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基于自然驾驶数据的匝道行驶典型场景聚类分析
被引量：
3
1
作者
蒙昊蓝
陈君毅
+2 位作者
陈磊
万马
余卓平
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期123-131,共9页
匝道行驶由于存在潜在的车辆间交通冲突,对自动驾驶汽车来说是一项挑战,因此,有必要对匝道的典型场景开展研究,以便应用于自动驾驶汽车的开发和测试。基于自然驾驶数据(naturalistic drivingdata,NDD)研究了匝道行驶典型场景。首先,通...
匝道行驶由于存在潜在的车辆间交通冲突,对自动驾驶汽车来说是一项挑战,因此,有必要对匝道的典型场景开展研究,以便应用于自动驾驶汽车的开发和测试。基于自然驾驶数据(naturalistic drivingdata,NDD)研究了匝道行驶典型场景。首先,通过对车辆在匝道上交互时的3个主要元素进行定义,包括初始状态(initial state,S)、驾驶动作(driving action,A)和交互性能(interaction performance,P),并以此来描述车辆的交互行为;然后,选取用于表征A和P的变量作为聚类特征,通过基于Calinski⁃Harabasz(CH)指数的K⁃means聚类方法获得8种聚类结果,根据聚类结果对各变量进行分析,得到4种典型的交互方式;再后,通过分析表征初始状态的变量,运用置信椭圆提取典型的逻辑场景;最后,基于逻辑场景随机选择两个具体场景对自动驾驶系统(autonomous drivingsystem,ADS)进行测试和评估。结果表明,运用研究获得的匝道行驶典型场景进行测试,可揭示自动驾驶汽车与其他交互车辆间的交互能力,说明基于NDD并运用聚类分析方法生成的匝道行驶典型场景是有效的。
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关键词
自动驾驶汽车
自然驾驶数据
匝道行驶典型场景
聚类分析
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职称材料
题名
基于自然驾驶数据的匝道行驶典型场景聚类分析
被引量：
3
1
作者
蒙昊蓝
陈君毅
陈磊
万马
余卓平
机构
同济大学汽车学院
南昌智能新能源汽车研究院
上海智能新能源汽车科创功能平台有限公司
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第S01期123-131,共9页
基金
国家重点研发计划(2018YFB0105101)
上海汽车工业科技发展基金会项目(2114)
南昌智能新能源汽车研究院前瞻课题资助项目(TPD-TC202110-05)。
文摘
匝道行驶由于存在潜在的车辆间交通冲突,对自动驾驶汽车来说是一项挑战,因此,有必要对匝道的典型场景开展研究,以便应用于自动驾驶汽车的开发和测试。基于自然驾驶数据(naturalistic drivingdata,NDD)研究了匝道行驶典型场景。首先,通过对车辆在匝道上交互时的3个主要元素进行定义,包括初始状态(initial state,S)、驾驶动作(driving action,A)和交互性能(interaction performance,P),并以此来描述车辆的交互行为;然后,选取用于表征A和P的变量作为聚类特征,通过基于Calinski⁃Harabasz(CH)指数的K⁃means聚类方法获得8种聚类结果,根据聚类结果对各变量进行分析,得到4种典型的交互方式;再后,通过分析表征初始状态的变量,运用置信椭圆提取典型的逻辑场景;最后,基于逻辑场景随机选择两个具体场景对自动驾驶系统(autonomous drivingsystem,ADS)进行测试和评估。结果表明,运用研究获得的匝道行驶典型场景进行测试,可揭示自动驾驶汽车与其他交互车辆间的交互能力,说明基于NDD并运用聚类分析方法生成的匝道行驶典型场景是有效的。
关键词
自动驾驶汽车
自然驾驶数据
匝道行驶典型场景
聚类分析
Keywords
autonomous vehicle
naturalistic driving data
typical ramp scenarios
clustering analysis
分类号
U461.5 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自然驾驶数据的匝道行驶典型场景聚类分析
蒙昊蓝
陈君毅
陈磊
万马
余卓平
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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