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基于多源數(shù)據(jù)挖掘的汽車智能駕駛系統(tǒng)有效性評價(jià)

基于多源數(shù)據(jù)挖掘的汽車智能駕駛系統(tǒng)有效性評價(jià)

定 價(jià):¥99.00

作 者: 陳龍
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 清華大學(xué)優(yōu)秀博士學(xué)位論文叢書
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302520207 出版時(shí)間: 2019-06-01 包裝:
開本: 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  自動(dòng)駕駛測試評價(jià)技術(shù)已成為自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用的關(guān)鍵問題,是零部件供應(yīng)商、整車廠、汽車行業(yè)、國家部委等多個(gè)層面的研究熱點(diǎn)。本書是一部闡述汽車自動(dòng)駕駛技術(shù)測試評價(jià)體系的研究型論文。本書應(yīng)用車輛動(dòng)力學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)原理、人工智能等基礎(chǔ)原理,從自動(dòng)駕駛技術(shù)黑箱建模、行駛安全性計(jì)算方法、評價(jià)流程體系架構(gòu)等角度深入淺出地介紹了該領(lǐng)域的核心問題,并給出了解決方案。 \n本書可作為自動(dòng)駕駛測試領(lǐng)域研究人員的參考讀物。 \n

作者簡介

暫缺《基于多源數(shù)據(jù)挖掘的汽車智能駕駛系統(tǒng)有效性評價(jià)》作者簡介

圖書目錄

目錄

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第1章引言

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1.1概述

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1.2汽車智能駕駛系統(tǒng)有效性評價(jià)方法研究現(xiàn)狀

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1.2.1評價(jià)方法詳細(xì)介紹

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1.2.2各方法歸類對比分析

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1.3汽車智能駕駛系統(tǒng)辨識(shí)研究現(xiàn)狀

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1.3.1車輛關(guān)鍵參數(shù)估計(jì)

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1.3.2控制邏輯辨識(shí)

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1.4汽車智能駕駛系統(tǒng)測試評價(jià)指標(biāo)研究現(xiàn)狀

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1.4.1智能化評級指標(biāo)

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1.4.2有效性評價(jià)指標(biāo)

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1.5本書研究內(nèi)容

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第2章汽車智能駕駛系統(tǒng)有效性評價(jià)體系研究架構(gòu)

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2.1智能駕駛系統(tǒng)有效性評價(jià)體系方案設(shè)計(jì)

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2.1.1智能駕駛有效性評價(jià)的數(shù)據(jù)來源

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2.1.2蒙特卡羅仿真的理論模型基礎(chǔ)

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2.1.3基于蒙特卡羅仿真的有效性計(jì)算流程

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2.2汽車智能駕駛系統(tǒng)有效性評價(jià)體系關(guān)鍵技術(shù)規(guī)劃

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第3章基于汽車運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘的智能駕駛系統(tǒng)辨識(shí)方法

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3.1智能駕駛系統(tǒng)辨識(shí)目標(biāo)制定

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3.2基于頻響特性的車輛關(guān)鍵參數(shù)估計(jì)方法

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3.2.1基于轉(zhuǎn)向系統(tǒng)頻響特性的輪胎剛度估計(jì)

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3.2.2基于驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)頻響特性的時(shí)間延遲系數(shù)估計(jì)

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3.2.3基于整車縱向頻響特性的整車質(zhì)量估計(jì)

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3.2.4本節(jié)小結(jié)

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3.3基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能駕駛控制邏輯辨識(shí)方法

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3.3.1控制邏輯辨識(shí)問題的內(nèi)在本質(zhì)探討

\n

3.3.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制邏輯辨識(shí)方法

\n

3.4本章小結(jié)

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第4章基于事故數(shù)據(jù)的乘員損傷風(fēng)險(xiǎn)估算方法

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4.1乘員損傷風(fēng)險(xiǎn)估算方法研究方案

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4.2車輛變形深度作為乘員損傷評價(jià)指標(biāo)的可行性論證

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4.2.1基于GIDAS數(shù)據(jù)的乘員損傷評價(jià)指標(biāo)選取

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4.2.2基于NASSCDS數(shù)據(jù)的乘員損傷評價(jià)指標(biāo)驗(yàn)證

\n

4.3基于車輛變形深度的乘員損傷風(fēng)險(xiǎn)估算方法

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4.3.1基于車輛碰撞變形深度的損傷模型

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4.3.2基于變形能量的車輛變形深度估算方法

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4.3.3基于事故仿真軟件的乘員損傷風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算流程

\n

4.4本章小結(jié)

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第5章基于多源數(shù)據(jù)挖掘的智能駕駛系統(tǒng)有效性評價(jià)方法

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5.1有效性評價(jià)方法總體要求

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5.2基于多源數(shù)據(jù)挖掘的有效性評價(jià)方法架構(gòu)

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5.3基于多源數(shù)據(jù)的模型挖掘?qū)雨P(guān)鍵方法

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5.3.1隨機(jī)前車模型

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5.3.2隨機(jī)后車模型

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5.3.3自車跟車模型

\n

5.4事故篩選與再現(xiàn)仿真層關(guān)鍵技術(shù)

\n

5.4.1CarSimSimulink聯(lián)合動(dòng)力學(xué)仿真模塊

\n

5.4.2PC CrashrateEFFECT聯(lián)合事故再現(xiàn)仿真模塊

\n

5.5單位行駛里程平均乘員風(fēng)險(xiǎn)層關(guān)鍵方法

\n

5.5.1基于隨機(jī)場景的單位行駛里程平均乘員

\n

風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算方法

\n

5.5.2基于車輛碰撞位置坐標(biāo)的變形長度計(jì)算方法

\n

5.6本章小結(jié)第6章有效性評價(jià)相關(guān)方法的驗(yàn)證與應(yīng)用

\n

6.1基于汽車運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘的智能駕駛系統(tǒng)辨識(shí)方法驗(yàn)證

\n

6.1.1基于頻響特性的車輛關(guān)鍵參數(shù)估計(jì)方法驗(yàn)證

\n

6.1.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能駕駛系統(tǒng)控制邏輯辨識(shí)

\n

方法驗(yàn)證

\n

6.2基于事故數(shù)據(jù)的乘員損傷風(fēng)險(xiǎn)估算方法驗(yàn)證

\n

6.2.1損傷風(fēng)險(xiǎn)與ΔV的回歸關(guān)系

\n

6.2.2基于變形深度與基于ΔV的兩方法對比分析

\n

6.3汽車智能駕駛系統(tǒng)有效性評價(jià)方法應(yīng)用

\n

6.3.1基于事故再現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的有效性評價(jià)分析

\n

6.3.2基于隨機(jī)場景的有效性評價(jià)分析

\n

6.4本章小結(jié)

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\n

第7章結(jié)論

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