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面向自动驾驶测试的危险变道场景泛化生成
赵祥模; 赵玉钰; 景首才; 惠飞; 刘建蓓
发表期刊自动化学报
ISSN0254-4156
2023
卷号49期号:10页码:2211-2223
摘要针对自动驾驶虚拟测试中危险变道场景构建问题,提出一种数据-模型驱动的自动驾驶测试危险变道场景泛化生成方法.基于NGSIM US101数据集中的紧急变道数据,提出一种紧急变道轨迹对抗生成方法 (BN-AM-SeqGAN),构建基于安全距离的两车变道状态约束模型,设计危险变道测试场景泛化生成方法,生成危险变道测试场景库.实验结果显示:生成的5万条紧急变道轨迹变道完成时间分布的均方根误差为0.63,生成的5万个危险变道场景中, 99.54%的场景被测自动驾驶车辆与变道背景车辆的碰撞时间小于1 s,表明该方法能够有效生成自动驾驶测试危险变道场景.
关键词智能车辆 自动驾驶测试 变道场景 危险场景生成 序列生成对抗网络
DOI10.16383/j.aas.c220772
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文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56060
专题学术期刊_自动化学报
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GB/T 7714
赵祥模,赵玉钰,景首才,等. 面向自动驾驶测试的危险变道场景泛化生成[J]. 自动化学报,2023,49(10):2211-2223.
APA 赵祥模,赵玉钰,景首才,惠飞,&刘建蓓.(2023).面向自动驾驶测试的危险变道场景泛化生成.自动化学报,49(10),2211-2223.
MLA 赵祥模,et al."面向自动驾驶测试的危险变道场景泛化生成".自动化学报 49.10(2023):2211-2223.
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