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自動駕駛汽車智能測試理論與場景庫生成方法(精)/清華大學優秀博士學位論文叢書

  • 作者：封碩|責編:戚亞
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302664123
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：160
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對自動駕駛汽車測試評價的挑戰，提出了智能測試理論和場景庫生成方法，解決了測試過程中的瓶頸問題。首先，本書系統研究了智能測試的基礎概念、科學問題和研究方法，提出了智能測試的「四要素」，為系統解決自動駕駛汽車的測試問題奠定了理論基礎。其次，針對場景庫生成問題，引入了最優化理論、強化學習理論、深度強化學習理論和貝葉斯優化理論，提出了低複雜度、中複雜度、高複雜度和自適應的測試場景庫生成方法體系，有效提高了測試效率。最後，通過典型應用研究，驗證了理論與方法的普適性、準確性和高效性。本書的研究成果對自動駕駛汽車測試理論的發展具有重要意義，為智能測試的規模化應用提供了理論基礎和方法指導。
作者介紹
封碩|責編:戚亞
目錄
第1章  引言
  1.1  研究背景與意義
    1.1.1  研究背景
    1.1.2  研究意義
  1.2  國內外研究現狀分析
    1.2.1  自動駕駛汽車技術
    1.2.2  自動駕駛汽車測試方法
    1.2.3  自動駕駛汽車場景庫生成方法
  1.3  研究內容與技術路線
    1.3.1  自動駕駛汽車智能測試理論
    1.3.2  多種複雜度測試場景庫生成方法與應用
  1.4  本書結構與內容安排
第2章  自動駕駛汽車智能測試理論研究
  2.1  智能測試「四要素」
    2.1.1  測試場景
    2.1.2  測試評價指標
    2.1.3  測試場景庫
    2.1.4  測試方法
  2.2  智能測試「四要素」研究
    2.2.1  測試場景建模
    2.2.2  測試評價指標設計
    2.2.3  測試場景庫生成
    2.2.4  測試方法研究
  2.3  智能測試方法研究
    2.3.1  測試場景建模方法
    2.3.2  測試評價指標設計方法
    2.3.3  測試場景庫生成方法
    2.3.4  智能測試方法研究
  2.4  智能測試理論研究
    2.4.1  重要性採樣理論與分析
    2.4.2  自動駕駛汽車智能測試理論
第3章  低複雜度測試場景庫生成方法研究與應用
  3.1  低複雜度測試場景庫生成需求分析
    3.1.1  測試場景特徵分析
    3.1.2  場景庫生成需求分析
  3.2  最優化理論
    3.2.1  凸優化理論
    3.2.2  梯度下降方法
    3.2.3  有限差分方法
  3.3  低複雜度測試場景庫生成方法
  3.4  低複雜度測試場景庫生成典型應用
    3.4.1  典型場景分析與建模
    3.4.2  切車場景安全性測試
    3.4.3  下道場景功能性測試
第4章  中複雜度測試場景庫生成方法研究與應用
  4.1  中複雜度測試場景庫生成需求分析
    4.1.1  測試場景特徵分析
    4.1.2  場景庫生成需求分析
  4.2  強化學習理論
    4.2.1  馬爾可夫決策過程

    4.2.2  動態規劃與蒙特卡羅理論
    4.2.3  基於時間差分的強化學習理論
  4.3  中複雜度測試場景庫生成方法
    4.3.1  基於馬爾可夫決策的場景建模
    4.3.2  基於強化學習理論的場景庫生成
  4.4  中複雜度測試場景庫生成典型應用
    4.4.1  典型場景分析與建模
    4.4.2  跟馳場景安全性測試
第5章  高複雜度測試場景庫生成方法研究與應用
  5.1  高複雜度測試場景庫生成需求分析
    5.1.1  測試場景特徵分析
    5.1.2  場景庫生成需求分析
  5.2  深度強化學習理論
    5.2.1  深度Q網路基本原理
    5.2.2  深度強化學習方法
    5.2.3  深度強化學習演算法
  5.3  高複雜度測試場景庫生成方法
    5.3.1  高複雜度場景庫生成原理
    5.3.2  基於深度強化學習理論的場景庫生成
  5.4  高複雜度測試場景庫生成典型應用
    5.4.1  典型場景分析與建模
    5.4.2  跟馳場景安全性測試
第6章  自適應測試場景庫生成方法研究與應用
  6.1  自適應測試場景庫生成需求分析
    6.1.1  測試場景特徵分析
    6.1.2  場景庫生成需求分析
  6.2  貝葉斯優化理論
    6.2.1  貝葉斯優化問題
    6.2.2  貝葉斯優化方法
    6.2.3  高斯過程回歸
  6.3  自適應測試場景庫生成方法
    6.3.1  基於貝葉斯優化理論的問題建模
    6.3.2  基於貝葉斯優化方法的演算法框架
    6.3.3  自適應測試場景庫生成方法
  6.4  自適應測試場景庫生成典型應用
    6.4.1  典型場景分析與建模
    6.4.2  切車場景條件下自適應場景庫生成
    6.4.3  下道場景條件下自適應場景庫生成
第7章  總結與展望
  7.1  工作總結
  7.2  主要創新點
  7.3  研究工作展望
參考文獻

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