报告
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。
作者
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。
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报告目录
- 一 引言
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二 整车测试系统架构及工作原理
- （一）测试系统软硬件架构
- （二）系统测试原理
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三 测试评价方法
- （一）场景复杂度评价
- 1.评价方案
- 2.基于LGBM的评价模型
- 3.典型特征分布图
- 4.输出模型可视化
- 5.场景复杂度评价结果
- （二）测试场景设计
- 1.场景建模元素
- 2.典型场景
- （三）评分体系
- （一）场景复杂度评价
- 四 测试验证
- 五 结束语
报告图片/图表
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