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智能汽車仿真與測(cè)試評(píng)價(jià)

智能汽車仿真與測(cè)試評(píng)價(jià)

定 價(jià):¥150.00

作 者: 朱冰 張培興 孫宇航
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787111759584 出版時(shí)間: 2024-12-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  智能汽車是未來(lái)汽車科技的戰(zhàn)略制高點(diǎn), 科學(xué)完善的測(cè)試評(píng)價(jià)體系是智能汽車技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)落地的基礎(chǔ)和前提。面向傳統(tǒng)汽車的“人- 車” 二元獨(dú)立的測(cè)試方法已不能滿足高等級(jí)智能汽車的測(cè)試需求, 當(dāng)前亟需新思路、新方法、新手段來(lái)解決智能汽車“人- 車- 環(huán)境” 一體化的驗(yàn)證難題。本書對(duì)智能汽車仿真與測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)介紹, 主要內(nèi)容包括智能汽車仿真與測(cè)試評(píng)價(jià)概述、智能汽車一體化建模與仿真、智能汽車多物理系統(tǒng)在環(huán)仿真測(cè)試、基于本體論的智能汽車測(cè)試邏輯場(chǎng)景構(gòu)建、基元驅(qū)動(dòng)的智能汽車測(cè)試邏輯場(chǎng)景生成、智能汽車測(cè)試具體場(chǎng)景生成、智能汽車邏輯場(chǎng)景層級(jí)評(píng)價(jià)7 章。本書可以作為高等院校車輛工程專業(yè)或其他相關(guān)專業(yè)本科生及研究生課程的專業(yè)教材,

作者簡(jiǎn)介

  朱冰,吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師,中美聯(lián)合培養(yǎng)博士,青年長(zhǎng)江學(xué)者,交通運(yùn)輸部交通運(yùn)輸行業(yè)科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才,吉林省拔尖創(chuàng)新人才,吉林省有突出貢獻(xiàn)專家,現(xiàn)任吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院副院長(zhǎng)、吉林大學(xué)智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心主任、中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)主任委員、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)智能駕駛專業(yè)委員會(huì)副秘書長(zhǎng)。主要從事智能汽車控制與測(cè)試評(píng)價(jià)領(lǐng)域研究,先后主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題等省部級(jí)以上項(xiàng)目20余項(xiàng);以第一責(zé)任作者身份在國(guó)內(nèi)外行業(yè)quanwei期刊發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文120余篇;以第一發(fā)明人獲授權(quán)中國(guó)發(fā)明專利70項(xiàng)、美國(guó)專利2項(xiàng)。先后榮獲吉林省科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)、中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)、吉林省技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)二等獎(jiǎng),以及吉林省青年科技獎(jiǎng)、中國(guó)汽車工業(yè)優(yōu)秀青年科技人才獎(jiǎng)。

圖書目錄

第1 章
智能汽車仿真與測(cè)試評(píng)價(jià)概述
1.1 智能汽車測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)挑戰(zhàn)/ 001
1.2 智能汽車仿真技術(shù)概述/ 003
1.3 智能汽車測(cè)試方法概述/ 006
1.3.1 測(cè)試方法發(fā)展歷程/ 006
1.3.2 場(chǎng)景相關(guān)術(shù)語(yǔ)及定義/ 008
1.4 智能汽車評(píng)價(jià)方法概述/ 010
第2 章
智能汽車一體化建模與仿真
2.1 激光雷達(dá)模型/ 013
2.1.1 激光雷達(dá)幾何建模方法/ 014
2.1.2 激光雷達(dá)物理建模方法/ 016
2.2 毫米波雷達(dá)模型/ 025
2.2.1 毫米波雷達(dá)幾何模型/ 025
2.2.2 毫米波雷達(dá)功率衰減模型/ 028
2.3 攝像頭模型/ 030
2.3.1 光照模型/ 030
2.3.2 傳播介質(zhì)建模/ 032
2.3.3 圖像模擬方法/ 033
2.4 超聲波傳感器模型/ 034
2.4.1 超聲波傳感器工作機(jī)理/ 035
2.4.2 超聲波傳感器建模/ 037
2.4.3 超聲波傳感器模型驗(yàn)證/ 043
2.5 集成式制動(dòng)系統(tǒng)模型/ 047
2.5.1 集成式制動(dòng)系統(tǒng)工作原理/ 047
2.5.2 集成式制動(dòng)系統(tǒng)建模/ 051
2.5.3 集成式制動(dòng)系統(tǒng)模型驗(yàn)證/ 056
2.6 冗余轉(zhuǎn)向系統(tǒng)模型/ 056
2.6.1 轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型/ 056
2.6.2 雙繞組電機(jī)模型/ 058
2.7 基于生物耦合的一體化建模理論/ 060
第3 章
智能汽車多物理系統(tǒng)在環(huán)仿真測(cè)試
3.1 感知系統(tǒng)在環(huán)仿真測(cè)試/ 063
3.1.1 毫米波雷達(dá)在環(huán)仿真測(cè)試/ 063
3.1.2 攝像頭在環(huán)仿真測(cè)試/ 075
3.1.3 V2X 在環(huán)仿真測(cè)試/ 083
3.1.4 超聲波傳感器在環(huán)仿真測(cè)試/ 091
3.2 控制執(zhí)行系統(tǒng)在環(huán)仿真測(cè)試/ 098
3.2.1 制動(dòng)系統(tǒng)在環(huán)測(cè)試/ 098
3.2.2 轉(zhuǎn)向系統(tǒng)在環(huán)測(cè)試/ 106
3.3 駕駛?cè)嗽诃h(huán)仿真測(cè)試/ 115
3.3.1 切換型人機(jī)共駕系統(tǒng)駕駛?cè)嗽诃h(huán)測(cè)試/ 115
3.3.2 共享型人機(jī)共駕系統(tǒng)駕駛?cè)嗽诃h(huán)測(cè)試/ 132
3.4 車輛在環(huán)仿真測(cè)試/ 137
3.4.1 轉(zhuǎn)鼓平臺(tái)車輛在環(huán)仿真測(cè)試/ 137
3.4.2 封閉場(chǎng)地車輛在環(huán)仿真測(cè)試/ 138
第4 章
基于本體論的智能汽車測(cè)試邏輯場(chǎng)景構(gòu)建
4.1 場(chǎng)景本體構(gòu)建/ 147
4.2 基于自然駕駛數(shù)據(jù)的邏輯場(chǎng)景提?。?150
4.2.1 基于自然駕駛數(shù)據(jù)的場(chǎng)景提取流程/ 150
4.2.2 道路屬性提取/ 153
4.2.3 車輛屬性提?。?156
4.2.4 基于HighD 數(shù)據(jù)集的場(chǎng)景生成實(shí)例/ 162
4.3 基于對(duì)抗學(xué)習(xí)的邏輯場(chǎng)景自動(dòng)生成/ 165
4.3.1 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的道路屬性生成/ 166
4.3.2 基于多智能體深度確定性策略梯度的車輛
屬性生成/ 170
4.3.3 道路屬性及車輛屬性生成實(shí)例/ 176
第5 章
基元驅(qū)動(dòng)的智能汽車測(cè)試邏輯場(chǎng)景生成
5.1 場(chǎng)景基元提取與聚類/ 185
5.1.1 場(chǎng)景抽象量化表征/ 185
5.1.2 場(chǎng)景基元提?。?187
5.1.3 場(chǎng)景基元聚類/ 204
5.2 場(chǎng)景基元衍生/ 212
5.2.1 場(chǎng)景基元衍生架構(gòu)/ 213
5.2.2 衍生模型具體組成/ 218
5.2.3 場(chǎng)景基元衍生結(jié)果/ 223
5.3 場(chǎng)景基元組合拼接/ 227
5.3.1 場(chǎng)景基元拼接/ 227
5.3.2 典型危險(xiǎn)測(cè)試場(chǎng)景重構(gòu)模型/ 230
5.3.3 危險(xiǎn)邏輯場(chǎng)景生成示例/ 234
第6 章
智能汽車測(cè)試具體場(chǎng)景生成
6.1 基于組合測(cè)試的具體場(chǎng)景生成/ 247
6.1.1 組合測(cè)試模型/ 248
6.1.2 改進(jìn)離散粒子群算法測(cè)試用例集生成/ 249
6.1.3 基于先驗(yàn)知識(shí)的組合測(cè)試場(chǎng)景生成/ 255
6.2 危險(xiǎn)具體場(chǎng)景串行加速測(cè)試/ 261
6.2.1 全局加速搜索/ 261
6.2.2 局部加速搜索/ 271
6.2.3 串行加速測(cè)試方法驗(yàn)證/ 275
6.3 危險(xiǎn)具體場(chǎng)景并行強(qiáng)化生成/ 279
6.3.1 并行強(qiáng)化生成算法/ 280
6.3.2 基于Ackley 函數(shù)的并行搜索方法驗(yàn)證/ 286
6.3.3 并行強(qiáng)化生成測(cè)試結(jié)果/ 289
第7 章
智能汽車邏輯場(chǎng)景層級(jí)評(píng)價(jià)
7.1 邏輯場(chǎng)景層級(jí)安全性評(píng)價(jià)/ 295
7.1.1 基于危險(xiǎn)具體場(chǎng)景參數(shù)聚類特征的
安全性評(píng)價(jià)/ 295
7.1.2 基于自然駕駛數(shù)據(jù)的安全性評(píng)價(jià)/ 300
7.1.3 基于碰撞損失的安全性評(píng)價(jià)/ 303
7.2 邏輯場(chǎng)景層級(jí)多維度評(píng)價(jià)/ 304
7.2.1 邏輯場(chǎng)景分區(qū)評(píng)價(jià)流程/ 305
7.2.2 擬人性指標(biāo)/ 306
7.2.3 多維度性能評(píng)價(jià)/ 310
7.3 多邏輯場(chǎng)景性能綜合評(píng)價(jià)/ 311
7.3.1 邏輯場(chǎng)景自身特征權(quán)重/ 312
7.3.2 邏輯場(chǎng)景仿真測(cè)試過(guò)程屬性權(quán)重/ 313
7.4 評(píng)價(jià)方法應(yīng)用實(shí)例/ 319
7.4.1 場(chǎng)景參數(shù)空間/ 319
7.4.2 單邏輯場(chǎng)景性能評(píng)價(jià)結(jié)果與分析/ 321
參考文獻(xiàn)/ 333
7.4.3 多邏輯場(chǎng)景性能評(píng)價(jià)結(jié)果與分析/ 330

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