【摘 要】
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基于场景的测试是检测无人驾驶汽车安全性的重要手段，我国目前的智能汽车测试场景缺乏对多种复杂环境因素的考虑。据此，参考现有测试规程，结合大量车辆事故数据，建立考虑了复杂环境因素的智能车无人驾驶系统测试场景。首先，对交通事故记录数据进行筛选，将其中的轿车事故数据分为车与车相撞的事故，车与物体相撞的事故以及车与行人相撞的事故三类；然后，使用改进Apriori算法提取其中的关联规则，提出了对致命交通事故和
【机 构】
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武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFE0105500）；
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基于场景的测试是检测无人驾驶汽车安全性的重要手段，我国目前的智能汽车测试场景缺乏对多种复杂环境因素的考虑。据此，参考现有测试规程，结合大量车辆事故数据，建立考虑了复杂环境因素的智能车无人驾驶系统测试场景。首先，对交通事故记录数据进行筛选，将其中的轿车事故数据分为车与车相撞的事故，车与物体相撞的事故以及车与行人相撞的事故三类；然后，使用改进Apriori算法提取其中的关联规则，提出了对致命交通事故和严重交通事故发生的提升度指标，筛选出对致命事故和严重事故发生的提升度大的关联规则；最后结合现有测试规程，建立了充分考虑交通条件和自然环境因素的智能汽车安全测试场景。
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