自动驾驶场景仿真与ASAM OpenX标准应用

前言1
前言2
第1章  绪论
1.1　自动驾驶场景仿真的背景1
1.2　自动驾驶测试场景与仿真的关系3
1.2.1　测试场景的定义3
1.2.2　仿真的重要性5
1.2.3　场景仿真的定义7
1.2.4　基于场景的仿真应用8
1.3　场景仿真的构建流程11
第2章  场景仿真技术与标准现状
2.1　自动驾驶场景仿真技术研究现状13
2.1.1　国外场景仿真技术研究现状14
2.1.2　国内场景仿真技术研究现状21
2.2　自动驾驶场景仿真标准法规现状26
2.2.1　国际标准法规现状26
2.2.2　我国标准法规现状35
第3章  场景抽象分级与仿真应用
3.1　场景抽象分级41
3.1.1　功能场景42
3.1.2　抽象场景43
3.1.3　逻辑场景43
3.1.4　具体场景45
3.2　基于场景的仿真应用45
3.2.1　自动驾驶系统的DevOps周期45
3.2.2　场景仿真环境的抽象架构47
3.3　场景仿真工具链及对应的标准49
3.3.1　基础标准49
3.3.2　流程标准57
3.3.3　方法标准58
3.3.4　产品标准59
第4章  ASAM OpenX自动驾驶仿真系列标准
4.1　ASAM OpenCRG61
4.2　ASAM OpenDRIVE63
4.2.1　参考线63
4.2.2　路口示例64
4.2.3　静态路网描述64
4.3　ASAM OpenSCENARIO65
4.3.1　OpenSCENARIO V1.x65
4.3.2　OpenSCENARIO V2.066
4.4　ASAM Open Simulation Interface（OSI）67
4.5　ASAM OpenLABEL68
4.5.1　数据格式69
4.5.2　可标记的数据类型70
4.5.3　标准内容和工作计划70
4.6　ASAM OpenODD71
4.7　ASAM OpenXOntology72
4.7.1　ASAM OpenXOntology目标和内容72
4.7.2　ASAM OpenXOntology的体系架构73
4.7.3　ASAM OpenXOntology与其他OpenX标准关系74
4.8　基于ASAM OpenX标准的场景仿真测试流程76
第5章  自动驾驶仿真静态场景描述语言
5.1　静态场景语言概述79
5.1.1　概要79
5.1.2　术语及规范80
5.1.3　与其他标准的关联82
5.2　静态场景语言的通用架构83
5.2.1　通用架构83
5.2.2　坐标系85
5.2.3　几何形状91
5.3　静态场景语言要素及语法96
5.3.1　道路96
5.3.2　车道106
5.3.3　交叉口121
5.3.4　物体126
5.3.5　标志135
5.3.6　铁路139
第6章  自动驾驶仿真动态场景描述语言
6.1　概述143
6.1.1　背景与意义143
6.1.2　ASAM OpenSCENARIO 整体介绍144
6.2　基于ASAM OpenSCENARIO的场景描述144
6.2.1　具体场景案例144
6.2.2　执行具体的场景147
6.3　场景的层级信息149
6.3.1　场景层级149
6.3.2　具体场景149
6.3.3　逻辑场景150
6.3.4　抽象场景151
6.3.5　具体化与抽象化指南153
6.4　自动驾驶仿真动态抽象场景155
6.4.1　基于领域专用语言（DSL）的场景架构155
6.4.2　场景模型特征167
6.4.3　场景语法177
6.5　自动驾驶仿真动态具体场景190
6.5.1　基于XML语言的场景架构190
6.5.2　场景语言特征210
6.5.3　案例分析215
第7章  OpenX标准应用案例
7.1　ASAM OpenX在长安汽车AEB和CutOut场景中的应用223
7.1.1　引言224
7.1.2　场景描述方式224
7.1.3　基于OpenX的场景构建过程225
7.1.4　仿真应用效果232
7.2　中国一汽基于OpenX标准的场景重构及试验验证233
7.2.1　引言234
7.2.2　基于标准的场景采集与生成流程234
7.2.3　仿真场景测试验证应用235
7.2.4　总结237
7.3　基于OpenDRIVE 1.6港口场景高精地图的表达及应用238
7.3.1　引言238
7.3.2　港口场景的特点238
7.3.3　OpenDRIVE 1.6标准在港口场景的应用拓展239
7.3.4　总结240
7.4　ASAM OpenX标准加速新型中德自动驾驶测试验证241
7.4.1　引言241
7.4.2　基于OpenX标准的业务模式241
7.5　OpenX 标准在大疆车载仿真测试中的应用242
7.5.1　引言243
7.5.2　应用案例243
7.5.3　总结与展望248
7.6　OpenX标准在中汽数据ADX仿真工具链中的
应用248
7.6.1　引言248
7.6.2　理解测试场景以及场景的区别248
7.6.3　基于OpenSCENARIO 2.0的逻辑场景搭建249
7.6.4　基于动静态交互的场景筛选及场景排序250
7.6.5　基于场景的动静态信息编辑252
7.6.6　场景的运行以及场景的推演及评价252
7.6.7　AD Chauffeur仿真云平台中的应用（以赛事应用为例）253
7.6.8　总结与展望255
7.7　OpenX标准在腾讯TAD Sim中的应用255
7.7.1　引言255
7.7.2　自动驾驶云仿真平台TAD Sim256
7.7.3　OpenX标准在TAD Sim中的应用256
7.8　OpenSCENARIO标准在51 Sim-One软件中的应用258
7.8.1　引言258
7.8.2　OpenSCENARIO标准在51Sim-One模拟仿真软件中的应用258
7.8.3　应用案例261
7.8.4　支持更多OpenX标准263
7.9　小规模交通流场景下使用ASAM OpenSCENARIO标准的场景仿真263
7.9.1　场景的构建方法263
7.9.2　OpenSCENARIO应用案例介绍264
7.10　支持OpenSCENARIO标准的场景编译器269
7.10.1　引言269
7.10.2　基于OSC的场景编译器架构与实现269
7.10.3　应用案例272
7.10.4　总结274
7.11　OpenLABEL标准在指定场景数据提取中的应用274
7.11.1　引言275
7.11.2　OpenLABEL数据构建276
7.11.3　基于深度学习方法的特殊场景提取280
7.11.4　应用案例281
第8章  自动驾驶场景仿真技术未来发展趋势
8.1　现有自动驾驶场景仿真技术存在的问题285
8.1.1　缺乏道路-气象-交通相关联的复杂系统化建模理论研究285
8.1.2　缺乏边界场景的泛化与强化生成研究287
8.1.3　缺少具有中国特色的元素与驾驶特征的场景的仿真工具287
8.1.4　缺乏针对自动驾驶场景仿真技术的标准288
8.1.5　缺乏对于事故场景的高精度复现技术手段的研究289
8.2　自动驾驶场景仿真技术发展路线290
8.2.1　包含多元素的场景建模技术290
8.2.2　基于场景的高精度复杂传感器的仿真291
8.2.3　与实验数据对标，提高仿真场景的真实性293
8.2.4　建立行业内统一的场景仿真规范294
8.2.5　针对具体应用环境构建场景库294
8.3　自动驾驶场景仿真技术应用前景295
参考文献298