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    基于自然驾驶场景数据的L3级智能汽车测试评价方法研究

    摘要

    随着自动驾驶技术的发展,L3级智能网联汽车逐步走向量产阶段,而测试验证作为衡量其功能性的必备环节,目前还没有相关的指导方法。本文基于中汽中心的自然驾驶场景数据库,采用LGBM决策树模型提取场景的典型特征,根据各树的权重综合输出最终的高复杂度场景,同时结合CIDAS的事故场景及参数重组场景,提出一种用于L3级智能汽车功能测试的场景设计方法和评价方法。最后在智能网联汽车VIL测试平台上进行了验证,结果显示该方法与实车测试结果具有较好的一致性。

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    Abstract

    With the development of autonomous driving technology,the L3 intelligent networked car gradually takes the vector production stage,and test verification is an essential part to measure its functionality. There is no relevant guidance method at present. Based on the natural driving scene database of China National Automobile Center,this paper uses LGBM decision tree model to extract the typical features of the scene,and outputs the final high complexity scene according to the weight of each tree. At the same time,combined with CIDAS accident scene and parameter recombination scenario,this paper proposes a kind of Scene design method and evaluation method for L3 level intelligent car function test. Finally,the verification is carried out on the intelligent networked vehicle VIL test platform. The results show that the method has good consistency with the actual vehicle test results.

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    作者简介
    赵帅:赵帅,中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心智能业务本部智能网联数据部部长。
    张鲁:张鲁,中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心智能业务本部智能网联数据部主管。
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