随着新能源行业以及通信技术的发展，依靠计算机技术与传感器来实现汽车智能化逐渐成为科技巨头与汽车制造厂的共识。智能驾驶测试作为整个开发环节中的重要一环，其高昂的测试成本以及冗长的开发周期始终困扰着主机厂。硬件在环仿真测试由于其高仿真、低成本等特点开始应用于智能驾驶算法开发领域。本书介绍了智能驾驶系统、国内外关于其级别的分类和解释，阐述了硬件在环仿真测试技术的发展历程，分析了硬件在环仿真测试在智能驾驶领域的三大组成部分：场景仿真软件、实时操作系统以及智能驾驶算法系统，总结了能够满足智能驾驶算法硬件在环仿真测试的最小系统环境以及基于循迹的测试方法。另外本书还系统介绍了智能驾驶算法测试方法、法规国标、测试用例的编写、实际测试的进行以及测试真实性与有效性评价；全面介绍了智能驾驶领域的三个重要算法：自动紧急制动（AEB）、车道偏离预警（LDW）与车道保持辅助（LKA），并详细介绍了三者的测试过程。 本书适用于智能驾驶算法开发、测试和场景仿真软件开发等行业的有关人员学习参考，也可作为大专院校汽车或计算机相关专业师生的参考书。

第1章 绪论
1.1 智能驾驶系统概述
1.2 智能驾驶级别的分类和解释
1.2.1 SAE J3016标准
1.2.2 汽车驾驶自动化分级
1.3 智能驾驶系统的架构
1.4 智能驾驶系统常见算法
1.5 智能驾驶技术的挑战和前沿研究
第2章 智能驾驶HIL仿真测试技术概述
2.1 概述
2.2 基于模型的开发测试方法
2.2.1 MIL
2.2.2 SI
2.2.3 HIL
2.2.4 DIL
2.2.5 VIL
2.3 智能驾驶HIL仿真测试的发展历程
2.3.1 早期阶段的HIL仿真测试
2.3.2 虚拟化与数字化发展阶段
2.3.3 智能化发展阶段
2.3.4 大数据与云计算的应用
2.3.5 安全性和可靠性的提升
2.4 智能驾驶HIL仿真测试的起源与背景
2.4.1 航空航天领域的HIL仿真测试
2.4.2 HIL仿真测试在汽车领域的引入
2.5 智能驾驶HIL仿真测试环境仿真模块
2.5.1 虚拟场景构建
2.5.2 传感器仿真
2.5.3 场景库构建方法
2.5.4 车辆动力学仿真
2.5.5 动态场景的构建
2.5.6 常见解决方案
2.6 智能驾驶HIL仿真测试实时交互模块
2.6.1 I/O接口设置
2.6.2 接口映射配置
2.7 智能驾驶HIL仿真测试算法模块
2.7.1 Autoware算法平台
2.7.2 Apollo算法平台
第3章 智能驾驶HIL测试环境仿真
3.1 概述
3.2 定义仿真目标
3.3 选择仿真平台
3.3.1 典型智能驾驶仿真软件分类与发展变化情况
3.3.2 典型智能驾驶仿真软件介绍
3.4 准备车辆模型
3.5 导入地图和场景
3.5.1 城市道路行驶测试
3.5.2 高速公路行驶测试
3.5.3 自定义场景测试
3.5.4 道路规划和路径规划测试
3.5.5 交通规划和智能交通系统测试
3.6 添加车辆传感器
3.6.1 确定传感器选型
3.6.2 确定传感器布局
3.6.3 配置传感器参数
3.7 配置仿真环境
3.7.1 天气条件
3.7.2 时间
3.7.3 交通流量
3.8 定义车辆行为
3.8.1 车辆控制
3.8.2 车辆路径
3.9 基于PanoSim的快速试验
3.9.1 试验目的
3.9.2 软件配置
3.9.3 创建试验
3.9.4 主车及干扰车
3.9.5 预设轨迹
3.9.6 添加传感器
3.9.7 加载算法脚本
3.9.8 编译试验
3.9.9 运行试验
3.9.10 保存试验
第4章 智能驾驶HIL仿真测试方法
4.1 测试用例设计与生成
4.1.1 确定测试目标和范围
4.1.2 识别关键功能和模块
4.1.3 使用场景模拟
4.1.4 考虑异常情况和边界值
4.1.5 注入故障和障碍物
4.1.6 生成路径和轨迹
4.1.7 考虑人机交互
4.1.8 性能评估
4.2 系统配置与准备
4.2.1 硬件设置
4.2.2 仿真环境设置
4.3 传感器与控制器初始化
4.3.1 传感器初始化
4.3.2 控制器初始化
4.4 实时通信和数据交换
4.4.1 通信链路测试
4.4.2 数据交换测试
4.5 场景和用例加载
4.6 系统校准和校验
4.6.1 传感器校准
4.6.2 控制器参数校准
4.7 故障注入
4.8 性能检测和记录
4.9 基于PanoSim的循迹试验
4.9.1 测试模型构建
4.9.2 I/O接口配置
4.9.3 轨迹点录制
4.9.4 循迹效果测试
第5章 智能驾驶HIL仿真测试结果分析与评估
5.1 智能驾驶测试评价方法
5.2 仿真测试的真实性与有效性评价
5.2.1 真实性评价
5.2.2 有效性评价
5.3 仿真测试与道路测试的闭环验证
5.4 AEB功能测试案例
5.4.1 知识学习
5.4.2 测试场景搭建
5.4.3 I/O接口映射
5.4.4 激光雷达数据读取
5.4.5 算法运行测试
第6章 智能驾驶系统测试案例
6.1 LDW功能测试案例
6.1.1 知识学习
6.1.2 测试模型构建
6.1.3 I/O接口映射
6.1.4 仿真摄像头数据读取
6.1.5 算法运行测试
6.2 LKA功能测试案例
6.2.1 知识学习
6.2.2 测试模型构建
6.2.3 I/O接口映射
6.2.4 算法运行测试
第7章 智能驾驶仿真测试技术展望
7.1 中国智能驾驶仿真测试技术所面临的挑战
7.2 中国智能驾驶仿真测试技术的发展趋势
7.3 智能驾驶仿真测试发展建议
参考文献