每日头条!基于自然驾驶场景数据库的L3智能汽车测试方法

自动驾驶技术的发展，将大大提高道路交通的安全性和效率。L3智能互联汽车逐渐走上了矢量生产阶段，而测试验证是衡量其功能的一个重要部分。目前，对于L3智能汽车的测试方法尚未有完整的指导方法。本文以中国汽车技术研究中心的自然驾驶场景数据库为基础，提出了一种用于L3智能汽车功能测试的场景设计方法和评价方法，为L3智能汽车的测试提供指导。

一、自然驾驶场景数据库

【资料图】

自然驾驶场景数据库是一个收集了真实道路交通数据和场景数据的大型数据库，由中国汽车技术研究中心建立。该数据库收集了来自全国不同城市的100个测试车辆的路况数据，包括车辆行驶轨迹、摄像头图像、激光雷达数据等。该数据库中的数据量非常大，具有很高的真实性和代表性。

二、基于LGBM决策树模型的场景特征提取方法

为了从自然驾驶场景数据库中提取出代表性的高复杂度场景，本文采用了LGBM决策树模型提取场景的典型特征。LGBM是一个轻量级的梯度提升框架，其具有高效、灵活、可扩展等优点，因此在大规模数据集中广泛应用。通过对自然驾驶场景数据库的分析，本文提取了包括交叉口、路口、高速公路、隧道、坡道等场景类型的特征，并将其输入到LGBM模型中。通过模型的训练和优化，可以得到每个场景的典型特征。

三、场景设计方法

在提取了场景的典型特征后，本文提出了一种基于CIDAS事故场景和参数重组场景的场景设计方法。CIDAS是一种汽车碰撞事故数据集，其中包含了各种类型的碰撞事故数据，例如正面碰撞、侧面碰撞、追尾碰撞等。参数重组场景是一种通过对道路交通参数进行随机组合得到的场景，其可以有效地提高测试覆盖率。

基于上述方法，本文提出了如下的场景设计方法：

根据自然驾驶场景数据库中的数据，提取出各个场景的典型特征，并确定场景类型和相应的参数。

选取CIDAS事故场景和参数重组场景，进行组合。其中CIDAS事故场景的选取应该尽可能地覆盖各种类型的碰撞事故，而参数重组场景的选取应该尽可能地提高测试覆盖率。

进行场景设计，将选取的场景进行组合，并确定每个场景的具体参数。

将场景输入到L3智能汽车的测试平台中，进行测试验证。

通过上述方法，可以有效地提高测试覆盖率，并对L3智能汽车的功能进行全面的测试验证。

四、场景评价方法

为了对L3智能汽车的测试结果进行评价，本文提出了一种基于场景相似性的评价方法。该方法的基本思路是将测试结果与自然驾驶场景数据库中的场景进行比较，计算它们之间的相似性，从而评价L3智能汽车的测试结果。

具体实现步骤如下：

将L3智能汽车的测试结果与自然驾驶场景数据库中的场景进行比较，计算它们之间的相似性。相似性可以通过计算场景特征的欧氏距离来实现。

将相似性分为高、中、低三个等级。如果相似性高于某个阈值，则评价结果为“通过”；如果相似性低于某个阈值，则评价结果为“未通过”；如果相似性在中间，则评价结果为“待定”。

如果评价结果为“未通过”，则需要进行进一步的测试和调试；如果评价结果为“通过”或“待定”，则可以进行下一步的测试。

通过上述评价方法，可以对L3智能汽车的测试结果进行准确的评价，并指导测试的后续工作。

五、实验验证

为了验证本文提出的方法的有效性，我们在智能互联汽车VIL测试平台上进行了实验验证。该平台可以模拟各种复杂场景，包括交叉口、路口、高速公路、隧道、坡道等。我们将本文提出的场景设计方法和评价方法应用到了该平台中，并进行了测试验证。

实验结果表明，本文提出的方法可以对L3智能汽车的功能进行全面的测试验证，并与实际车辆测试结果具有良好的一致性。同时，我们还发现，本文提出的场景设计方法可以有效地提高测试覆盖率，并对L3智能汽车的功能进行全面的测试验证。

结论

本文提出了一种基于自然驾驶场景数据库的L3智能汽车测试方法，包括场景设计方法和评价方法。通过该方法，可以从自然驾驶场景数据库中提取出代表性的高复杂度场景，并对L3智能汽车的功能进行全面的测试验证。同时，本文提出的场景设计方法可以有效地提高测试覆盖率，并对L3智能汽车的功能进行全面的测试验证。

在未来的研究中，我们将进一步完善本文提出的方法，并在更多的测试平台上进行实验验证。我们还将探索更多的场景设计方法和评价方法，以提高L3智能汽车的测试效率和准确性，为其商业化应用提供技术支持。