【摘 要】
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在道路交通中,当车辆和行人发生交通事故时,通常是行人受伤,严重时会导致受害方死亡。因此,人车场景的构建与设计对智能车辆安全性测试至关重要。事故数据和自然驾驶数据中包含大量行人与车辆在道路上的交互情境,是构建人车场景数据库的重要来源。车辆安全测试的目的是检测系统边界和车辆在危险驾驶场景下的反应,因此需要把人车场景划分为非危险和危险场景,将危险场景作为主要测试场景。本文依托国家重点研发计划课题（编号:
【基金项目】
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国家重点研发计划课题（编号:2018YFB1600800）；
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在道路交通中,当车辆和行人发生交通事故时,通常是行人受伤,严重时会导致受害方死亡。因此,人车场景的构建与设计对智能车辆安全性测试至关重要。事故数据和自然驾驶数据中包含大量行人与车辆在道路上的交互情境,是构建人车场景数据库的重要来源。车辆安全测试的目的是检测系统边界和车辆在危险驾驶场景下的反应,因此需要把人车场景划分为非危险和危险场景,将危险场景作为主要测试场景。本文依托国家重点研发计划课题（编号:2018YFB1600800）,开展了对智能车路系统测试评估的研究。本文基于自然驾驶数据获取人车场景,提出了“数据筛选-变量提取-聚类-场景自动化测试”的人车场景提取和测试方法。主要内容有以下四个方面:（1）自然驾驶数据处理和建立人车非危险/危险事件数据集。本文采用自然驾驶数据集,根据数据中雷达识别到的前方物体信息,将车辆前方有行人的数据筛选出来,对数据进行人车事件提取、无效值缺失值处理、场景元素标注和行人轨迹计算,经过处理后得到221个有效的人车事件。对人车事件进行非危险和危险事件的划分,根据车辆行驶区域的限速和最短刹车距离进行初步的危险事件提取,再通过人工校验的方式得到最终的人车事件。在221个人车事件中,提取出56个危险事件和165个非危险事件。（2）用随机森林算法对人车事件中影响人车危险的变量进行提取。因为数据维度较高,不是每个变量都会影响人车场景危险,因此采用随机森林中对变量进行重要度排序,筛选出13个影响人车危险的重要变量,分别是行人运动方向、车辆运动方向、车辆行驶区域、相对纵向和横向距离、相对纵向和横向速度、GPS速度、纵向加速度、方向盘转角、角速度和TTC,将这些变量作为后续算法的输入。（3）从人车非危险和危险事件中提取人车场景。从人车非危险/危险事件数据集中获得13个重要变量的数据,通过系统聚类算法分别对两种人车事件进行聚类分析,得到4类危险场景和6类非危险场景,此场景即为逻辑场景。最后将人车危险场景与人车事故报告进行对比,验证了本文提取的危险场景的有效性。（4）对危险场景进行场景自动化测试。场景自动化测试可以加快车辆从危险场景中测试到具体场景,基于自适应代理模型的思想,提出了场景自动化测试方法。场景自动化测试的内容包括:在场景测试矩阵中使用拉丁超立方采样得到初始样本点;再使用PreScan进行场景仿真测试得到初始样本点的响应值,用初始样本点和响应值训练代理模型;然后再选择更新点和响应值对模型进行更新;最后用评价指标比较了应用不同分类算法的代理模型的测试结果。结果表明场景自动化测试可以很大程度的减少具体场景的测试数量。
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