| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 选题背景 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-21页 |
| 1.2.1 汽车智能驾驶系统测试与评价相关研究 | 第14-17页 |
| 1.2.2 自然驾驶数据采集及相关研究 | 第17-19页 |
| 1.2.3 测试场景相关研究 | 第19-21页 |
| 1.3 论文主要内容及工作 | 第21-22页 |
| 第二章 汽车智能驾驶系统虚拟测试场景构建 | 第22-40页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 自然驾驶数据预处理及危险片段筛选 | 第22-26页 |
| 2.2.1 自然驾驶数据采集 | 第22-24页 |
| 2.2.2 自然驾驶数据预处理 | 第24-25页 |
| 2.2.3 危险工况数据截取 | 第25-26页 |
| 2.3 场景聚类分析 | 第26-34页 |
| 2.3.1 场景要素标记 | 第27-28页 |
| 2.3.2 基于聚类分析典型场景构建 | 第28-34页 |
| 2.4 虚拟场景搭建 | 第34-38页 |
| 2.4.1 场景复现要素整合 | 第34-35页 |
| 2.4.2 场景建立与传感器配置 | 第35-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 基于马尔科夫链的前车随机运动预测模型 | 第40-52页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 马尔可夫链蒙特卡洛模拟基本理论 | 第40-41页 |
| 3.3 基于MCMC前车随机模型建立 | 第41-51页 |
| 3.3.1 车辆状态划分与编码 | 第42-47页 |
| 3.3.2 马尔科夫链状态转移矩阵计算 | 第47-48页 |
| 3.3.3 基于MCMC建立前车状态预测模型 | 第48-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 汽车智能驾驶系统的虚拟仿真与测试分析 | 第52-66页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 仿真测试环境搭建与测试用例生成 | 第52-58页 |
| 4.2.1 仿真测试环境设置 | 第53-54页 |
| 4.2.2 车辆模型建立 | 第54-57页 |
| 4.2.3 测试用例生成 | 第57-58页 |
| 4.3 汽车智能驾驶系统的测试与分析 | 第58-64页 |
| 4.3.1 城市工况下虚拟测试 | 第59-61页 |
| 4.3.2 高速夜间工况虚拟测试 | 第61-62页 |
| 4.3.3 郊区弯道工况虚拟测试 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 汽车智能驾驶系统综合评价方法研究 | 第66-80页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 模糊综合评价法思路与评价步骤 | 第66-73页 |
| 5.2.1 模糊综合评价模型 | 第67-69页 |
| 5.2.2 模糊综合评价算子分析 | 第69-70页 |
| 5.2.3 权值确定方法 | 第70-73页 |
| 5.3 基于层次分析模糊综合法汽车智能驾驶系统评价 | 第73-78页 |
| 5.3.1 层次分析确定指标权重 | 第74-75页 |
| 5.3.2 建立模糊综合评价模型 | 第75-76页 |
| 5.3.3 汽车智能驾驶系统综合评价 | 第76-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 研究总结 | 第80-81页 |
| 6.2 研究展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的相关科研成果 | 第88-90页 |
| 附录 | 第90-91页 |