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

目錄

第1章引言

1.1概述

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

1.2.1評(píng)價(jià)方法詳細(xì)介紹

1.2.2各方法歸類對(duì)比分析

1.3汽車智能駕駛系統(tǒng)辨識(shí)研究現(xiàn)狀

1.3.1車輛關(guān)鍵參數(shù)估計(jì)

1.3.2控制邏輯辨識(shí)

1.4汽車智能駕駛系統(tǒng)測(cè)試評(píng)價(jià)指標(biāo)研究現(xiàn)狀

1.4.1智能化評(píng)級(jí)指標(biāo)

1.4.2有效性評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.5本書研究內(nèi)容

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

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

2.1.1智能駕駛有效性評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)來源

2.1.2蒙特卡羅仿真的理論模型基礎(chǔ)

2.1.3基于蒙特卡羅仿真的有效性計(jì)算流程

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

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

3.1智能駕駛系統(tǒng)辨識(shí)目標(biāo)制定

3.2基于頻響特性的車輛關(guān)鍵參數(shù)估計(jì)方法

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

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)

3.2.3基于整車縱向頻響特性的整車質(zhì)量估計(jì)

3.2.4本節(jié)小結(jié)

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

3.3.1控制邏輯辨識(shí)問題的內(nèi)在本質(zhì)探討

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

3.4本章小結(jié)

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

4.1乘員損傷風(fēng)險(xiǎn)估算方法研究方案

4.2車輛變形深度作為乘員損傷評(píng)價(jià)指標(biāo)的可行性論證

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

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

4.3基于車輛變形深度的乘員損傷風(fēng)險(xiǎn)估算方法

4.3.1基于車輛碰撞變形深度的損傷模型

4.3.2基于變形能量的車輛變形深度估算方法

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

4.4本章小結(jié)

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(píng)價(jià)方法

5.1有效性評(píng)價(jià)方法總體要求

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

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

5.3.1隨機(jī)前車模型

5.3.2隨機(jī)后車模型

5.3.3自車跟車模型

5.4事故篩選與再現(xiàn)仿真層關(guān)鍵技術(shù)

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

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

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

5.5.1基于隨機(jī)場(chǎng)景的單位行駛里程平均乘員

風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算方法

5.5.2基于車輛碰撞位置坐標(biāo)的變形長度計(jì)算方法

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

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

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

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)

方法驗(yàn)證

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

6.2.1損傷風(fēng)險(xiǎn)與ΔV的回歸關(guān)系

6.2.2基于變形深度與基于ΔV的兩方法對(duì)比分析

6.3汽車智能駕駛系統(tǒng)有效性評(píng)價(jià)方法應(yīng)用

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

6.3.2基于隨機(jī)場(chǎng)景的有效性評(píng)價(jià)分析

6.4本章小結(jié)

第7章結(jié)論