智能汽车是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态。当前， 我国智能汽车产业进入快车道， 技术创新日益活跃， 新型应用蓬勃发展， 产业规模不断扩大， 而相应的测试技术体系也在不断完善， 推动产业进步。本书首先立足于整体现状对智能汽车测试体系架构进行综述， 并针对测试技术的发展趋势和整个核心技术进行详细描述；然后， 针对测试体系中每一测试过程的概念、核心思想、关键技术、测试方法、发展趋势等进行详细描述。
本书可供智能汽车设计人员及测试人员阅读使用， 也可供车辆工程专业及相关专业师生阅读参考。
全彩印刷，印装精美
十四五国家重点出版物规划项目
同济大学专家力作
智能汽车拥有广阔的发展前景及应用需求， 已成为全球汽车科技革命的战略制高点和产业变革的重点部署方向。测试与评价环节作为智能汽车开发过程的重要组成， 其相关理论、方法、技术和工具是实现这一环节的基础。
自２０１６ 年起， 作者团队在测试与评价技术方面开始了全面的研究和实践。从规划、设计到启用同济大学智能网联汽车专用封闭测试场地， 从整车测试需求到系统级测试需求， 从封闭场地测试到虚拟仿真测试， 从低级别驾驶自动化系统的测评对象到高级别驾驶自动化系统的测评对象，从典型场景测试到综合场景测试， 从单纯测试到测评一体化， 逐渐形成了本书在测试场景生成、智能汽车关键系统（环境感知系统和决策规划系统） 的测试技术与方法、整车测试技术与方法、安全性评估和智能性（综合行驶性能） 评估等方面的核心内容。其中， 本书构思和写作的两个基本点分别是测试与评价并行， 安全与智能并重。
（１） 测试与评价并行
智能汽车的测试与评价， 测试是手段， 评价是目的。脱离了评价的目的，测试过程就缺乏实际意义； 缺少了测试的支持， 评价目的则难以实现。智能汽车测试面临的主要痛点是如何提高测试效率和有效性。交通场景无穷无尽， 传统汽车试验中采用的抽样测试、典型案例测试、正交测试等都难以满足需求，转而需应用基于机器学习、优化搜索方法等更加高效的测试方法。此外， 以虚拟仿真技术为核心的测试工具链， 在提高测试效率方面也发挥着巨大作用。针对测试方法和工具， 也需要建立相匹配的评价方法， 进而根据测试结果综合评价智能汽车在安全、智能及各种其他方面的性能。其中涉及评价体系构建、评价维度和评价指标选取、评价结果集结模型设计等多个环节。本书围绕智能汽车测试与评价， 全面介绍了测试工具链和评价体系， 展示了最新研究成果和应用实例。
（２） 安全和智能并重
安全是大力发展智能汽车的重要需求， 也是其大规模应用的基础， 因此围绕安全的测试评价是智能汽车开发过程中的重要环节。不同于传统的主、被动安全， 智能汽车安全关注车辆在整个行驶过程中应对各类危险场景时的行为是否会造成碰撞， 因此相关测试评价工作更加复杂和困难。但一味追求安全， 忽能方面的测试评价也是推动智能汽车发展的重要支撑。智能涵盖了汽车的基础行驶能力、交通流融入能力、学习和演进能力等多个维度。本书基于安全和智能并重的原则， 系统性地介绍了测试和评价框架、相关理论和前沿技术方法。
本书中相关研究活动的开展和研究成果的取得， 离不开国家重点研发计划（２０１８ＹＦＢ０１０５１０３、２０２１ＹＦＢ２５０１２０５、２０２２ＹＦＢ２５０３００１） 和国家自然科学基金（５２２３２０１５、５２１７２３９１） 等多项课题的资助， 特此感谢。在和企业开展智能汽车测评领域的产学研项目合作过程中， 得以实践了书中的理论、方法、技术和工具， 并启发和推动了作者新一轮的思考和探索， 特此感谢上海蔚来汽车有限公司、上汽大众汽车有限公司、华为技术有限公司、武汉路特斯科技有限公司和奇瑞汽车股份有限公司及相关行业专家的支持。同时， 特别感谢余卓平教授、陈虹教授和熊璐教授等学术专家对课题组相关研究的方向引领和研究指导。
本书总结了作者在智能汽车测试技术方面的初步探索。限于作者水平， 书中难免存在疏漏和不足之处， 敬请广大读者批评指正。
作 者
陈君毅，2009年毕业于同济大学汽车学院，获工学博士学位，任职于同济大学汽车学院。长期从事自动驾驶汽车测试与评价方向研究工作，先后主持和参与国家级、省部级项目共11项，并与华为、路特斯、上汽大众、蔚来等企业开展了深度校企合作研究。近5年，在国内外学术期刊和国际会议上共发表SCI/EI检索论文近30篇，其中以第一作者或及通讯作者发表的为20余篇；申请发明专利30余项（已授权7项）。担任SAE汽车安全和网络安全技术委员会秘书、功能安全和预期功能安全分委会主席；是自动驾驶测试场景国际标准（ISO3450X）支撑专家组成员，以及CAICV联盟预期功能安全工作组核心成员；担任《汽车工程》和《汽车工程学报》青年编委委员，IEEE Transactions on Intelligent Vehicles、Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering、《中国公路学报》、《汽车工程》、IEEE Intelligent Transportation Systems Conference、IEEE Intelligent Vehicles Symposium等国内外期刊和国际会议审稿人，曾于多项国际学术会议担任分论坛主席。
第1 章
导论
1.1 背景与需求／ ００１
1.2 基本概念／ ００３
１.２.１ 测试与评价的基本概念／ ００３
１.２.２ 产品全生命周期中的测评技术／ ００４
1.3 现状与挑战／ ００５
1.4 本书章节安排／ ００６
第2 章
智能汽车
测评概述
2.1 测评需求分析／ ００９
２.１.１ 安全性测试与验证／ ００９
２.１.２ 智能性测试与评价／ ０１２
2.2 测试方法论／ ０１５
２.２.１ 安全性测试验证框架／ ０１５
２.２.２ 智能性测试评估框架和体系／ ０１７
2.3 测试工具链及应用要求／ ０２３
２.３.１ 测试工具链／ ０２３
２.３.２ 测试需求与测试工具的适配性／ ０２７
2.4 本章小结／ ０２９
参考文献／ ０３０
第3 章
智能汽车
测试场景
3.1 场景基本概念／ ０３１
3.2 场景体系／ ０３３
３.２.１ 场景要素与属性／ ０３３
３.２.２ 场景层级／ ０３５
３.２.３ 场景分类／ ０３６
3.3 场景生成方法／ ０３７
３.３.１ 基于形式化描述的场景生成方法／ ０３７
３.３.２ 基于驾驶员模型的场景生成方法／ ０４０
３.３.３ 安全关键场景生成方法／ ０４８
3.4 场景采集与利用／ ０５１
３.４.１ 场景采集技术／ ０５１
３.４.２ 场景库搭建／ ０５２
3.5 本章小结／ ０５２
参考文献／ ０５３
第4 章
环境感知
系统的测试
技术与方法
4.1 环境感知系统测试需求分析／ ０５５
4.2 环境感知系统介绍／ ０５７
４.２.１ 感知系统／ ０５７
４.２.２ 硬件模组／ ０５８
４.２.３ 认知算法／ ０５８
4.3 环境感知系统测试技术框架／ ０５９
4.4 各类感知环境介绍／ ０６０
４.４.１ 封闭场地环境／ ０６０
４.４.２ 道路交通环境／ ０６４
４.４.３ 虚拟仿真环境／ ０６６
4.5 数据生成模型介绍／ ０６９
４.５.１ 降雨图像生成方法概述／ ０７０
４.５.２ 降雨图像生成模型介绍／ ０７１
４.５.３ 降雨图像生成模型结果／ ０７５
4.6 具体测试案例／ ０７６
４.６.１ 案例一：基于封闭场地环境的感知系统测试／ ０７６
４.６.２ 案例二：基于虚拟仿真环境的硬件模组测试／ ０７８
４.６.３ 案例三：基于虚拟仿真环境的感知系统测试／ ０８１
４.６.４ 案例四：基于三类感知环境和数据生成模型的
认知算法测试／ ０８３
4.7 本章小结／ ０８６
参考文献／ ０８７
第5 章
决策规划
系统的测试
技术与方法
5.1 决策规划系统的测试需求与挑战／ ０８９
５.１.１ 测试需求／ ０８９
５.１.２ 测试挑战／ ０９０
5.2 基于场景的测试技术与方法／ ０９２
５.２.１ 静态试验设计测试方法／ ０９２
５.２.２ 动态试验设计测试方法／ ０９４
5.3 基于真实里程的测试技术与方法／ １０１
５.３.１ 开放道路测试技术／ １０１
５.３.２ 重要度采样加速测试方法／ １０３
5.4 基于虚拟里程的测试技术与方法／ １０４
５.４.１ 虚拟里程测试系统组成框架／ １０５
５.４.２ 用于虚拟里程测试的ＮＰＣ 模型生成方法／ １０６
５.４.３ 用于虚拟里程测试的ＮＰＣ 模型性能验证／ １１３
５.４.４ 虚拟里程测试的应用／ １１８
５.４.５ 小结／ １３０
5.5 其他测试技术／ １３１
５.５.１ 自动化测试技术／ １３１
５.５.２ 错误注入测试技术／ １３９
５.５.３ 分布式自动化测试技术／ １５２
5.6 本章小结／ １５７
参考文献／ １５７
第6 章
整车测试
技术与方法
6.1 整车测评需求分析／ １５９
6.2 封闭测试场地平台／ １６０
６.２.１ 封闭测试场／ １６０
６.２.２ 动态模拟目标物系统／ １６２
６.２.３ 定位与数据采集系统／ １６３
6.3 开放道路测试系统／ １６４
６.３.１ 测试方案制定／ １６５
６.３.２ 数据采集与数据闭环系统／ １６５
6.4 本章小结／ １６６
第7 章
智能汽车
安全性评估
7.1 基于具体场景的安全性评估／ １６９
７.１.１ 场景瞬时风险评估方法／ １７０
７.１.２ 多阶段安全评估／ １８０
７.１.３ 单个测试场景结果外推／ １８１
7.2 基于逻辑场景的安全性评估／ １８２
７.２.１ 评估要求／ １８２
７.２.２ 面向逻辑场景评价的危险域识别方法／ １８３
7.3 针对被测功能的安全性评估／ １９２
7.4 本章小结／ １９２
参考文献／ １９３
第8 章
智能汽车
综合行驶
性能评估
8.1 测评需求与研究现状／ １９５
８.１.１ 测评需求／ １９５
８.１.２ 研究现状／ １９５
8.2 测评基本流程／ １９７
8.3 典型测试场景矩阵／ １９８
8.4 测试方法与流程／ １９９
８.４.１ 测试方案／ １９９
８.４.２ 背景车跟驰模型／ １９９
８.４.３ 测试数据输出／ ２０１
8.5 评价方法与流程／ ２０２
８.５.１ 评价体系／ ２０２
８.５.２ 评价流程／ ２０４
8.6 测评示例／ ２０６
8.7 本章小结／ ２０９
参考文献／ ２０９
附 录
附录A 测试工况参数设置／ ２１０
附录B 背景车跟驰模型／ ２１２
附录C 归一化方法／ ２１４
附录D 常见缩写词／ ２１６
新书资讯