随着新能源行业以及通信技术的发展，依靠计算机技术与传感器来实现汽车智能化逐渐成为科技巨头与汽车制造厂的共识。智能驾驶测试作为整个开发环节中的重要一环，其高昂的测试成本以及冗长的开发周期始终困扰着主机厂。硬件在环仿真测试由于其高仿真、低成本等特点开始应用于智能驾驶算法开发领域。本书介绍了智能驾驶系统、国内外关于其级别的分类和解释，阐述了硬件在环仿真测试技术的发展历程，分析了硬件在环仿真测试在智能驾驶领域的三大组成部分：场景仿真软件、实时操作系统以及智能驾驶算法系统，总结了能够满足智能驾驶算法硬件在环仿真测试的最小系统环境以及基于循迹的测试方法。另外本书还系统介绍了智能驾驶算法测试方法、法规国标、测试用例的编写、实际测试的进行以及测试真实性与有效性评价；全面介绍了智能驾驶领域的三个重要算法：自动紧急制动（ AEB）、车道偏离预警（ LDW）与车道保持辅助（LKA），并详细介绍了三者的测试过程。
本书适用于智能驾驶算法开发、测试和场景仿真软件开发等行业的有关人员学习参考，也可作为大专院校汽车或计算机相关专业师生的参考书。
1.本书从智驾仿真测试的基本概念与发展开始讲起，介绍了相关的硬件及软件基础，之后沿着智驾硬件在环仿真测试系统开发的技术路线，详细介绍各个环节中所涉及的技术，开发方法以及相关工具，最后展望了智驾仿真技术的未来发展趋势及需要解决的问题。
2.智能驾驶硬件在环仿真测试是一个多学科交叉的领域，涉及控制理论、计算机科学、电子工程、机械工程等多个学科。本书书的编写团队由来自不同学科背景的专家学者组成，他们凭借丰富的理论知识和实践经验，为本书的编写提供了坚实的基础。
3.本书是一本专门介绍智能驾驶硬件在环仿真测试背景、未来趋势以及详细开发流程的技术类书籍，无论是研发人员还是入门人员，本书均有相应的章节提供所需内容，具有较强的实操性。
智能化技术在汽车行业日益普及，智能驾驶系统的测试和验证已然成为一个复杂而关键的问题。在真实道路条件下测试智能驾驶系统不仅成本高昂，而且存在安全风险。考虑到测试必须涵盖广泛的交通场景、天气状况和道路类型，因此仿真测试便显得尤为重要。它为开发者提供了一个受控的环境，使他们能够在不承担实地测试风险的情况下，全面测试智能驾驶系统的性能。
安全性和可靠性是智能驾驶技术的核心。智能驾驶系统必须能够在各种情况下安全操作，包括处理紧急情况和与其他道路用户的互动。通过 HIL（硬件在环）仿真测试，开发者可以模拟各种场景，以评估智能驾驶系统的性能，并确保其在各种有挑战性的条件下表现出较高的安全性和可靠性。
此外，各国政府和监管机构正在积极制定智能驾驶（自动驾驶）的法规和政策框架，旨在确保技术的安全性和合规性。在 HIL仿真测试中，开发者能够更便捷地模拟不同地区和国家的法规和交通规则，以确保智能驾驶（自动驾驶）系统在全球范围内的合规性。
智能驾驶系统具有复杂的感知、决策和控制任务，包括传感器融合、实时控制、故障注入等方面的技术挑战。 HIL仿真为开发者提供了一个受控的环境，帮助他们克服这些挑战，从而加速智能驾驶技术的发展。
本书介绍了智能驾驶系统、国内外关于其级别的分类和解释，阐述了硬件在环仿真测试技术的发展历程；分析了硬件在环仿真测试在智能驾驶领域的三大组成部分：场景仿真软件、实时操作系统以及智能驾驶算法系统；总结了能够满足智能驾驶算法硬件在环测试的最小系统环境，并详细介绍了基于循迹的测试方法；系统地介绍了智能驾驶算法测试方法、法规国标的解读、测试用例的编写、实际测试的进行、测试真实性与有效性评价以及测试报告的编写；最后以辅助驾驶领域的三个重要算法自动紧急制动（ AEB）、车道保持辅助（ LKA）与车道偏离预警（LDW）为例，详细介绍了三者的测试过程。
本书是一本专门介绍智能驾驶仿真测试背景、未来趋势以及详细开发流程的技术类书籍，无论是研发人员还是入门人员，本书均有相应的章节提供所需内容，具有较强的实操性。本书作者团队拥有丰富的智能驾驶仿真测试系统研发与交付经验，目前已与苏州英特模、苏州清研车联、吉利、浙江天行健等国内合作伙伴达成合作。
本书由常熟理工学院徐江副教授任主编，无锡学院王泉教授、苏州清研车联王东兵总经理、浙江天行健李赵见总监任副主编，参加编写的还有连南木、陆志杰、张金龙、梁昊、王湛昱、张虎、曾德全、赵钦黄、周杰等，苏州安鹿智能科技有限公司的吴江龙审阅了全稿并提出了很多宝贵意见。
恳请读者对本书的内容和结构等提出宝贵意见，并对书中存在的错误及不当之处提出批评和修改建议，以便本书再版修订时参考。
编者
徐江，博士，主要研究方向为智能网联汽车与人工智能。
第 1章 绪论..1
1.1 智能驾驶系统概述..1
1.2 智能驾驶级别的分类和解释..2
1.2.1 SAE J3016标准..2
1.2.2 汽车驾驶自动化分级..4
1.3 智能驾驶系统的架构..5
1.4 智能驾驶系统常见算法..7
1.5 智能驾驶技术的挑战和前沿研究..8
第 2章 智能驾驶 HIL仿真测试技术概述..9
2.1 概述..9
2.2 基于模型的开发测试方法.. 10
2.2.1 MIL.. 10
2.2.2 SI.. 11
2.2.3 HIL.. 12
2.2.4 DIL.. 14
2.2.5 VIL.. 15
2.3 智能驾驶 HIL仿真测试的发展历程.. 17
2.3.1 早期阶段的 HIL仿真测试.. 17
2.3.2 虚拟化与数字化发展阶段.. 18
2.3.3 智能化发展阶段.. 19
2.3.4 大数据与云计算的应用.. 20
2.3.5 安全性和可靠性的提升.. 21
2.4 智能驾驶 HIL仿真测试的起源与背景.. 22
2.4.1 航空航天领域的 HIL仿真测试.. 22
2.4.2 HIL仿真测试在汽车领域的引入.. 24
2.5 智能驾驶 HIL仿真测试环境仿真模块.. 28
2.5.1 虚拟场景构建.. 28
2.5.2 传感器仿真.. 31
2.5.3 场景库构建方法.. 34
2.5.4 车辆动力学仿真.. 36
2.5.5 动态场景的构建.. 37
2.5.6 常见解决方案.. 38
2.6 智能驾驶 HIL仿真测试实时交互模块.. 40
2.6.1 I/O接口设置.. 41
2.6.2 接口映射配置.. 43
2.7 智能驾驶 HIL仿真测试算法模块.. 45
2.7.1 Autoware算法平台.. 45
2.7.2 Apollo算法平台.. 48
第 3章 智能驾驶 HIL测试环境仿真.. 51
3.1 概述.. 51
3.2 定义仿真目标.. 53
3.3 选择仿真平台.. 54
3.3.1 典型智能驾驶仿真软件分类与发展变化情况.. 54
3.3.2 典型智能驾驶仿真软件介绍.. 55
3.4 准备车辆模型.. 60
3.5 导入地图和场景.. 61
3.5.1城市道路行驶测试.. 61
3.5.2 高速公路行驶测试.. 62
3.5.3 自定义场景测试.. 63
3.5.4 道路规划和路径规划测试.. 65
3.5.5 交通规划和智能交通系统测试.. 66
3.6 添加车辆传感器.. 67
3.6.1 确定传感器选型.. 67
3.6.2 确定传感器布局.. 68
3.6.3 配置传感器参数.. 69
3.7配置仿真环境.. 71
3.7.1 天气条件.. 71
3.7.2 时间.. 73
3.7.3 交通流量.. 74
3.8定义车辆行为.. 75
3.8.1 车辆控制.. 75
3.8.2 车辆路径.. 76
3.9基于 PanoSim的快速试验.. 77
3.9.1 试验目的.. 77
3.9.2 软件配置.. 77
3.9.3 创建试验.. 78
3.9.4 主车及干扰车.. 84
3.9.5 预设轨迹.. 87
3.9.6 添加传感器.. 90
3.9.7 加载算法脚本.. 91
3.9.8 编译试验.. 91
3.9.9 运行试验.. 92
3.9.10 保存试验.. 93
第 4章 智能驾驶 HIL仿真测试方法.. 94
4.1测试用例设计与生成.. 94
4.1.1 确定测试目标和范围.. 94
4.1.2 识别关键功能和模块.. 95
4.1.3 使用场景模拟.. 95
4.1.4 考虑异常情况和边界值.. 96
4.1.5 注入故障和障碍物.. 97
4.1.6 生成路径和轨迹.. 97
4.1.7 考虑人机交互.. 98
4.1.8 性能评估.. 99
4.2系统配置与准备.. 99
4.2.1 硬件设置.. 99
4.2.2 仿真环境设置..100
4.3 传感器与控制器初始化..101
4.3.1 传感器初始化..101
4.3.2 控制器初始化..102
4.4 实时通信和数据交换..102
4.4.1 通信链路测试..102
4.4.2 数据交换测试..103
4.5 场景和用例加载..104
4.6 系统校准和校验..105
4.6.1 传感器校准..105
4.6.2 控制器参数校准..106
4.7 故障注入..107
4.8 性能检测和记录..107
4.9 基于 PanoSim的循迹试验..108
4.9.1 测试模型构建..108
4.9.2 I/O接口配置.. 113
4.9.3 轨迹点录制.. 115
4.9.4 循迹效果测试.. 118
第 5章 智能驾驶 HIL仿真测试结果分析与评估.. 119
5.1 智能驾驶测试评价方法..119
5.2 仿真测试的真实性与有效性评价..121
5.2.1 真实性评价..121
5.2.2 有效性评价..122
5.3 仿真测试与道路测试的闭环验证..126
5.4 AEB功能测试案例..127
5.4.1 知识学习..127
5.4.2 测试场景搭建..132
5.4.3 I/O接口映射..135
5.4.4 激光雷达数据读取..136
5.4.5 算法运行测试..137
第 6章 智能驾驶系统测试案例.. 139
6.1 LDW功能测试案例.. 139
6.1.1 知识学习..139
6.1.2 测试模型构建..143
6.1.3 I/O接口映射..145
6.1.4 仿真摄像头数据读取..146
6.1.5 算法运行测试..148
6.2 LKA功能测试案例..149
6.2.1 知识学习..149
6.2.2 测试模型构建..157
6.2.3 I/O接口映射..159
6.2.4 算法运行测试..161
第 7章 智能驾驶仿真测试技术展望.. 163
7.1 中国智能驾驶仿真测试技术所面临的挑战..163
7.2 中国智能驾驶仿真测试技术的发展趋势..165
7.3 智能驾驶仿真测试发展建议..165
参考文献.. 168
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