自動駕駛整車在環(huán)測試評價理論與方法

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 自動駕駛發(fā)展歷程 1
1.1.1 自動駕駛的概念 1
1.1.2 自動駕駛及其測試技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀 2
1.1.3 自動駕駛及其測試面臨的主要問題 7
1.2 自動駕駛測試方法 9
1.2.1 開放道路測試 12
1.2.2 模型在環(huán)測試 12
1.2.3 軟件在環(huán)測試 13
1.2.4 硬件在環(huán)測試 13
1.2.5 整車在環(huán)測試 14
1.3 本書主要內(nèi)容 15
參考文獻(xiàn) 16
第2章 自動駕駛整車在環(huán)測試評價體系 19
2.1 概述 19
2.2 整車在環(huán)一體化測試平臺 22
2.3 數(shù)字孿生測試場景 25
2.3.1 數(shù)字孿生技術(shù)概述 25
2.3.2 靜態(tài)場景構(gòu)建方法 26
2.3.3 動態(tài)場景構(gòu)建方法 27
2.4 測試場景交通流建模 28
2.4.1 交通流模型分類 29
2.4.2 微觀交通流建模方法 29
2.5 臨界測試場景加速生成 31
2.5.1 臨界測試場景加速生成的意義與挑戰(zhàn) 31
2.5.2 臨界測試場景加速生成方法框架 31
2.6 傳感器建模與物理信息生成 34
2.6.1 自動駕駛典型傳感器 34
2.6.2 毫米波雷達(dá)建模與物理信息生成 35
2.6.3 超聲波雷達(dá)建模與物理信息生成 35
2.6.4 視覺傳感器建模與物理信息生成 36
2.6.5 組合導(dǎo)航傳感器建模與物理信息生成 36
參考文獻(xiàn) 37
第3章 基于數(shù)字孿生技術(shù)的虛擬測試場景構(gòu)建方法 38
3.1 概述 38
3.2 虛擬測試場景組成及構(gòu)建方法 39
3.2.1 靜態(tài)場景要素 41
3.2.2 動態(tài)場景要素 42
3.2.3 基于蒙特卡羅方法的虛擬測試場景構(gòu)建 43
3.2.4 自動駕駛汽車虛擬場景測試用例 47
3.3 數(shù)字孿生模型實現(xiàn)及雙向交互方法 47
3.3.1 數(shù)字孿生模型實現(xiàn)方法 48
3.3.2 數(shù)字孿生場景交互方法 50
3.4 基于航拍的大范圍虛擬測試場景構(gòu)建方法 54
3.4.1 傾斜攝影三維重建原理 55
3.4.2 三維重建渲染優(yōu)化方法 59
3.5 基于手持設(shè)備的精細(xì)化場景要素建模方法 63
3.5.1 基于正態(tài)分布變換算法的三維激光匹配方法 64
3.5.2 融合視覺里程計的場景要素賦色方法 68
3.5.3 航拍圖像與激光點云聯(lián)合的三維場景重建方法 69
參考文獻(xiàn) 70
第4章 自動駕駛典型傳感器建模及物理信息生成方法 72
4.1 概述 72
4.1.1 自動駕駛典型傳感器簡介 72
4.1.2 自動駕駛典型傳感器物理信息生成方法 74
4.2 毫米波雷達(dá)建模及物理信息生成方法 74
4.2.1 毫米波雷達(dá)工作原理 74
4.2.2 考慮天氣要素的改進(jìn)毫米波雷達(dá)模型 77
4.2.3 基于毫米波雷達(dá)模型的物理信息生成方法 86
4.3 超聲波雷達(dá)建模及物理信息生成方法 90
4.3.1 超聲波雷達(dá)工作原理 90
4.3.2 超聲波雷達(dá)模型 92
4.3.3 基于超聲波雷達(dá)模型的物理信息生成方法 95
4.4 視覺傳感器建模及物理信息生成方法 97
4.4.1 單目視覺傳感器工作原理及建模方法 97
4.4.2 基于視覺傳感器模型的物理信息生成方法 104
參考文獻(xiàn) 109
第5章 整車在環(huán)一體化測試平臺構(gòu)建方法 111
5.1 概述 111
5.2 道路載荷模擬 114
5.2.1 基于道路行駛的車輛動力學(xué)模型構(gòu)建 114
5.2.2 基于轉(zhuǎn)鼓試驗臺的車輛動力學(xué)模型構(gòu)建 118
5.2.3 基于扭矩控制的道路載荷模擬方法 123
5.3 道路*率模擬 127
5.3.1 轉(zhuǎn)向隨動系統(tǒng)控制架構(gòu) 128
5.3.2 基于永磁同步電機(jī)的控制模型 130
5.3.3 基于滑模變結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)向隨動控制模型 136
5.4 道路坡度模擬 138
5.4.1 基于Stewart并聯(lián)機(jī)構(gòu)解耦控制的路面坡度模擬方法 139
5.4.2 基于試驗臺的車輛俯仰動力學(xué)模型構(gòu)建 141
5.5 車-路耦合狀態(tài)重構(gòu)性能驗證與分析 144
5.5.1 試驗場地與設(shè)備選取 144
5.5.2 試驗方案設(shè)計 147
5.5.3 評價指標(biāo)設(shè)計 148
5.5.4 試驗結(jié)果分析 149
參考文獻(xiàn) 151
第6章 面向整車在環(huán)測試的交通流建模方法 153
6.1 概述 153
6.1.1 交通仿真模型的分類 153
6.1.2 微觀仿真模型概述 155
6.2 基于元胞自動機(jī)的城市交通網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)元素建模 156
6.2.1 路段建模 156
6.2.2 交叉口建模 157
6.2.3 交通信號燈建模 159
6.2.4 斷面發(fā)車模型 160
6.3 基于元胞自動機(jī)的車輛動態(tài)行為建模 166
6.3.1 車輛行為建模原理 166
6.3.2 車輛跟馳行為建模 175
6.3.3 車輛換道行為建模 180
參考文獻(xiàn) 185
第7章 面向整車在環(huán)測試的臨界測試場景加速生成方法 186
7.1 測試場景臨界度指標(biāo)設(shè)計 186
7.1.1 臨界度指標(biāo)選取 186
7.1.2 制動威脅指數(shù)計算 187
7.2 基于Gipps模型的臨界場景全局優(yōu)化搜索算法 192
7.2.1 GCFO算法設(shè)計 193
7.2.2 GCFO算法驗證與分析 200
7.3 基于敏感性分析的局部自適應(yīng)搜索算法 206
7.3.1 PAWN敏感性建模 207
7.3.2 基于高斯過程回歸的自適應(yīng)搜索算法 208
7.3.3 PAWN-GPR搜索方法的性能驗證 214
7.4 跟馳場景加速生成方法驗證 221
7.4.1 測試場景描述 221
7.4.2 試驗結(jié)果與分析 223
參考文獻(xiàn) 227
第8章 整車在環(huán)測試應(yīng)用案例：運(yùn)動規(guī)劃與控制系統(tǒng)的測試及評價 230
8.1 自動駕駛運(yùn)動規(guī)劃與控制系統(tǒng)參考軌跡生成 230
8.2 基于整車在環(huán)測試平臺的測試試驗與結(jié)果分析 250
參考文獻(xiàn) 265