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| 內容簡介： |
《智能汽车控制工程》
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
智能汽车是一个集中运用xianjin传感手段（激光雷达、相机、毫米波雷达等）、xianjin控制算法、高算力芯片、高效执行器等技术的高新技术综合体。智能汽车控制从本质上讲是一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。通过对智能汽车控制技术的研究和开发， 可以延伸扩展驾驶员的控制、视觉和感官功能， 提高车辆的控制与驾驶水平， 能极大地促进道路交通安全、畅通和高效。本书针对智能汽车控制中的主要问题进行系统介绍， 主要内容包括智能车辆决策方法、智能车辆避障路径规划、智能车辆路径跟踪控制、车辆侧向稳定性控制、车辆行驶状态估计、智能车辆多车协同编队控制等。 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研究的工程技术人员使用和参考。
《智能汽车仿真与测试评价》
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。
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| 關於作者： |
朱冰，吉林大学汽车工程学院教授，博士生导师，中美联合培养博士，青年长江学者，交通运输部交通运输行业科技创新领军人才，吉林省拔尖创新人才，吉林省有突出贡献专家，现任吉林大学汽车工程学院副院长、吉林大学智能网联汽车创新中心主任、中国汽车工程学会青年工作委员会主任委员、中国人工智能学会智能驾驶专业委员会副秘书长。主要从事智能汽车控制与测试评价领域研究，先后主持国家自然科学基金项目、国家重点研发计划课题等省部级以上项目20余项；以第一责任作者身份在国内外行业quanwei期刊发表高水平学术论文120余篇；以第一发明人获授权中国发明专利70项、美国专利2项。先后荣获吉林省科技进步奖一等奖、中国汽车工程学会科学技术奖一等奖、吉林省技术发明奖二等奖，以及吉林省青年科技奖、中国汽车工业优秀青年科技人才奖。
郭洪艳教授，博士生导师，吉林大学汽车仿真与控制国重实验室副主任
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| 目錄：
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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／ ００１
1.2 智能汽车仿真技术概述／ ００３
1.3 智能汽车测试方法概述／ ００６
１.３.１ 测试方法发展历程／ ００６
１.３.２ 场景相关术语及定义／ ００８
1.4 智能汽车评价方法概述／ ０１０
第2 章
智能汽车一体化建模与仿真
2.1 激光雷达模型／ ０１３
２.１.１ 激光雷达几何建模方法／ ０１４
２.１.２ 激光雷达物理建模方法／ ０１６
2.2 毫米波雷达模型／ ０２５
２.２.１ 毫米波雷达几何模型／ ０２５
２.２.２ 毫米波雷达功率衰减模型／ ０２８
2.3 摄像头模型／ ０３０
２.３.１ 光照模型／ ０３０
２.３.２ 传播介质建模／ ０３２
２.３.３ 图像模拟方法／ ０３３
2.4 超声波传感器模型／ ０３４
２.４.１ 超声波传感器工作机理／ ０３５
２.４.２ 超声波传感器建模／ ０３７
２.４.３ 超声波传感器模型验证／ ０４３
2.5 集成式制动系统模型／ ０４７
２.５.１ 集成式制动系统工作原理／ ０４７
２.５.２ 集成式制动系统建模／ ０５１
２.５.３ 集成式制动系统模型验证／ ０５６
2.6 冗余转向系统模型／ ０５６
２.６.１ 转向系统的动力学模型／ ０５６
２.６.２ 双绕组电机模型／ ０５８
2.7 基于生物耦合的一体化建模理论／ ０６０
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／ ０６３
３.１.１ 毫米波雷达在环仿真测试／ ０６３
３.１.２ 摄像头在环仿真测试／ ０７５
３.１.３ Ｖ２Ｘ 在环仿真测试／ ０８３
３.１.４ 超声波传感器在环仿真测试／ ０９１
3.2 控制执行系统在环仿真测试／ ０９８
３.２.１ 制动系统在环测试／ ０９８
３.２.２ 转向系统在环测试／ １０６
3.3 驾驶人在环仿真测试／ １１５
３.３.１ 切换型人机共驾系统驾驶人在环测试／ １１５
３.３.２ 共享型人机共驾系统驾驶人在环测试／ １３２
3.4 车辆在环仿真测试／ １３７
３.４.１ 转鼓平台车辆在环仿真测试／ １３７
３.４.２ 封闭场地车辆在环仿真测试／ １３８
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／ １４７
4.2 基于自然驾驶数据的逻辑场景提取／ １５０
４.２.１ 基于自然驾驶数据的场景提取流程／ １５０
４.２.２ 道路属性提取／ １５３
４.２.３ 车辆属性提取／ １５６
４.２.４ 基于ＨｉｇｈＤ 数据集的场景生成实例／ １６２
4.3 基于对抗学习的逻辑场景自动生成／ １６５
４.３.１ 基于生成对抗网络的道路属性生成／ １６６
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／ １７０
４.３.３ 道路属性及车辆属性生成实例／ １７６
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／ １８５
５.１.１ 场景抽象量化表征／ １８５
５.１.２ 场景基元提取／ １８７
５.１.３ 场景基元聚类／ ２０４
5.2 场景基元衍生／ ２１２
５.２.１ 场景基元衍生架构／ ２１３
５.２.２ 衍生模型具体组成／ ２１８
５.２.３ 场景基元衍生结果／ ２２３
5.3 场景基元组合拼接／ ２２７
５.３.１ 场景基元拼接／ ２２７
５.３.２ 典型危险测试场景重构模型／ ２３０
５.３.３ 危险逻辑场景生成示例／ ２３４
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／ ２４７
６.１.１ 组合测试模型／ ２４８
６.１.２ 改进离散粒子群算法测试用例集生成／ ２４９
６.１.３ 基于先验知识的组合测试场景生成／ ２５５
6.2 危险具体场景串行加速测试／ ２６１
６.２.１ 全局加速搜索／ ２６１
６.２.２ 局部加速搜索／ ２７１
６.２.３ 串行加速测试方法验证／ ２７５
6.3 危险具体场景并行强化生成／ ２７９
６.３.１ 并行强化生成算法／ ２８０
６.３.２ 基于Ａｃｋｌｅｙ 函数的并行搜索方法验证／ ２８６
６.３.３ 并行强化生成测试结果／ ２８９
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／ ２９５
７.１.１ 基于危险具体场景参数聚类特征的
安全性评价／ ２９５
７.１.２ 基于自然驾驶数据的安全性评价／ ３００
７.１.３ 基于碰撞损失的安全性评价／ ３０３
7.2 逻辑场景层级多维度评价／ ３０４
７.２.１ 逻辑场景分区评价流程／ ３０５
７.２.２ 拟人性指标／ ３０６
７.２.３ 多维度性能评价／ ３１０
7.3 多逻辑场景性能综合评价／ ３１１
７.３.１ 逻辑场景自身特征权重／ ３１２
７.３.２ 逻辑场景仿真测试过程属性权重／ ３１３
7.4 评价方法应用实例／ ３１９
７.４.１ 场景参数空间／ ３１９
７.４.２ 单逻辑场景性能评价结果与分析／ ３２１
参考文献／ ３３３
７.４.３ 多逻辑场景性能评价结果与分析／ ３３０
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