內容大鋼
本書提出了一個基於Matlab-OpenModelica-Unity (MOMU)的多軟體聯合虛擬模擬平台,平台可用於ADAS和自動駕駛汽車的測試及驗證。本書以通俗易懂的語言、形象的圖示展示了平台的架構和各個軟體的簡單功能以及使用方法,並基於精心設計的開發實例,闡述了模擬平台在不同應用場景下的具體結構以及每個部分的建模原理,將基本概念融入到平台搭建過程中,加深讀者的印象,提升讀者的感性認識和認知水平。
本書適合具有一定ADAS控制建模、車輛動力學建模和機器學習編程基礎的讀者閱讀,也可作為高等院校本科生、研究生學習ADAS和自動駕駛虛擬測試模擬技術的教程,還可作為汽車測試工程師學習參考的資料。
目錄
第1章 ADAS/AD 測試與驗證技術
1.1 ADAS 研究現狀
1.1.1 ADAS 概述
1.1.2 ADAS 技術研究與應用現狀
1.2 自動駕駛研究現狀
1.2.1 發展自動駕駛汽車的必要性
1.2.2 國外自動駕駛汽車研究現狀
1.2.3 國內自動駕駛汽車研究現狀
1.3 ADAS 和自動駕駛模擬測試技術
第2章 虛擬測試平台MOMU 架構
2.1 現有虛擬測試平台
2.1.1 基於PreScan 的AEB 縱向碰撞演算法模擬平台
2.1.2 基於Eclipse 的車輪自適應巡航控制模擬平台
2.1.3 基於NIPXI 的車道偏離警告模擬平台
2.1.4 現有模擬測試平台的優缺點分析
2.2 Matlab-OpenModelica-Unity (MOMU)虛擬測試平台
2.3 適用於ADAS 的MOMU 平台數據流
2.4 適用於自動駕駛的MOMU 平台數據流
第3章 基於OpenModelica 的車輛動力學模型
3.1 車輛動力學建模方法研究現狀
3.2 Modelica 在車輛動力學建模中的應用
3.3 多領域統一建模語言Modelica
3.3.1 Modelica 建模的基本步驟
3.3.2 基於Modelica 語言的建模
3.3.3 標準模型庫和模擬工具
3.4 電動汽車動力系統的建模機制
3.5 電動汽車動力模塊建模
3.5.1 車用電動機分類及特點
3.5.2 電動機的工作原理及建模
3.6 電動汽車傳動模塊建模
3.6.1 機械組件庫及機械介面
3.6.2 動力傳動建模
3.6.3 動力學建模
3.6.4 車身建模
3.6.5 制動系統建模
3.6.6 懸架建模
3.6.7 輪胎建模
3.6.8 電動汽車整車模型
3.7 電動汽車模擬與計算
3.7.1 電機模型模擬
3.7.2 輪胎模型模擬
3.7.3 速度階躍輸入模擬
3.7.4 典型工況模擬
第4章 基於Unity 的模擬環境搭建
4.1 Unity 軟體介紹及安裝
4.1.1 Unity 背景簡介
4.1.2 Unity 下載安裝
4.2 Unity 入門
4.2.1 開始面板
4.2.2 關鍵功能
4.2.3 遊戲物體控制腳本編寫
4.3 Roll-a-Ball 遊戲創建示例
4.3.1 設置遊戲
4.3.2 物體移動控制
4.3.3 視角跟隨設置
4.3.4 添加可收集物體
4.3.5 新建UI 顯示計數
4.3.6 生成遊戲
第5章 基於Matlab/Simulink 的軟體控制策略
5.1 自動緊急制動系統結構
5.1.1 AEB 系統整體方案
5.1.2 自動緊急制動系統舒適性指標
5.2 電動汽車逆縱向動力學建模
5.2.1 整車逆縱向動力學模型
5.2.2 電動機驅動控制和制動系統控制切換
5.2.3 逆電動機模型
5.2.4 逆制動系統模型
5.3 行車安全距離
5.3.1 行車安全距離的基本要求
5.3.2 已有安全距離模型
5.3.3 AEB 系統安全距離模型
5.4 下位控制器設計
5.4.1 系統辨識法求取下位控制對象的數學模型
5.4.2 基於H∞控制理論的魯棒下位控制器
5.5 上位控制器設計
5.5.1 定速巡航上位控制器設計
5.5.2 自適應巡航上位控制器設計
5.6 控制策略Simulink 模型
5.6.1 定速巡航模型
5.6.2 自適應巡航模型
5.6.3 緊急制動模型
第6章 ADAS 虛擬模擬測試案例
6.1 用戶數據報協議概述
6.1.1 遠程過程調用
6.1.2 阻塞式套接字
6.2 OpenModelica 和Simulink 的UDP 通信實現
6.2.1 OpenModelica 中的UDP 通信模塊
6.2.2 Simulink 中的UDP 通信模塊
6.2.3 OpenModelica 和Simulink 之間的通信傳輸試驗
6.3 Unity 的UDP 通信實現
6.3.1 Unity 內編寫UDP 腳本
6.3.2 Unity 與OpenModelica 的傳輸試驗
6.3.3 Unity 與Simulink 的傳輸試驗
6.4 模擬測試結果
6.4.1 聯合模擬
6.4.2 定速巡航模擬測試
6.4.3 自動緊急制動模擬測試
6.4.4 自適應巡航模擬測試
第7章 基於Unity 的機器學習訓練技術
7.1 ML-Agents 插件簡介
7.2 ML-Agents 插件下載安裝
7.3 官方示例運行：3D Balance Ball
7.3.1 Unity 訓練環境簡介
7.3.2 訓練環境設置
7.3.3 使用強化學習訓練 Brain
7.3.4 訓練結果功能測試
7.4 目標追蹤訓練環境創建示例
7.4.1 概述
7.4.2 設置 Unity 項目
7.4.3 創建環境
7.4.4 最終 Editor 設置
7.4.5 測試環境
第8章 自動駕駛虛擬模擬案例
8.1 訓練與測試框圖
8.2 場景介紹
8.3 訓練模型的建立
8.4 訓練過程
8.4.1 Observation 測試
8.4.2 訓練統計數據
8.4.3 訓練過程參數調試
8.5 模擬測試結果驗證
參考文獻
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