智能汽车设计理论

智能汽车的技术核心正从机械工程领域转向系统／ 软件工程领域， 系统和服务的复杂性正在迅速增长。当前， 汽车具备了复杂的环境感知、智能决策与控制一体化的智能驾驶能力， 以及宜人的座舱交互能力， 实现了汽车电子系统内部近百个电子控制单元的网络互联，以及车与车、车与人、车与路、车与设备、车与电网、车与互联网、车与云端平台的高价值资源全方位网络互联。智能驾驶、智能底盘与智能座舱等多域功能对计算速度、可靠性、安全性、灵活性和可扩展性有其特定的要求。多功能映射到各自的软件系统和物理硬件上， 由此产生的复杂性已达到要求架构重新开始的极限。与此同时， 诸如与外部基础设施和车对车通信等创新功能需要后端服务器和云解决方案以及面向服务的架构。本书详尽探讨了智能汽车的设计理论， 涵盖基本概念、体系架构、设计流程， 以及智能驾驶、智能底盘与智能座舱功能域开发的关键技术。 本书适合汽车智能技术研究与应用相关技术人员学习参考， 也可作为大专院校汽车相关专业师生的参考书。

高镇海，教授，博士生导师，吉林大学底盘集成与仿生全国重点实验室主任。曾任吉林大学汽车工程学院院长。

第1 章 智能汽车 设计 1.1　概述／ ００１ １.１.１　智能汽车的基本概念／ ００１ １.１.２　智能汽车的历史演进／ ００６ １.１.３　智能汽车的体系架构／ ００９ １.１.４　智能汽车的发展趋势／ ００９ 1.2　智能汽车设计流程／ ０１３ １.２.１　智能汽车产品概念阶段／ ０１４ １.２.２　智能汽车产品战略规划阶段／ ０１４ １.２.３　智能汽车产品诞生阶段／ ０１５ １.２.４　智能汽车产品年型阶段／ ０２３ 1.3　智能汽车关键技术／ ０２４ １.３.１　智能驾驶／ ０２４ １.３.２　智能座舱／ ０２９ １.３.３　智能底盘／ ０３２ １.３.４　智能架构／ ０３２ １.３.５　智能安全／ ０３５ １.３.６　智能舒适／ ０３７ 参考文献／ ０３７ 第2 章 智能驾驶环 境感知技术 2.1　概述／ ０３８ 2.2　车辆状态自感知／ ０３８ ２.２.１　正常态自感知／ ０３９ ２.２.２　异常态自感知／ ０４６ 2.3　车辆外部环境感知／ ０５０ ２.３.１　视觉感知／ ０５０ ２.３.２　激光雷达感知／ ０５２ ２.３.３　毫米波雷达感知／ ０５４ ２.３.４　多传感器融合／ ０５５ 2.4　车前路面特征感知／ ０５９ ２.４.１　车前路面不平度检测／ ０５９ ２.４.２　车前路面状态检测／ ０６６ 参考文献／ ０７０ 第3 章 智能驾驶环 境认知技术 3.1　概述／ ０７２ 3.2　智能汽车车辆运动预测／ ０７３ ３.２.１　车辆轨迹预测／ ０７３ ３.２.２　车辆意图识别／ ０７６ 3.3　智能汽车行人运动预测／ ０８１ ３.３.１　基于ＬＳＴＭ 的行人轨迹预测／ ０８１ ３.３.２　基于ＧＣＮ 的行人轨迹预测／ ０８２ ３.３.３　基于ＧＡＮ 的行人轨迹预测／ ０８５ 3.4　智能驾驶动态地图建模／ ０８６ ３.４.１　基于网格地图的表达方式／ ０８６ ３.４.２　基于行驶风险场的表达方式／ ０８８ 3.5　认知模型在行为决策中的应用／ ０９６ ３.５.１　基于网格地图的辅助驾驶预警策略／ ０９６ ３.５.２　基于风险场的自主换道决策应用／ １００ 参考文献／ １０３ 第4 章 智能驾驶决 策规划技术 4.1　概述／ １０５ 4.2　智能驾驶多目标决策架构与评价／ １０６ ４.２.１　智能驾驶决策层架构／ １０６ ４.２.２　智能驾驶决策评价方法／ １０８ 4.3　基于强化学习的决策规划／ １０９ ４.３.１　基于强化学习的决策规划方法／ １１０ ４.３.２　基于强化学习的决策规划实例／ １１２ 4.4　考虑社会属性的决策规划／ １１４ ４.４.１　考虑社会属性的自动驾驶决策规划方法／ １１５ ４.４.２　考虑社会属性的自动驾驶决策规划实例／ １２０ 4.5　智能驾驶决策安全规约／ １２２ ４.５.１　智能驾驶决策安全规约方法／ １２２ ４.５.２　智能驾驶决策安全规约实例／ １２４ 参考文献／ １２７ 第5 章 智能汽车自 动驾驶运动 控制技术 5.1　概述／ １２８ 5.2　运动控制中的车辆模型／ １２９ ５.２.１　车辆运动学模型／ １２９ ５.２.２　车辆动力学模型／ １３０ 5.3　智能汽车纵向控制方法／ １３２ ５.３.１　ＰＩＤ 速度控制／ １３２ ５.３.２　纵向速度前馈控制／ １３２ 5.4　智能汽车横向控制方法／ １３３ ５.４.１　坐标系及符号定义／ １３３ ５.４.２　基于车辆运动学模型的横向控制方法／ １３４ ５.４.３　基于车辆动力学模型的横向控制方法／ １３６ ５.４.４　基于深度学习的运动控制／ １５３ 5.5　车辆纵横向运动集成控制方法／ １５４ 参考文献／ １５５ 第6 章 智能底盘 6.1　概述／ １５６ 6.2　智能汽车线控底盘构型／ １５６ ６.２.１　纯电模块化底盘构型／ １５７ ６.２.２　一体化底盘构型／ １６０ 6.3　智能汽车线控底盘功能／ １６２ ６.３.１　线控制动／ １６３ ６.３.２　线控转向／ １６５ ６.３.３　线控悬架／ １６７ 参考文献／ １６９ 第7 章 智能座舱 7.1　概述／ １７０ 7.2　智能座舱硬件支持技术／ １７２ ７.２.１　传感器与执行器／ １７３ ７.２.２　域控制器／ １７７ 7.3　智能座舱系统软件技术／ １８３ ７.３.１　座舱操作系统／ １８３ ７.３.２　系统虚拟化／ １９１ 7.4　智能座舱人机交互技术／ １９９ ７.４.１　人机交互功能架构／ １９９ ７.４.２　显式交互技术／ ２０１ ７.４.３　隐式交互技术／ ２０４ 7.5　智能座舱信息增值技术／ ２０７ 参考文献／ ２０９ 第8 章 智能汽车 安全技术 　8.1　概述／ ２１０ 8.2　智能汽车主动安全／ ２１１ ８.２.１　纵向主动安全／ ２１１ ８.２.２　横向主动安全／ ２１３ 8.3　智能汽车被动安全／ ２１４ ８.３.１　人体数字模型／ ２１４ ８.３.２　乘员约束系统／ ２２１ 8.4　智能汽车功能安全／ ２２６ ８.４.１　功能安全法规与标准／ ２２７ ８.４.２　功能安全设计流程与关键技术／ ２３１ 8.5　智能汽车预期功能安全／ ２３７ ８.５.１　预期功能安全法规与标准／ ２３７ ８.５.２　预期功能安全设计流程与关键技术／ ２３９ 8.6　智能汽车信息安全／ ２４３ ８.６.１　信息安全法规与标准／ ２４３ ８.６.２　信息安全设计流程与关键技术／ ２４７ 参考文献／ ２５４ 第9 章 智能汽车自 动驾驶测试 与评价 9.1　概述／ ２５５ 9.2　智能汽车自动驾驶测试标准与规范／ ２５５ ９.２.１　仿真测试标准与规范／ ２５６ ９.２.２　台架测试标准与规范／ ２５７ ９.２.３　场地测试标准与规范／ ２５８ ９.２.４　数字孪生测试标准与规范／ ２５９ ９.２.５　人机交互测试标准与规范／ ２６０ 9.3　智能汽车自动驾驶测试工具链／ ２６２ ９.３.１　仿真测试工具／ ２６２ ９.３.２　台架测试工具／ ２６３ ９.３.３　场地测试工具／ ２６３ 9.4　智能汽车自动驾驶评价方法与体系／ ２６５ ９.４.１　主观评价方法／ ２６５ ９.４.２　客观评价方法／ ２６７ ９.４.３　主客观融合评价方法／ ２６８ ９.４.４　海量数据驱动的智能汽车评价方法／ ２６８ 9.5　智能汽车自动驾驶评价工具链／ ２６９ 9.6　智能汽车自动驾驶评价案例／ ２７０ ９.６.１　ＡＥＢ 系统评价案例分析／ ２７０ ９.６.２　ＡＣＣ 系统评价案例分析／ ２７２ ９.６.３　自动泊车辅助系统评价案例分析／ ２７３ ９.６.４　换道辅助系统评价案例分析／ ２７７ ９.６.５　智能座舱系统评价案例分析／ ２８０ ９.６.６　自动驾驶系统评价案例分析／ ２８１ 参考文献／ ２８４ 第10 章 智能汽车驾 乘舒适性测 试与评价 10.1　概述／ ２８６ 10.2　智能汽车乘坐舒适性研究方法和评价／ ２８６ １０.２.１　智能汽车座椅主观舒适性测试与评价／ ２８９ １０.２.２　智能汽车客观舒适性测试与评价／ ２９１ １０.２.３　驾驶员理想驾姿设计与评价／ ２９８ １０.２.４　智能汽车减缓晕动症设计与评价／ ３０３ 10.3　智能汽车驾乘舒适性测评案例／ ３０８ １０.３.１　影响驾乘舒适性的主要人机布置参数／ ３０８ １０.３.２　驾乘舒适性评价指标／ ３１０ １０.３.３　驾乘舒适性逆向动力学仿真／ ３１１ 参考文献／ ３１７