智能汽車模擬與測試評價

朱冰,張培興,孫宇航

  • 出版商: 機械工業
  • 出版日期: 2024-12-01
  • 售價: $900
  • 貴賓價: 9.5$855
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 688
  • ISBN: 7111759583
  • ISBN-13: 9787111759584
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商品描述

智能汽車是未來汽車科技的戰略制高點,科學完善的測試評價體系是智能汽車技術發展和產業落地的基礎和前提。面向傳統汽車的“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-環境”一體化的驗證難題。本書對智能汽車模擬與測試評價技術進行了系統介紹,主要內容包括智能汽車模擬與測試評價概述、智能汽車一體化建模與模擬、智能汽車多物理系統在環模擬測試、基於本體論的智能汽車測試邏輯場景構建、基元驅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或其他相關專業本科生及研究生課程的專業教材,也可供從事智能汽車相關行業的工程技術人員使用和參考。

作者簡介

朱冰,吉林大學汽車工程學院教授,博士生導師,中美聯合培養博士,青年長江學者,交通運輸部交通運輸行業科技創新領軍人才,吉林省拔尖創新人才,吉林省有突出貢獻專家,現任吉林大學汽車工程學院副院長、吉林大學智能網聯汽車創新中心主任、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,先後主持國家自然科學基金項目、國家重點研發計劃課題等省部級以上項目20餘項;以第一責任作者身份在國內外行業權威期刊發表高水平學術論文120餘篇;以第一發明人獲授權中國發明專利70項、美國專利2項。先後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、吉林省技術發明獎二等獎,以及吉林省青年科技獎、中國汽車工業優秀青年科技人才獎。

目錄大綱


前言
第1章 智能汽車模擬與測試評價概述
1.1 智能汽車測試評價技術挑戰
1.2 智能汽車模擬技術概述
1.3 智能汽車測試方法概述
1.3.1 測試方法發展歷程
1.3.2 場景相關術語及定義
1.4 智能汽車評價方法概述
第2章 智能汽車一體化建模與模擬
2.1 激光雷達模型
2.1.1 激光雷達幾何建模方法
2.1.2 激光雷達物理建模方法
2.2 毫米波雷達模型
2.2.1 毫米波雷達幾何模型
2.2.2 毫米波雷達功率衰減模型
2.3 攝像頭模型
2.3.1 光照模型
2.3.2 傳播介質建模
2.3.3 圖像模擬方法
2.4 超聲波傳感器模型
2.4.1 超聲波傳感器工作機理
2.4.2 超聲波傳感器建模
2.4.3 超聲波傳感器模型驗證
2.5 集成式制動系統模型
2.5.1 集成式制動系統工作原理
2.5.2 集成式制動系統建模
2.5.3 集成式制動系統模型驗證
2.6 冗餘轉向系統模型
2.6.1 轉向系統的動力學模型
2.6.2 雙繞組電機模型
2.7 基於生物耦合的一體化建模理論
第3章 智能汽車多物理系統在環模擬測試
3.1 感知系統在環模擬測試
3.1.1 毫米波雷達在環模擬測試
3.1.2 攝像頭在環模擬測試
3.1.3 V2X在環模擬測試
3.1.4 超聲波傳感器在環模擬測試
3.2 控制執行系統在環模擬測試
3.2.1 制動系統在環測試
3.2.2 轉向系統在環測試
3.3 駕駛人在環模擬測試
3.3.1 切換型人機共駕系統駕駛人在環測試
3.3.2 共享型人機共駕系統駕駛人在環測試
3.4 車輛在環模擬測試
3.4.1 轉鼓平臺車輛在環模擬測試
3.4.2 封閉場地車輛在環模擬測試
第4章 基於本體論的智能汽車測試邏輯場景構建
4.1 場景本體構建
4.2 基於自然駕駛數據的邏輯場景提取
4.2.1 基於自然駕駛數據的場景提取流程
4.2.2 道路屬性提取
4.2.3 車輛屬性提取
4.2.4 基於HighD數據集的場景生成實例
4.3 基於對抗學習的邏輯場景自動生成
4.3.1 基於生成對抗網絡的道路屬性生成
4.3.2 基於多智能體深度確定性策略梯度的車輛屬性生成
4.3.3 道路屬性及車輛屬性生成實例
第5章 基元驅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
5.1.1 場景抽象量化表徵
5.1.2 場景基元提取
5.1.3 場景基元聚類
5.2 場景基元衍生
5.2.1 場景基元衍生架構
5.2.2 衍生模型具體組成
5.2.3 場景基元衍生結果
5.3 場景基元組合拼接
5.3.1 場景基元拼接
5.3.2 典型危險測試場景重構模型
5.3.3 危險邏輯場景生成示例
第6章 智能汽車測試具體場景生成
6.1 基於組合測試的具體場景生成
6.1.1 組合測試模型
6.1.2 改進離散粒子群算法測試用例集生成
6.1.3 基於先驗知識的組合測試場景生成
6.2 危險具體場景串行加速測試
6.2.1 全局加速搜索
6.2.2 局部加速搜索
6.2.3 串行加速測試方法驗證
6.3 危險具體場景並行強化生成
6.3.1 並行強化生成算法
6.3.2 基於Ackiey函數的並行搜索方法驗證
6.3.3 並行強化生成測試結果
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
7.1.1 基於危險具體場景參數聚類特徵的安全性評價
7.1.2 基於自然駕駛數據的安全性評價
7.1.3 基於碰撞損失的安全性評價
7.2 邏輯場景層級多維度評價
7.2.1 邏輯場景分區評價流程
7.2.2 擬人性指標
7.2.3 多維度性能評價
7.3 多邏輯場景性能綜合評價
7.3.1 邏輯場景自身特徵權重
7.3.2 邏輯場景模擬測試過程屬性權重
7.4 評價方法應用實例
7.4.1 場景參數空間
7.4.2 單邏輯場景性能評價結果與分析
7.4.3 多邏輯場景性能評價結果與分析
參考文獻