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《自动驾驶场景仿真与ASAM OpenX标准应用》编写委员会
前言1
前言2
第1章 绪论
 1.1 自动驾驶场景仿真的背景
 1.2 自动驾驶测试场景与仿真的关系
  1.2.1 测试场景的定义
  1.2.2 仿真的重要性
  1.2.3 场景仿真的定义
  1.2.4 基于场景的仿真应用
 1.3 场景仿真的构建流程
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
  2.1.1 国外场景仿真技术研究现状
  2.1.2 国内场景仿真技术研究现状
 2.2 自动驾驶场景仿真标准法规现状
  2.2.1 国际标准法规现状
  2.2.2 我国标准法规现状
第3章 场景抽象分级与仿真应用
 3.1 场景抽象分级
  3.1.1 功能场景
  3.1.2 抽象场景
  3.1.3 逻辑场景
  3.1.4 具体场景
 3.2 基于场景的仿真应用
  3.2.1 自动驾驶系统的DevOps周期
  3.2.2 场景仿真环境的抽象架构
 3.3 场景仿真工具链及对应的标准
  3.3.1 基础标准
  3.3.2 流程标准
  3.3.3 方法标准
  3.3.4 产品标准
第4章 ASAM OpenX自动驾驶仿真系列标准
 4.1 ASAM OpenCRG
 4.2 ASAM OpenDRIVE
  4.2.1 参考线
  4.2.2 路口示例
  4.2.3 静态路网描述
 4.3 ASAM OpenSCENARIO
  4.3.1 OpenSCENARIO V1.x
  4.3.2 OpenSCENARIO V2.0
 4.4 ASAM Open Simulation Interface（OSI）
 4.5 ASAM OpenLABEL
  4.5.1 数据格式
  4.5.2 可标记的数据类型
  4.5.3 标准内容和工作计划
 4.6 ASAM OpenODD
 4.7 ASAM OpenXOntology
  4.7.1 ASAM OpenXOntology目标和内容
  4.7.2 ASAM OpenXOntology的体系架构
  4.7.3 ASAM OpenXOntology与其他OpenX标准关系
 4.8 基于ASAM OpenX标准的场景仿真测试流程
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
  5.1.1 概要
  5.1.2 术语及规范
  5.1.3 与其他标准的关联
 5.2 静态场景语言的通用架构
  5.2.1 通用架构
  5.2.2 坐标系
  5.2.3 几何形状
 5.3 静态场景语言要素及语法
  5.3.1 道路
  5.3.2 车道
  5.3.3 交叉口
  5.3.4 物体
  5.3.5 标志
  5.3.6 铁路
第6章 自动驾驶仿真动态场景描述语言
 6.1 概述
  6.1.1 背景与意义
  6.1.2 ASAM OpenSCENARIO整体介绍
 6.2 基于ASAM OpenSCENARIO的场景描述
  6.2.1 具体场景案例
  6.2.2 执行具体的场景
 6.3 场景的层级信息
  6.3.1 场景层级
  6.3.2 具体场景
  6.3.3 逻辑场景
  6.3.4 抽象场景
  6.3.5 具体化与抽象化指南
 6.4 自动驾驶仿真动态抽象场景
  6.4.1 基于领域专用语言（DSL）的场景架构
  6.4.2 场景模型特征
  6.4.3 场景语法
 6.5 自动驾驶仿真动态具体场景
  6.5.1 基于XML语言的场景架构
  6.5.2 场景语言特征
  6.5.3 案例分析
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
  7.1.1 引言
  7.1.2 场景描述方式
  7.1.3 基于OpenX的场景构建过程
  7.1.4 仿真应用效果
 7.2 中国一汽基于OpenX标准的场景重构及试验验证
  7.2.1 引言
  7.2.2 基于标准的场景采集与生成流程
  7.2.3 仿真场景测试验证应用
  7.2.4 总结
 7.3 基于OpenDRIVE 1.6港口场景高精地图的表达及应用
  7.3.1 引言
  7.3.2 港口场景的特点
  7.3.3 OpenDRIVE 1.6标准在港口场景的应用拓展
  7.3.4 总结
 7.4 ASAM OpenX标准加速新型中德自动驾驶测试验证
  7.4.1 引言
  7.4.2 基于OpenX标准的业务模式
 7.5 OpenX标准在大疆车载仿真测试中的应用
  7.5.1 引言
  7.5.2 应用案例
  7.5.3 总结与展望
 7.6 OpenX标准在中汽数据ADX仿真工具链中的应用
  7.6.1 引言
  7.6.2 理解测试场景以及场景的区别
  7.6.3 基于OpenSCENARIO 2.0的逻辑场景搭建
  7.6.4 基于动静态交互的场景筛选及场景排序
  7.6.5 基于场景的动静态信息编辑
  7.6.6 场景的运行以及场景的推演及评价
  7.6.7 AD Chauffeur仿真云平台中的应用（以赛事应用为例）
  7.6.8 总结与展望
 7.7 OpenX标准在腾讯TAD Sim中的应用
  7.7.1 引言
  7.7.2 自动驾驶云仿真平台TAD Sim
  7.7.3 OpenX标准在TAD Sim中的应用
 7.8 OpenSCENARIO标准在51 Sim-One软件中的应用
  7.8.1 引言
  7.8.2 OpenSCENARIO标准在51Sim-One模拟仿真软件中的应用
  7.8.3 应用案例
  7.8.4 支持更多OpenX标准
 7.9 小规模交通流场景下使用ASAM OpenSCENARIO标准的场景仿真
  7.9.1 场景的构建方法
  7.9.2 OpenSCENARIO应用案例介绍
 7.10 支持OpenSCENARIO标准的场景编译器
  7.10.1 引言
  7.10.2 基于OSC的场景编译器架构与实现
  7.10.3 应用案例
  7.10.4 总结
 7.11 OpenLABEL标准在指定场景数据提取中的应用
  7.11.1 引言
  7.11.2 OpenLABEL数据构建
  7.11.3 基于深度学习方法的特殊场景提取
  7.11.4 应用案例
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
  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
  8.1.2 缺乏边界场景的泛化与强化生成研究
  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
  8.1.4 缺乏针对自动驾驶场景仿真技术的标准
  8.1.5 缺乏对于事故场景的高精度复现技术手段的研究
 8.2 自动驾驶场景仿真技术发展路线
  8.2.1 包含多元素的场景建模技术
  8.2.2 基于场景的高精度复杂传感器的仿真
  8.2.3 与实验数据对标，提高仿真场景的真实性
  8.2.4 建立行业内统一的场景仿真规范
  8.2.5 针对具体应用环境构建场景库
 8.3 自动驾驶场景仿真技术应用前景
参考文献
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