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內(nèi)容簡介

　　本書提出了自動(dòng)駕駛汽車智能測試?yán)碚?。研究和總結(jié)了智能測試的基礎(chǔ)概念、科學(xué)問題、研究方法和規(guī)律定理，提出了智能測試的方法框架，并論證了智能測試的準(zhǔn)確性定理和高效性定理，為系統(tǒng)解決自動(dòng)駕駛汽車的測試問題提供了理論基礎(chǔ)。本書提出了自動(dòng)駕駛汽車測試場景庫生成方法體系。針對低復(fù)雜度、中復(fù)雜度、高復(fù)雜度和自適應(yīng)場景庫生成問題，分別構(gòu)建凸優(yōu)化、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和貝葉斯優(yōu)化等系列模型，形成了測試場景庫生成方法體系，為多種復(fù)雜度場景、多項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)和多類型自動(dòng)駕駛汽車的智能測試提供了方法支撐。3.針對自動(dòng)駕駛汽車在換道、跟馳和出入匝道等場景下的典型測試問題，通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了論文所提出理論與方法的有效性，為規(guī)?；瘧?yīng)用提供了指導(dǎo)。

作者簡介

　　封碩，清華大學(xué)博士，致力于研究自動(dòng)駕駛汽車的智能測試問題，提出了全新的智能測試?yán)碚撆c場景庫生成方法，為自動(dòng)駕駛汽車智能測試的規(guī)模化應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)和方法指導(dǎo)；以第一作者/通訊作者發(fā)表SCI收錄期刊論文10篇，刊登在包括Nature Communications，IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems，IEEE Transactions on Control System Technology以及IEEE Transactions on Vehicular Technology等期刊；擔(dān)任美國機(jī)動(dòng)車工程師學(xué)會(huì)On-Road Automated Driving Verification and Validation Committee委員會(huì)委員；曾獲得IEEE國際智能交通學(xué)會(huì)“最佳博士學(xué)位論文獎(jiǎng)”、國家獎(jiǎng)學(xué)金、清華大學(xué)優(yōu)秀博士畢業(yè)論文、清華大學(xué)優(yōu)秀博士畢業(yè)生、北京市優(yōu)秀畢業(yè)生、北京市三好學(xué)生等榮譽(yù)。

圖書目錄

第 1 章引言 1
1.1 研究背景與意義 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意義 4
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析 6
1.2.1 自動(dòng)駕駛汽車技術(shù) 6
1.2.2 自動(dòng)駕駛汽車測試方法 10
1.2.3 自動(dòng)駕駛汽車場景庫生成方法 15
1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線 18
1.3.1 自動(dòng)駕駛汽車智能測試?yán)碚? 18
1.3.2 多種復(fù)雜度測試場景庫生成方法與應(yīng)用 20
1.4 本書結(jié)構(gòu)與內(nèi)容安排 21
第 2 章自動(dòng)駕駛汽車智能測試?yán)碚撗芯? 23
2.1 智能測試“四要素” 23
2.1.1 測試場景 24
2.1.2 測試評價(jià)指標(biāo) 27
2.1.3 測試場景庫 28
2.1.4 測試方法 29
2.2 智能測試“四要素”研究 30
2.2.1 測試場景建模 30
2.2.2 測試評價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì) 31
2.2.3 測試場景庫生成 32
2.2.4 測試方法研究 33
2.3 智能測試方法研究 34
2.3.1 測試場景建模方法 34
2.3.2 測試評價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)方法 37
2.3.3 測試場景庫生成方法 38
2.3.4 智能測試方法研究 41
2.4 智能測試?yán)碚撗芯? 44
2.4.1 重要性采樣理論與分析 44
2.4.2 自動(dòng)駕駛汽車智能測試?yán)碚? 49
第 3 章低復(fù)雜度測試場景庫生成方法研究與應(yīng)用 56
3.1 低復(fù)雜度測試場景庫生成需求分析 56
3.1.1 測試場景特征分析 56
3.1.2 場景庫生成需求分析 58
3.2 最優(yōu)化理論 58
3.2.1 凸優(yōu)化理論 58
3.2.2 梯度下降方法 59
3.2.3 有限差分方法 60
3.3 低復(fù)雜度測試場景庫生成方法 61
3.4 低復(fù)雜度測試場景庫生成典型應(yīng)用 64
3.4.1 典型場景分析與建模 64
3.4.2 切車場景安全性測試 66
3.4.3 下道場景功能性測試 72
第 4 章中復(fù)雜度測試場景庫生成方法研究與應(yīng)用 79
4.1 中復(fù)雜度測試場景庫生成需求分析 79
4.1.1 測試場景特征分析 79
4.1.2 場景庫生成需求分析 80
4.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論 81
4.2.1 馬爾可夫決策過程 81
4.2.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃與蒙特卡羅理論 84
4.2.3 基于時(shí)間差分的強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論 85
4.3 中復(fù)雜度測試場景庫生成方法 87
4.3.1 基于馬爾可夫決策的場景建模 88
4.3.2 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論的場景庫生成 90
4.4 中復(fù)雜度測試場景庫生成典型應(yīng)用 94
4.4.1 典型場景分析與建模 94
4.4.2 跟馳場景安全性測試 95
第 5 章高復(fù)雜度測試場景庫生成方法研究與應(yīng)用 101
5.1 高復(fù)雜度測試場景庫生成需求分析 101
5.1.1 測試場景特征分析 101
5.1.2 場景庫生成需求分析. 103
5.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論 103
5.2.1 深度 Q 網(wǎng)絡(luò)基本原理. 104
5.2.2 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 105
5.2.3 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法 108
5.3 高復(fù)雜度測試場景庫生成方法. 109
5.3.1 高復(fù)雜度場景庫生成原理 109
5.3.2 基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論的場景庫生成 111
5.4 高復(fù)雜度測試場景庫生成典型應(yīng)用 114
5.4.1 典型場景分析與建模 114
5.4.2 跟馳場景安全性測試 114
第 6 章自適應(yīng)測試場景庫生成方法研究與應(yīng)用 120
6.1 自適應(yīng)測試場景庫生成需求分析 121
6.1.1 測試場景特征分析 121
6.1.2 場景庫生成需求分析 122
6.2 貝葉斯優(yōu)化理論 122
6.2.1 貝葉斯優(yōu)化問題 123
6.2.2 貝葉斯優(yōu)化方法 123
6.2.3 高斯過程回歸 126
6.3 自適應(yīng)測試場景庫生成方法 128
6.3.1 基于貝葉斯優(yōu)化理論的問題建模 129
6.3.2 基于貝葉斯優(yōu)化方法的算法框架 130
6.3.3 自適應(yīng)測試場景庫生成方法 132
6.4 自適應(yīng)測試場景庫生成典型應(yīng)用 136
6.4.1 典型場景分析與建模 137
6.4.2 切車場景條件下自適應(yīng)場景庫生成 137
6.4.3 下道場景條件下自適應(yīng)場景庫生成 143
第 7 章總結(jié)與展望 146
7.1 工作總結(jié) 146
7.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn) 148
7.3 研究工作展望 149
參考文獻(xiàn) 151