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| 內容簡介： |
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自动驾驶是多项国家战略的聚焦点，测试评价技术是推进自动驾驶技术研发与规模化部署的核心支撑。《自动驾驶虚拟仿真测试评价理论与方法》从理论到方法，从技术到工具，从研究到实践，系统构建了自动驾驶虚拟测试与评价的理论、方法与技术体系。主要内容包括自动驾驶虚拟测试工具链构建、高等级自动驾驶虚拟测试仿真即服务系统新思想框架设计、自动驾驶虚拟测试场景采集与自动生成、面向自动驾驶虚拟测试的交通流仿真建模方法、虚拟测试场景生成优化方法、自动驾驶汽车驾驶能力评价体系以及自动驾驶虚拟测评技术发展趋势等。
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| 目錄：
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目录“交通安全科学与技术学术著作丛书”序 序前言第1章 绪论 1 1.1 智能汽车与自动驾驶 1 1.2 自动驾驶发展历程与分级 2 1.2.1 自动驾驶发展历程 2 1.2.2 自动驾驶技术分级 3 1.2.3 自动驾驶功能模块组成 4 1.2.4 高等级自动驾驶测试对象 5 1.2.5 高等级自动驾驶测试手段 7 1.3 高等级自动驾驶测试流程 7 1.4 本书的定位与主要内容 9 1.4.1 本书的定位 9 1.4.2 本书的主要内容 10 1.5 本书的特点 11 参考文献 13 第2章 自动驾驶虚拟测试工具链 14 2.1 概述 14 2.2 自动驾驶测试V型工具链的构建 15 2.2.1 模型在环/软件在环 17 2.2.2 硬件在环/车辆在环 17 2.2.3 驾驶员在环 19 2.3 HAV新型测试方法 20 2.3.1 集群测试 21 2.3.2 平行测试 22 2.4 虚拟测试方法比较 25 2.5 本章小结 27 参考文献 28第3章 高等级自动驾驶虚拟测试方法论 30 3.1 概述 30 3.2 场景驱动的自动化虚拟测试 32 3.2.1 HAV安全性虚拟测试 32 3.2.2 场景驱动的虚拟测试 33 3.2.3 场景测试技术挑战 35 3.3 虚拟测试解决方案 36 3.3.1 解决方案综述 36 3.3.2 测试工具变革 40 3.3.3 测试自动化工具 42 3.4 从虚拟测试工具到测试即服务 45 3.4.1 HAV虚拟测试共性特点 45 3.4.2 HAV虚拟测试服务体系构建 47 3.4.3 HAV虚拟测试服务应用 48 3.5 本章小结 50 参考文献 51 第4章 自动驾驶虚拟测试场景采集与自动生成 54 4.1 概述 54 4.2 场景定义与场景分类 57 4.2.1 场景定义 57 4.2.2 场景重要度表征 68 4.3 场景来源与采集手段 69 4.3.1 场景采集手段 69 4.3.2 高风险场景定义与提取 73 4.3.3 高风险场景重构 77 4.3.4 场景采集与修复案例研究 79 4.4 场景自动化派生方法 86 4.4.1 基于生成式对抗网络自动化派生危险场景 86 4.4.2 基于本体论自动化派生场景 93 4.5 场景复杂度量化评估 101 4.5.1 场景复杂度定义 101 4.5.2 场景动态复杂度量化 101 4.5.3 场景静态复杂度量化 105 4.5.4 环境修正系数确定 106 4.5.5 场景复杂度量化结果验证 1074.6 场景格式标准化 107 4.6.1 OpenDRIVE：路网标准文件格式 108 4.6.2 OpenCRG：路面标准文件格式 110 4.6.3 OpenSCENARIO：场景标准文件格式 112 4.6.4 场景格式标准化案例：前方车辆插入 114 4.7 本章小结 119 参考文献 120 第5章 面向自动驾驶虚拟测试的交通流仿真建模方法 122 5.1 概述 122 5.2 自动驾驶虚拟测试背景交通流接入方法 125 5.2.1 基于交通流仿真系统的交通流接入方法 126 5.2.2 基于交通流仿真模块的交通流嵌入方法 134 5.3 面向安全测试的干扰行为仿真模型 142 5.3.1 高快速路场景交通流干扰行为仿真模型 144 5.3.2 城市主次干道场景交通流干扰行为仿真模型 150 5.3.3 基于OpenDRIVE标准路网的交通流干扰行为模型仿真实现 155 5.4 面向安全测试的面域二维交通流模型 158 5.4.1 规划–决策迭代框架 159 5.4.2 交互决策行为建模 162 5.4.3 基于面域仿真的轨迹规划 163 5.4.4 仿真结果评价 169 5.4.5 基于面域的仿真系统的兼容性 172 5.5 传感器、交通流与汽车动力学联合仿真实例 175 5.5.1 商业化软件联合仿真实例：PreScan+VISSIM 175 5.5.2 开源软件与商业化软件联合仿真实例：VTD+SUMO 179 5.5.3 整合面向安全的交通流模型的联合仿真实例：VTD+TESSNG 189 5.6 本章小结 194 参考文献 194 第6章 虚拟测试场景生成优化方法 197 6.1 概述 197 6.2 面向危险场景检测的测试场景优化 200 6.2.1 现有研究回顾 200 6.2.2 危险场景检测方法原理 205 6.2.3 危险场景检测方法验证 209 6.3 面向危险率评估的测试场景优化 2126.3.1 现有研究回顾 212 6.3.2 评估自动驾驶汽车安全性能的统计学原理 214 6.3.3 加速测试方法原理 216 6.3.4 加速测试方法验证 218 6.4 面向覆盖率的测试场景优化 221 6.4.1 现有研究回顾 221 6.4.2 全覆盖测试方法原理 222 6.4.3 全覆盖测试案例 223 6.5 场景测试体系构建 225 6.5.1 逻辑场景 226 6.5.2 优化方法选择 227 6.5.3 测试输入 227 6.5.4 测试输出及效果差异 229 6.5.5 场景测试体系构建 233 6.6 基于故障注入的自动驾驶容错能力测试 234 6.6.1 基于故障注入的关键故障搜索 235 6.6.2 关键故障的快速预测方法 237 6.6.3 自动驾驶规控器容错性提升 239 6.6.4 自动驾驶容错性测试案例 240 6.7 基于场景优化生成方法的软件/硬件在环测试实例 242 6.7.1 VTD仿真测试的基本步骤 242 6.7.2 基于VTD的软件在环测试 246 6.7.3 基于VTD的硬件在环测试 251 6.8 本章小结 252 参考文献 253 第7章 自动驾驶汽车驾驶能力评价体系 2597.1 概述 259 7.2 自动驾驶汽车预期功能安全评价 260 7.2.1 自动驾驶汽车预期功能安全验证流程 261 7.2.2 自动驾驶汽车预期功能安全验证案例 264 7.3 自动驾驶汽车拟人化交互能力评价 269 7.3.1 交互能力评价指标 269 7.3.2 拟人化交互能力评价方法 274 7.3.3 拟人化交互能力评价案例 275 7.4 自动驾驶交互社会性评价 2797.4.1 驾驶交互社会性相关研究 279 7.4.2 博弈框架下的交互行为特征量化方法 282 7.4.3 交互倾向分析案例 286 7.5 自动驾驶对交通系统运行效率的影响评价 288 7.5.1 交通系统运行效率评价方法 288 7.5.2 交通系统运行效率评价案例 291 7.6 本章小结 295 参考文献 296 第8章 自动驾驶虚拟测评技术发展趋势 299 8.1 虚拟测试工具 299 8.1.1 从仿真辅助测试到仿真驱动的测试 299 8.1.2 虚拟测试工具协同 301 8.1.3 端云融合的测试服务 302 8.2 测试场景 303 8.2.1 测试场景覆盖度保障 303 8.2.2 测试场景数据共享与治理 303 8.3 测试场景优化 304 8.3.1 高维参数场景测试优化 304 8.3.2 要素关联参数场景测试优化 305 8.3.3 极端小概率事件加速测试 307 8.4 面向安全性测试的背景交通流模型 307 8.4.1 小概率危险交通流场景建模 307 8.4.2 全要素仿真建模 308 8.4.3 传感器、交通流、动力学模型一体化仿真 310 8.4.4 安全性仿真的信度和效度 311 8.5 自动驾驶汽车安全性认证与论证 311 8.5.1 自动驾驶汽车安全系统工程 311 8.5.2 自动驾驶汽车全生命周期安全性认证与论证 313 参考文献 314
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