本书针对自动驾驶汽车测试评价的挑战，提出了智能测试理论和场景库生成方法，解决了测试过程中的瓶颈问题。首先，本书系统研究了智能测试的基础概念、科学问题和研究方法，提出了智能测试的“四要素”，为系统解决自动驾驶汽车的测试问题奠定了理论基础。其次，针对场景库生成问题，引入了最优化理论、强化学习理论、深度强化学习理论和贝叶斯优化理论，提出了低复杂度、中复杂度、高复杂度和自适应的测试场景库生成方法体系，有效提高了测试效率。最后，通过典型应用研究，验证了理论与方法的普适性、准确性和高效性。本书的研究成果对自动驾驶汽车测试理论的发展具有重要意义，为智能测试的规模化应用提供了理论基础和方法指导。

第1章 引言
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状分析
1.2.1 自动驾驶汽车技术
1.2.2 自动驾驶汽车测试方法
1.2.3 自动驾驶汽车场景库生成方法
1.3 研究内容与技术路线
1.3.1 自动驾驶汽车智能测试理论
1.3.2 多种复杂度测试场景库生成方法与应用
1.4 本书结构与内容安排
第2章 自动驾驶汽车智能测试理论研究
2.1 智能测试“四要素”
2.1.1 测试场景
2.1.2 测试评价指标
2.1.3 测试场景库
2.1.4 测试方法
2.2 智能测试“四要素”研究
2.2.1 测试场景建模
2.2.2 测试评价指标设计
2.2.3 测试场景库生成
2.2.4 测试方法研究
2.3 智能测试方法研究
2.3.1 测试场景建模方法
2.3.2 测试评价指标设计方法
2.3.3 测试场景库生成方法
2.3.4 智能测试方法研究
2.4 智能测试理论研究
2.4.1 重要性采样理论与分析
2.4.2 自动驾驶汽车智能测试理论
第3章 低复杂度测试场景库生成方法研究与应用
3.1 低复杂度测试场景库生成需求分析
3.1.1 测试场景特征分析
3.1.2 场景库生成需求分析
3.2 最优化理论
3.2.1 凸优化理论
3.2.2 梯度下降方法
3.2.3 有限差分方法
3.3 低复杂度测试场景库生成方法
3.4 低复杂度测试场景库生成典型应用
3.4.1 典型场景分析与建模
3.4.2 切车场景安全性测试
3.4.3 下道场景功能性测试
第4章 中复杂度测试场景库生成方法研究与应用
4.1 中复杂度测试场景库生成需求分析
4.1.1 测试场景特征分析
4.1.2 场景库生成需求分析
4.2 强化学习理论
4.2.1 马尔可夫决策过程
4.2.2 动态规划与蒙特卡罗理论
4.2.3 基于时间差分的强化学习理论
4.3 中复杂度测试场景库生成方法
4.3.1 基于马尔可夫决策的场景建模
4.3.2 基于强化学习理论的场景库生成
4.4 中复杂度测试场景库生成典型应用
4.4.1 典型场景分析与建模
4.4.2 跟驰场景安全性测试
第5章 高复杂度测试场景库生成方法研究与应用
5.1 高复杂度测试场景库生成需求分析
5.1.1 测试场景特征分析
5.1.2 场景库生成需求分析
5.2 深度强化学习理论
5.2.1 深度Q网络基本原理
5.2.2 深度强化学习方法
5.2.3 深度强化学习算法
5.3 高复杂度测试场景库生成方法
5.3.1 高复杂度场景库生成原理
5.3.2 基于深度强化学习理论的场景库生成
5.4 高复杂度测试场景库生成典型应用
5.4.1 典型场景分析与建模
5.4.2 跟驰场景安全性测试
第6章 自适应测试场景库生成方法研究与应用
6.1 自适应测试场景库生成需求分析
6.1.1 测试场景特征分析
6.1.2 场景库生成需求分析
6.2 贝叶斯优化理论
6.2.1 贝叶斯优化问题
6.2.2 贝叶斯优化方法
6.2.3 高斯过程回归
6.3 自适应测试场景库生成方法
6.3.1 基于贝叶斯优化理论的问题建模
6.3.2 基于贝叶斯优化方法的算法框架
6.3.3 自适应测试场景库生成方法
6.4 自适应测试场景库生成典型应用
6.4.1 典型场景分析与建模
6.4.2 切车场景条件下自适应场景库生成
6.4.3 下道场景条件下自适应场景库生成
第7章 总结与展望
7.1 工作总结
7.2 主要创新点
7.3 研究工作展望
参考文献