自動(dòng)駕駛虛擬仿真測(cè)試評(píng)價(jià)理論與方法

目錄
“交通安全科學(xué)與技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書(shū)”序　
序
前言
第1章　緒論　1　
1.1　智能汽車與自動(dòng)駕駛　1　
1.2　自動(dòng)駕駛發(fā)展歷程與分級(jí)　2　
1.2.1　自動(dòng)駕駛發(fā)展歷程　2　
1.2.2　自動(dòng)駕駛技術(shù)分級(jí)　3　
1.2.3　自動(dòng)駕駛功能模塊組成　4　
1.2.4　高等級(jí)自動(dòng)駕駛測(cè)試對(duì)象　5　
1.2.5　高等級(jí)自動(dòng)駕駛測(cè)試手段　7　
1.3　高等級(jí)自動(dòng)駕駛測(cè)試流程　7　
1.4　本書(shū)的定位與主要內(nèi)容　9　
1.4.1　本書(shū)的定位　9　
1.4.2　本書(shū)的主要內(nèi)容　10　
1.5　本書(shū)的特點(diǎn)　11　
參考文獻(xiàn)　13　
第2章　自動(dòng)駕駛虛擬測(cè)試工具鏈　14　
2.1　概述　14　
2.2　自動(dòng)駕駛測(cè)試V型工具鏈的構(gòu)建　15　
2.2.1　模型在環(huán)/軟件在環(huán)　17　
2.2.2　硬件在環(huán)/車輛在環(huán)　17　
2.2.3　駕駛員在環(huán)　19　
2.3　HAV新型測(cè)試方法　20　
2.3.1　集群測(cè)試　21　
2.3.2　平行測(cè)試　22　
2.4　虛擬測(cè)試方法比較　25　
2.5　本章小結(jié)　27　
參考文獻(xiàn)　28
第3章　高等級(jí)自動(dòng)駕駛虛擬測(cè)試方法論　30　
3.1　概述　30　
3.2　場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化虛擬測(cè)試　32　
3.2.1　HAV安全性虛擬測(cè)試　32　
3.2.2　場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的虛擬測(cè)試　33　
3.2.3　場(chǎng)景測(cè)試技術(shù)挑戰(zhàn)　35　
3.3　虛擬測(cè)試解決方案　36　
3.3.1　解決方案綜述　36　
3.3.2　測(cè)試工具變革　40　
3.3.3　測(cè)試自動(dòng)化工具　42　
3.4　從虛擬測(cè)試工具到測(cè)試即服務(wù)　45　
3.4.1　HAV虛擬測(cè)試共性特點(diǎn)　45　
3.4.2　HAV虛擬測(cè)試服務(wù)體系構(gòu)建　47　
3.4.3　HAV虛擬測(cè)試服務(wù)應(yīng)用　48　
3.5　本章小結(jié)　50　
參考文獻(xiàn)　51　
第4章　自動(dòng)駕駛虛擬測(cè)試場(chǎng)景采集與自動(dòng)生成　54　
4.1　概述　54　
4.2　場(chǎng)景定義與場(chǎng)景分類　57　
4.2.1　場(chǎng)景定義　57　
4.2.2　場(chǎng)景重要度表征　68　
4.3　場(chǎng)景來(lái)源與采集手段　69　
4.3.1　場(chǎng)景采集手段　69　
4.3.2　高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景定義與提取　73　
4.3.3　高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景重構(gòu)　77　
4.3.4　場(chǎng)景采集與修復(fù)案例研究　79　
4.4　場(chǎng)景自動(dòng)化派生方法　86　
4.4.1　基于生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化派生危險(xiǎn)場(chǎng)景　86　
4.4.2　基于本體論自動(dòng)化派生場(chǎng)景　93　
4.5　場(chǎng)景復(fù)雜度量化評(píng)估　101　
4.5.1　場(chǎng)景復(fù)雜度定義　101　
4.5.2　場(chǎng)景動(dòng)態(tài)復(fù)雜度量化　101　
4.5.3　場(chǎng)景靜態(tài)復(fù)雜度量化　105　
4.5.4　環(huán)境修正系數(shù)確定　106　
4.5.5　場(chǎng)景復(fù)雜度量化結(jié)果驗(yàn)證　107
4.6　場(chǎng)景格式標(biāo)準(zhǔn)化　107　
4.6.1　OpenDRIVE：路網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)文件格式　108　
4.6.2　OpenCRG：路面標(biāo)準(zhǔn)文件格式　110　
4.6.3　OpenSCENARIO：場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)文件格式　112　
4.6.4　場(chǎng)景格式標(biāo)準(zhǔn)化案例：前方車輛插入　114　
4.7　本章小結(jié)　119　
參考文獻(xiàn)　120　
第5章　面向自動(dòng)駕駛虛擬測(cè)試的交通流仿真建模方法　122　
5.1　概述　122　
5.2　自動(dòng)駕駛虛擬測(cè)試背景交通流接入方法　125　
5.2.1　基于交通流仿真系統(tǒng)的交通流接入方法　126　
5.2.2　基于交通流仿真模塊的交通流嵌入方法　134　
5.3　面向安全測(cè)試的干擾行為仿真模型　142　
5.3.1　高快速路場(chǎng)景交通流干擾行為仿真模型　144　
5.3.2　城市主次干道場(chǎng)景交通流干擾行為仿真模型　150　
5.3.3　基于OpenDRIVE標(biāo)準(zhǔn)路網(wǎng)的交通流干擾行為模型仿真實(shí)現(xiàn)　155　
5.4　面向安全測(cè)試的面域二維交通流模型　158　
5.4.1　規(guī)劃–決策迭代框架　159　
5.4.2　交互決策行為建?！?62　
5.4.3　基于面域仿真的軌跡規(guī)劃　163　
5.4.4　仿真結(jié)果評(píng)價(jià)　169　
5.4.5　基于面域的仿真系統(tǒng)的兼容性　172　
5.5　傳感器、交通流與汽車動(dòng)力學(xué)聯(lián)合仿真實(shí)例　175　
5.5.1　商業(yè)化軟件聯(lián)合仿真實(shí)例：PreScan+VISSIM　175　
5.5.2　開(kāi)源軟件與商業(yè)化軟件聯(lián)合仿真實(shí)例：VTD+SUMO　179　
5.5.3　整合面向安全的交通流模型的聯(lián)合仿真實(shí)例：VTD+TESSNG　189　
5.6　本章小結(jié)　194　
參考文獻(xiàn)　194　
第6章　虛擬測(cè)試場(chǎng)景生成優(yōu)化方法　197　
6.1　概述　197　
6.2　面向危險(xiǎn)場(chǎng)景檢測(cè)的測(cè)試場(chǎng)景優(yōu)化　200　
6.2.1　現(xiàn)有研究回顧　200　
6.2.2　危險(xiǎn)場(chǎng)景檢測(cè)方法原理　205　
6.2.3　危險(xiǎn)場(chǎng)景檢測(cè)方法驗(yàn)證　209　
6.3　面向危險(xiǎn)率評(píng)估的測(cè)試場(chǎng)景優(yōu)化　212
6.3.1　現(xiàn)有研究回顧　212　
6.3.2　評(píng)估自動(dòng)駕駛汽車安全性能的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理　214　
6.3.3　加速測(cè)試方法原理　216　
6.3.4　加速測(cè)試方法驗(yàn)證　218　
6.4　面向覆蓋率的測(cè)試場(chǎng)景優(yōu)化　221　
6.4.1　現(xiàn)有研究回顧　221　
6.4.2　全覆蓋測(cè)試方法原理　222　
6.4.3　全覆蓋測(cè)試案例　223　
6.5　場(chǎng)景測(cè)試體系構(gòu)建　225　
6.5.1　邏輯場(chǎng)景　226　
6.5.2　優(yōu)化方法選擇　227　
6.5.3　測(cè)試輸入　227　
6.5.4　測(cè)試輸出及效果差異　229　
6.5.5　場(chǎng)景測(cè)試體系構(gòu)建　233　
6.6　基于故障注入的自動(dòng)駕駛?cè)蒎e(cuò)能力測(cè)試　234　
6.6.1　基于故障注入的關(guān)鍵故障搜索　235　
6.6.2　關(guān)鍵故障的快速預(yù)測(cè)方法　237　
6.6.3　自動(dòng)駕駛規(guī)控器容錯(cuò)性提升　239　
6.6.4　自動(dòng)駕駛?cè)蒎e(cuò)性測(cè)試案例　240　
6.7　基于場(chǎng)景優(yōu)化生成方法的軟件/硬件在環(huán)測(cè)試實(shí)例　242　
6.7.1　VTD仿真測(cè)試的基本步驟　242　
6.7.2　基于VTD的軟件在環(huán)測(cè)試　246　
6.7.3　基于VTD的硬件在環(huán)測(cè)試　251　
6.8　本章小結(jié)　252　
參考文獻(xiàn)　253　
第7章　自動(dòng)駕駛汽車駕駛能力評(píng)價(jià)體系　259
7.1　概述　259　
7.2　自動(dòng)駕駛汽車預(yù)期功能安全評(píng)價(jià)　260　
7.2.1　自動(dòng)駕駛汽車預(yù)期功能安全驗(yàn)證流程　261　
7.2.2　自動(dòng)駕駛汽車預(yù)期功能安全驗(yàn)證案例　264　
7.3　自動(dòng)駕駛汽車擬人化交互能力評(píng)價(jià)　269　
7.3.1　交互能力評(píng)價(jià)指標(biāo)　269　
7.3.2　擬人化交互能力評(píng)價(jià)方法　274　
7.3.3　擬人化交互能力評(píng)價(jià)案例　275　
7.4　自動(dòng)駕駛交互社會(huì)性評(píng)價(jià)　279
7.4.1　駕駛交互社會(huì)性相關(guān)研究　279　
7.4.2　博弈框架下的交互行為特征量化方法　282　
7.4.3　交互傾向分析案例　286　
7.5　自動(dòng)駕駛對(duì)交通系統(tǒng)運(yùn)行效率的影響評(píng)價(jià)　288　
7.5.1　交通系統(tǒng)運(yùn)行效率評(píng)價(jià)方法　288　
7.5.2　交通系統(tǒng)運(yùn)行效率評(píng)價(jià)案例　291　
7.6　本章小結(jié)　295　
參考文獻(xiàn)　296　
第8章　自動(dòng)駕駛虛擬測(cè)評(píng)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)　299　
8.1　虛擬測(cè)試工具　299　
8.1.1　從仿真輔助測(cè)試到仿真驅(qū)動(dòng)的測(cè)試　299　
8.1.2　虛擬測(cè)試工具協(xié)同　301　
8.1.3　端云融合的測(cè)試服務(wù)　302　
8.2　測(cè)試場(chǎng)景　303　
8.2.1　測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度保障　303　
8.2.2　測(cè)試場(chǎng)景數(shù)據(jù)共享與治理　303　
8.3　測(cè)試場(chǎng)景優(yōu)化　304　
8.3.1　高維參數(shù)場(chǎng)景測(cè)試優(yōu)化　304　
8.3.2　要素關(guān)聯(lián)參數(shù)場(chǎng)景測(cè)試優(yōu)化　305　
8.3.3　極端小概率事件加速測(cè)試　307　
8.4　面向安全性測(cè)試的背景交通流模型　307　
8.4.1　小概率危險(xiǎn)交通流場(chǎng)景建模　307　
8.4.2　全要素仿真建?！?08　
8.4.3　傳感器、交通流、動(dòng)力學(xué)模型一體化仿真　310　
8.4.4　安全性仿真的信度和效度　311　
8.5　自動(dòng)駕駛汽車安全性認(rèn)證與論證　311　
8.5.1　自動(dòng)駕駛汽車安全系統(tǒng)工程　311　
8.5.2　自動(dòng)駕駛汽車全生命周期安全性認(rèn)證與論證　313　
參考文獻(xiàn)　314