读书笔记：《ADAS及自动驾驶虚拟仿真测试技术》
“ 经常有朋友问有没有学习仿真的相关书籍推荐，于是搜集和阅读了一些书籍，记录在这里，向大家分享。如果大家有觉得好的书籍，也请留言推荐，不胜感激。”
《ADAS及自动驾驶虚拟仿真测试技术》：宋珂、魏斌、朱田 编著，北京：化学工业出版社，2020.1
该书提供了一个基于MATLAB-OpenModelica-Unity（MOMU）的多软件联合虚拟仿真平台。主要思路是使用OpenModelica开发车辆动力学模型，Unity提供场景和传感器仿真，对在MATLAB/SIMULINK中的算法进行测试。不同软件间的数据通过UDP传输。
全书共分为8章，概述如下：
（1）第1章主要介绍ADAS和AD的发展背景，引出仿真测试的必要性。
（2）第2章对列举几个现有的虚拟测试平台，并分析其优缺点，提出MOMU架构。
（3）随后的四个章节中依次介绍MOMU架构的三个组成部分的原理，建立了相关模型，并对ADAS功能进行测试。
第3章在OpenModelic软件中建立了包括电机、动力传动系统、车身、制动系统、悬架系统、轮胎在内的电动车纵向动力学模型。
第4章通过在Unity中创建Roll-a-Ball游戏示例，说明了Unity的开发和应用方法。
第5章分析了自动紧急制动系统AEB、定速巡航系统CCS、自适应巡航系统ACC的原理和控制目标，并分层设计了上位控制器和下位控制器。其中，上位控制器用于计算出期望加速度，下位控制器用于使控制对象的实际加速度跟踪期望加速度。
第6章首先分别介绍OpenModelica、Simulink和Unity直接通过UDP通信的方法，使三者形成一个整体（即MOMU测试平台），然后分别对AEB、CCS和ACC进行了多个场景的测试，说明了MOMU的有效性。
（4）最后的两个章节介绍了AD测试的方法。本书所述的AD（自动驾驶）指的是基于机器学习的端到端的算法。
第7章介绍了Unity提供的一个可以在游戏环境中训练智能Agent开源插件ML-Agents（Unity Machine Learning Agents），包括其下载安装和应用示例。
第8章介绍了利用Unity+OpenModelica平台进行机器学习训练的案例，其中算法运行在ML-Agents，Unity提供场景和图像输出、OpenModelica提供车辆模型。实现了自由行驶、跟车、停车、行人避让和交通信号识别的功能。
