智能汽车是未来汽车科技的战略制高点，科学完善的测试评价体系是智能汽车技术发展和产业落地的基础和前提。面向传统汽车的“人-车”二元独立的测试方法已不能满足高等级智能汽车的测试需求。当前亟需新思路、新方法、新手段来解决智能汽车“人-车-环境”一体化的验证难题。本书对智能汽车仿真与测试评价技术进行了系统介绍，主要内容包括智能汽车仿真与测试评价概述、智能汽车一体化建模与仿真、智能汽车多物理系统在环仿真测试、基于本体论的智能汽车测试逻辑场景构建、基元驱动的智能汽车测试逻辑场景生成、智能汽车测试具体场景生成、智能汽车逻辑场景层级评价7章。 本书可以作为高等院校车辆工程专业或其他相关专业本科生及研究生课程的专业教材，也可供从事智能汽车相关行业的工程技术人员使用和参考。

第1章 智能汽车仿真与测试评价概述
1.1 智能汽车测试评价技术挑战
1.2 智能汽车仿真技术概述
1.3 智能汽车测试方法概述
1.3.1 测试方法发展历程
1.3.2 场景相关术语及定义
1.4 智能汽车评价方法概述
第2章 智能汽车一体化建模与仿真
2.1 激光雷达模型
2.1.1 激光雷达几何建模方法
2.1.2 激光雷达物理建模方法
2.2 毫米波雷达模型
2.2.1 毫米波雷达几何模型
2.2.2 毫米波雷达功率衰减模型
2.3 摄像头模型
2.3.1 光照模型
2.3.2 传播介质建模
2.3.3 图像模拟方法
2.4 超声波传感器模型
2.4.1 超声波传感器工作机理
2.4.2 超声波传感器建模
2.4.3 超声波传感器模型验证
2.5 集成式制动系统模型
2.5.1 集成式制动系统工作原理
2.5.2 集成式制动系统建模
2.5.3 集成式制动系统模型验证
2.6 冗余转向系统模型
2.6.1 转向系统的动力学模型
2.6.2 双绕组电机模型
2.7 基于生物耦合的一体化建模理论
第3章 智能汽车多物理系统在环仿真测试
3.1 感知系统在环仿真测试
3.1.1 毫米波雷达在环仿真测试
3.1.2 摄像头在环仿真测试
3.1.3 V2X在环仿真测试
3.1.4 超声波传感器在环仿真测试
3.2 控制执行系统在环仿真测试
3.2.1 制动系统在环测试
3.2.2 转向系统在环测试
3.3 驾驶人在环仿真测试
3.3.1 切换型人机共驾系统驾驶人在环测试
3.3.2 共享型人机共驾系统驾驶人在环测试
3.4 车辆在环仿真测试
3.4.1 转鼓平台车辆在环仿真测试
3.4.2 封闭场地车辆在环仿真测试
第4章 基于本体论的智能汽车测试逻辑场景构建
4.1 场景本体构建
4.2 基于自然驾驶数据的逻辑场景提取
4.2.1 基于自然驾驶数据的场景提取流程
4.2.2 道路属性提取
4.2.3 车辆属性提取
4.2.4 基于HighD数据集的场景生成实例
4.3 基于对抗学习的逻辑场景自动生成
4.3.1 基于生成对抗网络的道路属性生成
4.3.2 基于多智能体深度确定性策略梯度的车辆属性生成
4.3.3 道路属性及车辆属性生成实例
第5章 基元驱动的智能汽车测试逻辑场景生成
5.1 场景基元提取与聚类
5.1.1 场景抽象量化表征
5.1.2 场景基元提取
5.1.3 场景基元聚类
5.2 场景基元衍生
5.2.1 场景基元衍生架构
5.2.2 衍生模型具体组成
5.2.3 场景基元衍生结果
5.3 场景基元组合拼接
5.3.1 场景基元拼接
5.3.2 典型危险测试场景重构模型
5.3.3 危险逻辑场景生成示例
第6章 智能汽车测试具体场景生成
6.1 基于组合测试的具体场景生成
6.1.1 组合测试模型
6.1.2 改进离散粒子群算法测试用例集生成
6.1.3 基于先验知识的组合测试场景生成
6.2 危险具体场景串行加速测试
6.2.1 全局加速搜索
6.2.2 局部加速搜索
6.2.3 串行加速测试方法验证
6.3 危险具体场景并行强化生成
6.3.1 并行强化生成算法
6.3.2 基于Ackiey函数的并行搜索方法验证
6.3.3 并行强化生成测试结果
第7章 智能汽车逻辑场景层级评价
7.1 逻辑场景层级安全性评价
7.1.1 基于危险具体场景参数聚类特征的安全性评价
7.1.2 基于自然驾驶数据的安全性评价
7.1.3 基于碰撞损失的安全性评价
7.2 逻辑场景层级多维度评价
7.2.1 逻辑场景分区评价流程
7.2.2 拟人性指标
7.2.3 多维度性能评价
7.3 多逻辑场景性能综合评价
7.3.1 逻辑场景自身特征权重
7.3.2 逻辑场景仿真测试过程属性权重
7.4 评价方法应用实例
7.4.1 场景参数空间
7.4.2 单逻辑场景性能评价结果与分析
7.4.3 多逻辑场景性能评价结果与分析
参考文献