨｉｇｈＤ數(shù)據(jù)集的場景生成實例／１６２
4.3　基于對抗學習的邏輯場景自動生成／１６５
４.３.１　基于生成對抗網(wǎng)絡的道路屬性生成／１６６
４.３.２　基于多智能體深度確定性策略梯度的車輛
屬性生成／１７０
４.３.３　道路屬性及車輛屬性生成實例／１７６
第5 章
基元驅(qū)動的智能汽車測試邏輯場景生成
5.1　場景基元提取與聚類／１８５
５.１.１　場景抽象量化表征／１８５
５.１.２　場景基元提?。?１８７
５.１.３　場景基元聚類／２０４
5.2　場景基元衍生／２１２
５.２.１　場景基元衍生架構／２１３
５.２.２　衍生模型具體組成／２１８
５.２.３　場景基元衍生結果／２２３
5.3　場景基元組合拼接／２２７
５.３.１　場景基元拼接／２２７
５.３.２　典型危險測試場景重構模型／２３０
５.３.３　危險邏輯場景生成示例／２３４
第6 章
智能汽車測試具體場景生成
6.1　基于組合測試的具體場景生成／２４７
６.１.１　組合測試模型／２４８
６.１.２　改進離散粒子群算法測試用例集生成／２４９
６.１.３　基于先驗知識的組合測試場景生成／２５５
6.2　危險具體場景串行加速測試／２６１
６.２.１　全局加速搜索／２６１
６.２.２　局部加速搜索／２７１
６.２.３　串行加速測試方法驗證／２７５
6.3　危險具體場景并行強化生成／２７９
６.３.１　并行強化生成算法／２８０
６.３.２　基于Ａｃｋｌｅｙ函數(shù)的并行搜索方法驗證／２８６
６.３.３　并行強化生成測試結果／２８９
第7 章
智能汽車邏輯場景層級評價
7.1　邏輯場景層級安全性評價／２９５
７.１.１　基于危險具體場景參數(shù)聚類特征的
安全性評價／２９５
７.１.２　基于自然駕駛數(shù)據(jù)的安全性評價／３００
７.１.３　基于碰撞損失的安全性評價／３０３
7.2　邏輯場景層級多維度評價／３０４
７.２.１　邏輯場景分區(qū)評價流程／３０５
７.２.２　擬人性指標／３０６
７.２.３　多維度性能評價／３１０
7.3　多邏輯場景性能綜合評價／３１１
７.３.１　邏輯場景自身特征權重／３１２
７.３.２　邏輯場景仿真測試過程屬性權重／３１３
7.4　評價方法應用實例／３１９
７.４.１　場景參數(shù)空間／３１９
７.４.２　單邏輯場景性能評價結果與分析／３２１
參考文獻／３３３
７.４.３　多邏輯場景性能評價結果與分析／３３０