无人驾驶车辆智能行为及其测试与评价

图书标准信息

• 作者 熊光明、高利、吴绍斌、赵亚男、李大捷 著
• 出版社 北京理工大学出版社
• 出版时间 2015-12
• 版次 1
• ISBN 9787568214964
• 定价 68.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 轻型纸
• 页数 229页

【内容简介】

　　本书依托作者参研的国家自然科学基金“视听觉信息的认知计算”重大研究计划重点支持项目“无人驾驶车辆智能行为综合测试环境设计与测评体系研究”和培育项目“无人驾驶车辆认知能力测试及验证环境设计与实现”，结合无人驾驶车辆的新发展、新成果，对无人驾驶车辆测试与评价涉及的重点内容进行全面的介绍。
　　本书适用于各类对无人驾驶车辆感兴趣的人员，也可作为高等院校车辆工程、计算机、自动化等专业的参考教材；同时可为广大从事测试与评价的工程技术人员提供参考。

【目录】

章  绪论  1.1  无人驾驶车辆发展历程    1.1.1  国外科研机构无人驾驶车辆发展    1.1.2  国外企业无人驾驶车辆发展    1.1.3  国内无人驾驶车辆发展  1.2  无人驾驶车辆组成模块  1.3  无人系统自主水平评价方法  1.4  无人驾驶车辆测评技术发展历程第2章  国外无人驾驶车辆测评实践  2.1  DARPA Percept OR评价试验    2.1.1  测试平台    2.1.2  现场测试方法    2.1.3  性能指标    2.1.4  试验环境  2.2  DARPA无人驾驶车辆挑战赛    2.2.1  DARPA Grand Challenge    2.2.2  DARPA Urban Challenge  2.3  欧洲无人驾驶车辆比赛    2.3.1  ELROB比赛    2.3.2  Eurathlon比赛  2.4  国外其他测试工作第3章  国内无人驾驶车辆测评实践  3.1  FC‘2009    3.1.1  比赛任务说明    3.1.2  比赛基本情况  3.2  FC‘2010    3.2.1  比赛任务说明    3.2.2  比赛基本情况  3.3  FC‘20ll    3.3.1  比赛任务说明    3.3.2  引导点设计    3.3.3  评分标准  3.4  FC‘2012    3.4.1  比赛任务说明    3.4.2  评分标准  3.5  FC‘2013    3.5.1  比赛任务说明    3.5.2  评分标准  3.6  FC‘2014  3.7  小结第4章  有人驾驶行为与无人驾驶智能行为信息加工机理解析  4.1  信息加工理论概述    4.1.1  感知觉基本概念    4.1.2  模式识别原理  4.2  有人驾驶行为信息加工机理  4.3  无人驾驶智能行为信息加工机理    4.3.1  无人驾驶智能行为的信息加工系统及对比解析    4.3.2  基于建构学说的无人驾驶智能行为信息加工模型    4.3.3  基于原型模式识别的无人驾驶智能行为信息加工模型第5章  有人驾驶行为与无人驾驶智能行为判断决策  5.1  无人驾驶车辆智能行为知识库构成    5.1.1  智能行为知识库层次归类    5.1.2  智能行为知识库表示方法及获取  5.2  有人驾驶行为虚拟驾驶仿真试验及道路试验    5.2.1  虚拟驾驶仿真试验    5.2.2  实际道路试验  5.3  有人驾驶行为判断决策效应解析  5.4  基于熵值和决策树的有人驾驶行为判断决策宏观模型    5.4.1  基于灰关联熵的条件属性影响分析    5.4.2  基于粗糙熵的属性约简    5.4.3  基于改进的ID3决策树的驾驶行为决策机制  5.5  无人驾驶智能行为判断决策工作机制第6章  无人驾驶车辆测试内容与测试环境设计  6.1  无人驾驶车辆测试内容设计    6.1.1  无人驾驶车辆认知能力测试内容设计方法    6.1.2  任务表单式模块化测试内容设计    6.1.3  任务表单式多层次测试内容设计  6.2  交通环境要素分析  6.3  交通环境复杂度模型    6.3.1  信息熵理论    6.3.2  道路交通环境复杂度计算模型  6.4  测试环境具体设计    6.4.1  测试环境设计的基本要求    6.4.2  任务表单组合式环境设计方法    6.4.3  测试环境设计的具体流程    6.4.4  未知、多层次测试环境的具体实现  6.5  基于图形熵的城市交通环境复杂度计算第7章  无人驾驶车辆测试技术与测试方法  7.1  无人驾驶车辆测试需求分析及测试方法分类    7.1.1  无人驾驶车辆测试需求分析    7.1.2  无人驾驶车辆测试方法分类  7.2  多平台多传感器融合测试技术    7.2.1  多台激光传感器融合静态测试技术    7.2.2  基于移动平台的多模态传感测试技术  7.3  无线图像传输系统  7.4  半自动数据采集系统    7.4.1  半自动数据采集系统的设计思路    7.4.2  半自动数据采集系统的具体设计    7.4.3  半自动数据采集系统的使用  7.5  其他测试技术    7.5.1  交通标志静态检测识别自动化测试技术    7.5.2  行人横穿马路自动测试系统及测试方法    7.5.3  无人驾驶车辆听觉能力测试    7.5.4  应答式交互测试方法第8章  无人驾驶车辆智能水平的定量评价  8.1  无人驾驶车辆评测模型及智能水平等级划分    8.1.1  评测模型    8.1.2  无人驾驶车辆智能水平等级划分  8.2  无人驾驶车辆评价指标体系    8.2.1  评价指标的选取    8.2.2  评价指标的筛选  8.3  无人驾驶车辆评价指标权重的确定    8.3.1  层次分析法    8.3.2  可拓展层次分析法  8.4  无人驾驶车辆智能水平的定量评价    8.4.1  成本函数法    8.4.2  模糊综合评价法  8.5  无人驾驶车辆测试数据自动分析处理与自动评分方法    8.5.1  系统组成    8.5.2  编码协议    8.5.3  基于GSM的自动处理系统第9章  无人驾驶车辆测评标准讨论  9.1  无人驾驶车辆智能测评标准体系的构建    9.1.1  智能测评标准体系层次结构及编码    9.1.2  智能测评标准体系框架结构及标准要素  9.2  美国无人驾驶汽车上路测试相关法案  9.3  无人驾驶车辆上路驾驶伦理与法律探讨参考文献
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序言