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| 編輯推薦： |
全彩印刷，印装精美
作者团队多年研究成果的系统总结和梳理
智能汽车仿真与测试评价图书
理论结合团队实际案例
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| 內容簡介： |
智能汽车是未来汽车科技的战略制高点， 科学完善的测试评价体系是智能汽车技术发展和产业落地的基础和前提。面向传统汽车的“人－ 车” 二元独立的测试方法已不能满足高等级智能汽车的测试需求， 当前亟需新思路、新方法、新手段来解决智能汽车“人－ 车－ 环境” 一体化的验证难题。本书对智能汽车仿真与测试评价技术进行了系统介绍， 主要内容包括智能汽车仿真与测试评价概述、智能汽车一体化建模与仿真、智能汽车多物理系统在环仿真测试、基于本体论的智能汽车测试逻辑场景构建、基元驱动的智能汽车测试逻辑场景生成、智能汽车测试具体场景生成、智能汽车逻辑场景层级评价７ 章。
本书可以作为高等院校车辆工程专业或其他相关专业本科生及研究生课程的专业教材，
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| 關於作者： |
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朱冰，吉林大学汽车工程学院教授，博士生导师，中美联合培养博士，青年长江学者，交通运输部交通运输行业科技创新领军人才，吉林省拔尖创新人才，吉林省有突出贡献专家，现任吉林大学汽车工程学院副院长、吉林大学智能网联汽车创新中心主任、中国汽车工程学会青年工作委员会主任委员、中国人工智能学会智能驾驶专业委员会副秘书长。主要从事智能汽车控制与测试评价领域研究，先后主持国家自然科学基金项目、国家重点研发计划课题等省部级以上项目20余项；以第一责任作者身份在国内外行业quanwei期刊发表高水平学术论文120余篇；以第一发明人获授权中国发明专利70项、美国专利2项。先后荣获吉林省科技进步奖一等奖、中国汽车工程学会科学技术奖一等奖、吉林省技术发明奖二等奖，以及吉林省青年科技奖、中国汽车工业优秀青年科技人才奖。
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| 目錄：
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第1 章
智能汽车仿真与测试评价概述
1.1 智能汽车测试评价技术挑战／ ００１
1.2 智能汽车仿真技术概述／ ００３
1.3 智能汽车测试方法概述／ ００６
１.３.１ 测试方法发展历程／ ００６
１.３.２ 场景相关术语及定义／ ００８
1.4 智能汽车评价方法概述／ ０１０
第2 章
智能汽车一体化建模与仿真
2.1 激光雷达模型／ ０１３
２.１.１ 激光雷达几何建模方法／ ０１４
２.１.２ 激光雷达物理建模方法／ ０１６
2.2 毫米波雷达模型／ ０２５
２.２.１ 毫米波雷达几何模型／ ０２５
２.２.２ 毫米波雷达功率衰减模型／ ０２８
2.3 摄像头模型／ ０３０
２.３.１ 光照模型／ ０３０
２.３.２ 传播介质建模／ ０３２
２.３.３ 图像模拟方法／ ０３３
2.4 超声波传感器模型／ ０３４
２.４.１ 超声波传感器工作机理／ ０３５
２.４.２ 超声波传感器建模／ ０３７
２.４.３ 超声波传感器模型验证／ ０４３
2.5 集成式制动系统模型／ ０４７
２.５.１ 集成式制动系统工作原理／ ０４７
２.５.２ 集成式制动系统建模／ ０５１
２.５.３ 集成式制动系统模型验证／ ０５６
2.6 冗余转向系统模型／ ０５６
２.６.１ 转向系统的动力学模型／ ０５６
２.６.２ 双绕组电机模型／ ０５８
2.7 基于生物耦合的一体化建模理论／ ０６０
第3 章
智能汽车多物理系统在环仿真测试
3.1 感知系统在环仿真测试／ ０６３
３.１.１ 毫米波雷达在环仿真测试／ ０６３
３.１.２ 摄像头在环仿真测试／ ０７５
３.１.３ Ｖ２Ｘ 在环仿真测试／ ０８３
３.１.４ 超声波传感器在环仿真测试／ ０９１
3.2 控制执行系统在环仿真测试／ ０９８
３.２.１ 制动系统在环测试／ ０９８
３.２.２ 转向系统在环测试／ １０６
3.3 驾驶人在环仿真测试／ １１５
３.３.１ 切换型人机共驾系统驾驶人在环测试／ １１５
３.３.２ 共享型人机共驾系统驾驶人在环测试／ １３２
3.4 车辆在环仿真测试／ １３７
３.４.１ 转鼓平台车辆在环仿真测试／ １３７
３.４.２ 封闭场地车辆在环仿真测试／ １３８
第4 章
基于本体论的智能汽车测试逻辑场景构建
4.1 场景本体构建／ １４７
4.2 基于自然驾驶数据的逻辑场景提取／ １５０
４.２.１ 基于自然驾驶数据的场景提取流程／ １５０
４.２.２ 道路属性提取／ １５３
４.２.３ 车辆属性提取／ １５６
４.２.４ 基于ＨｉｇｈＤ 数据集的场景生成实例／ １６２
4.3 基于对抗学习的逻辑场景自动生成／ １６５
４.３.１ 基于生成对抗网络的道路属性生成／ １６６
４.３.２ 基于多智能体深度确定性策略梯度的车辆
属性生成／ １７０
４.３.３ 道路属性及车辆属性生成实例／ １７６
第5 章
基元驱动的智能汽车测试逻辑场景生成
5.1 场景基元提取与聚类／ １８５
５.１.１ 场景抽象量化表征／ １８５
５.１.２ 场景基元提取／ １８７
５.１.３ 场景基元聚类／ ２０４
5.2 场景基元衍生／ ２１２
５.２.１ 场景基元衍生架构／ ２１３
５.２.２ 衍生模型具体组成／ ２１８
５.２.３ 场景基元衍生结果／ ２２３
5.3 场景基元组合拼接／ ２２７
５.３.１ 场景基元拼接／ ２２７
５.３.２ 典型危险测试场景重构模型／ ２３０
５.３.３ 危险逻辑场景生成示例／ ２３４
第6 章
智能汽车测试具体场景生成
6.1 基于组合测试的具体场景生成／ ２４７
６.１.１ 组合测试模型／ ２４８
６.１.２ 改进离散粒子群算法测试用例集生成／ ２４９
６.１.３ 基于先验知识的组合测试场景生成／ ２５５
6.2 危险具体场景串行加速测试／ ２６１
６.２.１ 全局加速搜索／ ２６１
６.２.２ 局部加速搜索／ ２７１
６.２.３ 串行加速测试方法验证／ ２７５
6.3 危险具体场景并行强化生成／ ２７９
６.３.１ 并行强化生成算法／ ２８０
６.３.２ 基于Ａｃｋｌｅｙ 函数的并行搜索方法验证／ ２８６
６.３.３ 并行强化生成测试结果／ ２８９
第7 章
智能汽车逻辑场景层级评价
7.1 逻辑场景层级安全性评价／ ２９５
７.１.１ 基于危险具体场景参数聚类特征的
安全性评价／ ２９５
７.１.２ 基于自然驾驶数据的安全性评价／ ３００
７.１.３ 基于碰撞损失的安全性评价／ ３０３
7.2 逻辑场景层级多维度评价／ ３０４
７.２.１ 逻辑场景分区评价流程／ ３０５
７.２.２ 拟人性指标／ ３０６
７.２.３ 多维度性能评价／ ３１０
7.3 多逻辑场景性能综合评价／ ３１１
７.３.１ 逻辑场景自身特征权重／ ３１２
７.３.２ 逻辑场景仿真测试过程属性权重／ ３１３
7.4 评价方法应用实例／ ３１９
７.４.１ 场景参数空间／ ３１９
７.４.２ 单逻辑场景性能评价结果与分析／ ３２１
参考文献／ ３３３
７.４.３ 多逻辑场景性能评价结果与分析／ ３３０
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| 內容試閱：
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当前， 新一轮科技革命和产业变革深入发展， 智能汽车高度融合了车辆工程、现代传感、信息通信、自动控制、人工智能和大数据等技术， 是汽车新技术集成的载体及未来汽车科技的战略制高点， 已成为全球汽车产业的发展方向。
测试评价是智能汽车功能开发、技术应用和商业推广不可或缺的重要环节，但智能汽车测试评价对象已从传统的“人－ 车” 二元独立系统变为“人－ 车－环境” 强耦合系统， 测试场景难以穷尽， 评价维度纷繁复杂， 传统汽车测试工具链及测试评价方法已经无法满足智能汽车测试评价需求， 当前亟需新思路、新方法、新手段来解决智能汽车性能验证难题， 相关理论和技术体系已成为公认的世界性难题。
本书作者团队长期从事智能汽车测试评价领域研究， 在国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目的持续支持下， 突破了智能汽车一体化仿真建模与多物理系统在环测试、测试场景加速生成、多场景多维度一体化评价等科学难题， 创新建立了智能汽车仿真加速测试评价体系。研究成果已广泛应用于国内主要汽车检测机构和主机厂， 对汽车行业的技术进步和产业结构升级产生了重要作用。
本书是对团队多年研究成果的系统总结和梳理， 全书共分为七章， 分别介绍了智能汽车仿真与测试评价概述、智能汽车一体化建模与仿真、智能汽车多物理系统在环仿真测试、基于本体论的智能汽车测试逻辑场景构建、基元驱动的智能汽车测试逻辑场景生成、智能汽车测试具体场景生成和智能汽车逻辑场景层级评价。为了帮助读者更好地理解智能汽车仿真测试评价关键技术， 本书还结合团队的科研经历介绍了一些实际案例。
本书由吉林大学朱冰教授及其所指导的博士生张培兴、孙宇航合著。在本书写作过程中， 还得到了吉林大学赵健教授、吴坚教授、韩嘉懿博士、陈志成博士、李雅欣博士、宋东鉴博士、范天昕博士、黄殷梓博士、贾士政博士等的帮助， 在此一并向他们表示感谢。
本书得到了国家自然科学基金区域联合基金项目“冰雪环境自动驾驶汽车在环仿真测试评价方法” （Ｕ２２Ａ２０２４７）， 国家重点研发计划课题“智能汽车复杂场景数字－ 物理融合模拟测试技术研究” （２０２２ＹＦＢ２５０３４０２）、“自动驾驶电动汽车硬件在环测试环境构建与模拟测试技术研究” （２０１８ＹＦＢ０１０５１０３） 的部分资助， 特此致谢。
由于作者的水平能力有限， 加之经验不足， 书中难免有疏漏之处， 恳请各位同行和广大读者批评指正。
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