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基于交通事故数据驱动的乘用车AEB高速公路测试场景构建
1
作者
刘永涛
刘永杰
+2 位作者
朱屹晨
惠志强
赵晨
《汽车技术》
北大核心
2025年第6期15-22,共8页
为了提升乘用车自动紧急制动系统(AEB)测试场景的效能,基于中国交通事故深度研究(CIDAS)数据库中183起交通事故案例,探究高速公路AEB系统测试场景构建。从CIDAS数据库中选取静态与动态因素作为聚类参数,使用K均值聚类方法对事故数据进...
为了提升乘用车自动紧急制动系统(AEB)测试场景的效能,基于中国交通事故深度研究(CIDAS)数据库中183起交通事故案例,探究高速公路AEB系统测试场景构建。从CIDAS数据库中选取静态与动态因素作为聚类参数,使用K均值聚类方法对事故数据进行初步分类,根据聚类结果得到了5类典型事故场景,在此基础上参考现有测评标准,设计了5类乘用车AEB系统的高速公路测试场景,为AEB系统的开发与优化提供参考。
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关键词
交通事故
数据驱动
K
均值聚类
自动紧急制动系统
测试场景构建
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职称材料
自动驾驶仿真测试技术驱动汽车产业智能跃迁
2
作者
吴建平
李冠洲
+1 位作者
赵帅
黄玲
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第7期1649-1664,共16页
自动驾驶仿真测试技术作为支撑智能驾驶系统安全验证与商业落地的核心手段,在技术方法与应用场景上取得了显著进展。传统真实道路测试因成本高昂、极端场景覆盖率低及效率瓶颈等问题,难以满足当前日益迫切的高等级自动驾驶(L4级及以上)...
自动驾驶仿真测试技术作为支撑智能驾驶系统安全验证与商业落地的核心手段,在技术方法与应用场景上取得了显著进展。传统真实道路测试因成本高昂、极端场景覆盖率低及效率瓶颈等问题,难以满足当前日益迫切的高等级自动驾驶(L4级及以上)的安全验证需求。仿真测试技术应包含数学建模、虚拟场景、硬件在环(HIL)、混合现实与云仿真集群等多层次的验证体系。数学建模可加速算法开发,虚拟场景仿真提升了感知系统的鲁棒性,HIL测试保障了控制器可靠性,而云仿真集群通过大规模并行计算实现了场景覆盖的指数级扩展。FLOWSIM平台基于模糊数学理论,在真实人类驾驶行为数据的基础上建立了“基因级”人类驾驶行为模型,保障了仿真测试场景中交通流环境的精确性。FLOWSIM-MR基于数字孪生实现了一种自动驾驶虚实结合的测试范式。未来随着自动驾驶技术及相应的测试技术发展成熟,新技术如生成式AI与数字孪生技术将推动仿真测试向更高精度与智能化演进,而国际标准(如ISO 34502)的制定与政产学研协同生态的构建,将成为突破“安全-成本-效率”三角困境的关键。
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关键词
自动驾驶仿真
测试
虚实结合仿真
测试
场景
库
构建
自动驾驶安全验证
驾驶行为建模
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职称材料
题名
基于交通事故数据驱动的乘用车AEB高速公路测试场景构建
1
作者
刘永涛
刘永杰
朱屹晨
惠志强
赵晨
机构
长安大学
中国第一汽车集团有限公司
中国安全生产科学研究院
出处
《汽车技术》
北大核心
2025年第6期15-22,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFB2501202)
陕西省“两链”融合重点专项(2023JBGS-13)
中央高校基本科研业务项目(300102223204,300102225101,300102225601)。
文摘
为了提升乘用车自动紧急制动系统(AEB)测试场景的效能,基于中国交通事故深度研究(CIDAS)数据库中183起交通事故案例,探究高速公路AEB系统测试场景构建。从CIDAS数据库中选取静态与动态因素作为聚类参数,使用K均值聚类方法对事故数据进行初步分类,根据聚类结果得到了5类典型事故场景,在此基础上参考现有测评标准,设计了5类乘用车AEB系统的高速公路测试场景,为AEB系统的开发与优化提供参考。
关键词
交通事故
数据驱动
K
均值聚类
自动紧急制动系统
测试场景构建
Keywords
Traffic accident
Data-driven
K-means clustering
Automatic Emergency Braking(AEB)system
Test scenario construction
分类号
U467.1 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
自动驾驶仿真测试技术驱动汽车产业智能跃迁
2
作者
吴建平
李冠洲
赵帅
黄玲
机构
清华大学土木工程系
深圳清华大学研究院无人驾驶与智能交通技术研发中心
天府永兴实验室零碳交通研究中心
中汽智联技术有限公司
华南理工大学土木与交通学院
出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第7期1649-1664,共16页
基金
重庆市自然科学基金创新发展联合基金(长安汽车)(CSTB2024NSCQ-LZX0159)
智能汽车安全技术全国重点实验室开放基金(IVSTSKL-202432)。
文摘
自动驾驶仿真测试技术作为支撑智能驾驶系统安全验证与商业落地的核心手段,在技术方法与应用场景上取得了显著进展。传统真实道路测试因成本高昂、极端场景覆盖率低及效率瓶颈等问题,难以满足当前日益迫切的高等级自动驾驶(L4级及以上)的安全验证需求。仿真测试技术应包含数学建模、虚拟场景、硬件在环(HIL)、混合现实与云仿真集群等多层次的验证体系。数学建模可加速算法开发,虚拟场景仿真提升了感知系统的鲁棒性,HIL测试保障了控制器可靠性,而云仿真集群通过大规模并行计算实现了场景覆盖的指数级扩展。FLOWSIM平台基于模糊数学理论,在真实人类驾驶行为数据的基础上建立了“基因级”人类驾驶行为模型,保障了仿真测试场景中交通流环境的精确性。FLOWSIM-MR基于数字孪生实现了一种自动驾驶虚实结合的测试范式。未来随着自动驾驶技术及相应的测试技术发展成熟,新技术如生成式AI与数字孪生技术将推动仿真测试向更高精度与智能化演进,而国际标准(如ISO 34502)的制定与政产学研协同生态的构建,将成为突破“安全-成本-效率”三角困境的关键。
关键词
自动驾驶仿真
测试
虚实结合仿真
测试
场景
库
构建
自动驾驶安全验证
驾驶行为建模
Keywords
autonomous driving simulation testing
virtual-real simulation
testing scenario database construction
safety validation of autonomous driving
driving behavior modeling
分类号
TP.391.9 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于交通事故数据驱动的乘用车AEB高速公路测试场景构建
刘永涛
刘永杰
朱屹晨
惠志强
赵晨
《汽车技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
自动驾驶仿真测试技术驱动汽车产业智能跃迁
吴建平
李冠洲
赵帅
黄玲
《系统仿真学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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