ADAS及自動駕駛虛擬測試仿真技術

第1 章　ADAS/AD 測試與驗證技術 1
　1.1　ADAS 研究現(xiàn)狀 1
　　1.1.1　ADAS 概述 1
　　1.1.2　ADAS 技術研究與應用現(xiàn)狀 2
　1.2　自動駕駛研究現(xiàn)狀 4
　　1.2.1　發(fā)展自動駕駛汽車的必要性 4
　　1.2.2　國外自動駕駛汽車研究現(xiàn)狀 6
　　1.2.3　國內(nèi)自動駕駛汽車研究現(xiàn)狀 7
　1.3　ADAS 和自動駕駛仿真測試技術 7

第2 章　虛擬測試平臺MOMU 架構 11
　2.1　現(xiàn)有虛擬測試平臺 11
　　2.1.1　基于PreScan 的AEB 縱向碰撞算法仿真平臺 12
　　2.1.2　基于Eclipse 的車輪自適應巡航控制仿真平臺 13
　　2.1.3　基于NIPXI 的車道偏離警告仿真平臺 13
　　2.1.4　現(xiàn)有仿真測試平臺的優(yōu)缺點分析 14
　2.2　Matlab-OpenModelica-Unity (MOMU)虛擬測試平臺 15
　2.3　適用于ADAS 的MOMU 平臺數(shù)據(jù)流 18
　2.4　適用于自動駕駛的MOMU 平臺數(shù)據(jù)流 19

第3 章　基于OpenModelica 的車輛動力學模型 20
　3.1　車輛動力學建模方法研究現(xiàn)狀 20
　3.2　Modelica 在車輛動力學建模中的應用 21
　3.3　多領域統(tǒng)一建模語言Modelica 22
　　3.3.1　Modelica 建模的基本步驟 22
　　3.3.2　基于Modelica 語言的建模 24
　　3.3.3　標準模型庫和仿真工具 27
　3.4　電動汽車動力系統(tǒng)的建模機制 29
　3.5　電動汽車動力模塊建模 30
　　3.5.1　車用電動機分類及特點 31
　　3.5.2　電動機的工作原理及建模 32
　3.6　電動汽車傳動模塊建模 35
　　3.6.1　機械組件庫及機械接口 35
　　3.6.2　動力傳動建模 35
　　3.6.3　動力學建模 36
　　3.6.4　車身建模 38
　　3.6.5　制動系統(tǒng)建模 39
　　3.6.6　懸架建模 40
　　3.6.7　輪胎建模 40
　　3.6.8　電動汽車整車模型 41
　3.7　電動汽車仿真與計算 42
　　3.7.1　電機模型仿真 42
　　3.7.2　輪胎模型仿真 43
　　3.7.3　速度階躍輸入仿真 44
　　3.7.4　典型工況仿真 46

第4 章　基于Unity 的仿真環(huán)境搭建 50
　4.1　Unity 軟件介紹及安裝 50
　　4.1.1　Unity 背景簡介 50
　　4.1.2　Unity 下載安裝 51
　4.2　Unity 入門 52
　　4.2.1　開始面板 52
　　4.2.2　關鍵功能 53
　　4.2.3　游戲物體控制腳本編寫 54
　4.3　Roll-a-Ball 游戲創(chuàng)建示例 56
　　4.3.1　設置游戲 56
　　4.3.2　物體移動控制 59
　　4.3.3　視角跟隨設置 62
　　4.3.4　添加可收集物體 62
　　4.3.5　新建UI 顯示計數(shù) 65
　　4.3.6　生成游戲 67

第5 章　基于Matlab/Simulink 的軟件控制策略 68
　5.1　自動緊急制動系統(tǒng)結構 68
　　5.1.1　AEB 系統(tǒng)整體方案 69
　　5.1.2　自動緊急制動系統(tǒng)舒適性指標 70
　5.2　電動汽車逆縱向動力學建模 71
　　5.2.1　整車逆縱向動力學模型 71
　　5.2.2　電動機驅(qū)動控制和制動系統(tǒng)控制切換 72
　　5.2.3　逆電動機模型 73
　　5.2.4　逆制動系統(tǒng)模型 73
　5.3　行車安全距離 74
　　5.3.1　行車安全距離的基本要求 74
　　5.3.2　已有安全距離模型 75
　　5.3.3　AEB 系統(tǒng)安全距離模型 77
　5.4　下位控制器設計 81
　　5.4.1　系統(tǒng)辨識法求取下位控制對象的數(shù)學模型 82
　　5.4.2　基于H∞控制理論的魯棒下位控制器 83
　5.5　上位控制器設計 86
　　5.5.1　定速巡航上位控制器設計 86
　　5.5.2　自適應巡航上位控制器設計 87
　5.6　控制策略Simulink 模型 90
　　5.6.1　定速巡航模型 90
　　5.6.2　自適應巡航模型 90
　　5.6.3　緊急制動模型 91

第6 章　ADAS 虛擬仿真測試案例 93
　6.1　用戶數(shù)據(jù)報協(xié)議概述 93
　　6.1.1　遠程過程調(diào)用 94
　　6.1.2　阻塞式套接字 95
　6.2　OpenModelica 和Simulink 的UDP 通信實現(xiàn) 96
　　6.2.1　OpenModelica 中的UDP 通信模塊 96
　　6.2.2　Simulink 中的UDP 通信模塊 98
　　6.2.3　OpenModelica 和Simulink 之間的通信傳輸試驗 99
　6.3　Unity 的UDP 通信實現(xiàn) 100
　　6.3.1　Unity 內(nèi)編寫UDP 腳本 100
　　6.3.2　Unity 與OpenModelica 的傳輸試驗 103
　　6.3.3　Unity 與Simulink 的傳輸試驗 105
　6.4　仿真測試結果 105
　　6.4.1　聯(lián)合仿真 105
　　6.4.2　定速巡航仿真測試 105
　　6.4.3　自動緊急制動仿真測試 110
　　6.4.4　自適應巡航仿真測試 115

第7 章　基于Unity 的機器學習訓練技術 118
　7.1　ML-Agents 插件簡介 118
　7.2　ML-Agents 插件下載安裝 119
　7.3　官方示例運行：3D Balance Ball 125
　　7.3.1　Unity 訓練環(huán)境簡介 126
　　7.3.2　訓練環(huán)境設置 128
　　7.3.3　使用強化學習訓練 Brain 130
　　7.3.4　訓練結果功能測試 132
　7.4　目標追蹤訓練環(huán)境創(chuàng)建示例 132
　　7.4.1　概述 132
　　7.4.2　設置 Unity 項目 133
　　7.4.3　創(chuàng)建環(huán)境 133
　　7.4.4　最終 Editor 設置 141
　　7.4.5　測試環(huán)境 142

第8 章　自動駕駛虛擬仿真案例 144
　8.1　訓練與測試框圖 144
　8.2　場景介紹 145
　8.3　訓練模型的建立 147
　8.4　訓練過程 150
　　8.4.1　Observation 測試 150
　　8.4.2　訓練統(tǒng)計數(shù)據(jù) 151
　　8.4.3　訓練過程參數(shù)調(diào)試 152
　8.5　仿真測試結果驗證 153

參考文獻 156