前言
第一篇基础篇
第1章需求分析3
1.1需求挖掘3
1.2标准法规分析3
1.3ODD定义4
1.4场景分析7
1.5系统需求9
第2章系统架构设计11
2.1功能架构11
2.2物理架构16
第3章环境感知18
3.1概述18
3.2传感器与通信技术20
3.2.1超声波传感器20
3.2.2毫米波雷达22
3.2.3激光雷达23
3.2.4视觉传感器25
3.2.5V2X技术27
3.3定位技术28
3.3.1车辆定位需求28
3.3.2车辆定位要素29
3.3.3车辆定位技术29
第4章决策规划38
4.1概述38
4.2预测简介38
4.3预测算法39
4.3.1基于物理学的方法39
4.3.2基于经典机器学习的方法40
4.3.3基于深度学习的方法41
4.4全局路径规划简介44
4.4.1基于图搜索的方法44
4.4.2基于空间采样的方法46
4.4.3基于人工智能的方法46
4.5局部路径算法简介47
4.6局部路径规划算法介绍47
4.6.1基于采样的规划算法47
4.6.2基于优化的规划算法48
4.6.3时空联合规划算法49
4.7基于有限状态机的行为决策模型49
4.7.1有限状态机模型的原理49
4.7.2有限状态机模型在车辆决策中的应用50
4.8基于深度强化学习的行为决策模型51
4.8.1深度强化学习模型的原理51
4.8.2深度强化学习算法51
4.8.3基于深度强化学习模型的应用52
第5章运动控制53
5.1概述53
5.2无模型运动控制53
5.2.1基于PID的运动控制54
5.2.2基于模糊逻辑控制的运动控制55
5.3基于模型的运动控制55
5.3.1基于滑模控制的运动控制56
5.3.2基于鲁棒控制的运动控制56
5.3.3基于LQR方法的运动控制57
5.3.4基于MPC的运动控制58
5.3.5基于多模型自适应理论的车辆控制60
5.4基于学习的运动控制61
5.4.1基于神经网络的运动控制62
5.4.2基于强化学习的运动控制62
第6章安全技术64
6.1主动安全64
6.1.1纵向主动安全64
6.1.2横向主动安全65
6.2被动安全66
6.2.1人体数字模型66
6.2.2乘员约束系统69
6.3功能安全72
6.3.1功能安全概念与安全形势72
6.3.2功能安全法规与标准73
6.3.3设计流程与关键技术74
6.4预期功能安全80
6.4.1预期功能安全概念与形势80
6.4.2预期功能安全法规与标准82
6.4.3预期功能设计流程与关键技术82
6.5信息安全85
6.5.1车联网生态系统86
6.5.2典型车联网安全事件87
6.5.3车联网信息安全风险88
6.5.4车联网信息安全解决方案90
第二篇功能篇
第7章车道偏离预警系统97
7.1车道偏离预警系统简介与系统定义97
7.2车道偏离预警系统的工作原理97
7.3道路识别99
7.3.1道路识别的分类99
7.3.2图像特征的分类100
7.3.3道路识别方法103
7.4车道偏离预警系统的系统功能105
7.4.1基本要求105
7.4.2操作要求106
7.4.3人机交互106
7.5未来发展趋势107
第8章前向碰撞预警系统108
8.1前向碰撞预警系统简介与系统定义108
8.2前向碰撞预警系统的工作原理108
8.3前向碰撞预警系统的工作模式109
8.4前向碰撞预警系统的警告功能110
8.4.1警告目标对象功能110
8.4.2预备碰撞警告及碰撞警告111
8.4.3警告形式111
8.4.4不警告条件112
8.5障碍车检测区域112
8.6警告距离114
8.6.1前车匀速行驶114
8.6.2前车静止114
8.6.3前车减速115
8.7未来发展趋势116
第9章盲区监测技术117
9.1盲区监测技术概述117
9.2盲区监测技术的原理120
9.3盲区监测技术的评价方法122
9.4盲区监测技术的法规和标准123
第10章车道保持技术126
10.1车道保持技术概述126
10.2车道保持技术原理128
10.3车道保持技术的实际应用132
10.4车道保持技术的发展趋势133
第11章自主换道技术135
11.1自主换道技术简介135
11.2自主换道技术方法设计135
11.2.1自主换道决策方法设计135
11.2.2自主换道轨迹规划方法设计137
11.2.3自主换道轨迹跟踪控制方法设计137
11.3自主换道技术实例分析138
11.3.1自主换道决策实例分析138
11.3.2自主换道轨迹规划实例分析142
第12章自适应巡航控制技术144
12.1ACC简介与系统定义144
12.2ACC工作原理144
12.3ACC系统功能145
12.3.1环境感知系统145
12.3.2驾驶人行为特性分析146
12.3.3车辆动力学建模148
12.3.4ACC系统控制算法150
12.4现有主要问题152
12.5仿真案例分析152
12.5应用案例分析154
第13章自动紧急制动技术155
13.1AEB简介与系统定义155
13.2AEB的工作原理157
13.3AEB系统功能157
13.4AEB的仿真实例161
13.5AEB系统的局限性162
第14章自动泊车163
14.1自动泊车简介163
14.2技术框架164
14.3具体开发应用170
14.4自动泊车应用现状171
14.5自动泊车发展趋势172
第15章交叉口通行协同控制技术173
15.1交叉口通行协同控制技术简介173
15.2交叉口通行协同控制方法设计174
15.2.1交叉口通行协同控制方法分类174
15.2.2基于规则的交叉口通行协同控制方法175
15.2.3基于优化的交叉口通行协同控制方法176
15.3交叉口通行协同控制技术实例分析179
15.3.1安全性指标设计180
15.3.2舒适性指标设计180
15.3.3通行效率指标设计181
15.3.4驾驶风格个性化的优化目标函数181
第三篇测试验证篇
第16章测试体系185
16.1辅助驾驶系统测试的必要性185
16.2辅助驾驶系统测试内容186
16.2.1测试内容186
16.2.2感知环节测试188
16.2.3决策规划环节测试190
16.2.4综合功能测试191
16.2.5整车测试192
16.3测试方法192
16.3.1基于用例的测试方法193
16.3.2基于场景的测试方法193
16.3.3公共道路测试方法194
16.4辅助驾驶系统测试体系194
16.4.1实验室阶段测试195
16.4.2车辆在环测试197
16.4.3道路在环测试199
16.4.4对比及分析200
16.5实车测试-道路测试场地及政策201
16.5.1封闭测试场现状201
16.5.2开放道路测试现状204
第17章仿真测试206
17.1引言206
17.2仿真测试技术的概述、定义和流程206
17.2.1仿真测试技术概述206
17.2.2仿真测试技术的定义206
17.2.3仿真测试技术的流程207
17.3自动驾驶车辆安全性验证确认法规与标准208
17.3.1自动驾驶车辆安全性验证确认相关的国际和国内法规209
17.3.2自动驾驶车辆安全性验证确认相关的国际和国内标准209
17.4仿真测试的核心要素209
17.4.1仿真测试的要素种类209
17.4.2仿真测试的相关数据210
17.4.3仿真测试的处理方法212
17.5自动驾驶汽车仿真测试方法212
17.5.1平台系统架构概览212
17.5.2仿真测试的关键技术213
17.5.3自动驾驶仿真场景验证和认证方法的先进技术213
17.6自动驾驶汽车仿真测试方法219
17.6.1车辆动力学与驾驶模型仿真技术219
17.6.2环境感知传感器仿真模型搭建技术219
17.7自动驾驶汽车仿真测试技术的研究展望219
17.8GCKontrol与GCAir仿真软件概述220
17.8.1GCKontrol系统设计与仿真软件概述221
17.8.2GCAir系统仿真测试验证一体化平台概述221
17.9GCKontrol与GCAir仿真软件功能222
17.9.1软件功能布局222
17.9.2GCKontrol软件功能223
17.9.3GCAir软件功能225
17.10GCKontrol与GCAir仿真软件优势226
17.10.1GCKontrol软件优势226
17.10.2GCAir软件优势227
17.11GCKontrol与GCAir仿真软件应用实例227
17.11.1实例概述227
17.11.2GCAir与Simulink联合仿真228
17.11.3联合仿真应用229
第18章实车测试230
18.1客观评价232
18.1.1客观评价的定义232
18.1.2客观评价的分类232
18.2主观评价233
18.2.1主观评价的定义233
18.2.2主观评价的指标233
18.3开放道路测试236
18.3.1开放道路测试概念236
18.3.2实车测试的一般步骤236
18.3.3常见的场地测试类型237
18.3.4测试项目设置240
18.4场地测试242
18.4.1场地测试的定义242
18.4.2综合驾驶能力测试场景244
18.4.3测试场景构建技术248
参考文献250