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申请/专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
摘要：本发明是一种智能驾驶测试路线生成方法，通过定义道路静态场景复杂度极其计算法方法，构建道路场景复杂度模型，过滤出高场景复杂度的路段，再通过地图工具，将各路段进行衔接，得到一条连续的高场景复杂度测试路线。本方法筛选后的路线，单位里程内的场景复杂度高，选择此路线可以增加驾驶辅助系统感知、融合的难度，提高系统运行负载，达到提升测试效率的目的。
主权项：1.智能驾驶测试路线生成方法，其特征在于，包括如下步骤：1定义道路静态场景复杂度模型及其计算方法：道路静态场景复杂度模型中包含核心场景要素，根据要素类型按布尔值与非布尔值分别计算单一场景要素复杂度Ci；对于布尔值类型要素，在场景中出现其单一场景要素复杂度Ci即为1，否则为0；对于非布尔值类型要素，按如下公式进行归一化处理，得出单一场景要素复杂度：坡度： 式中：gra代表道路满足目标值的平均坡度，目标值gra≥3％；w代表经验系数；i代表不同的场景要素；曲率： 式中：cur代表道路满足目标值后的平均曲率，目标值＞0.004；2定义路段场景复杂度Cj作为客观指标，并引入历史故障占比对复杂度进行修正：将不同静态要素导致的历史故障占比作为修正系数k，对道路静态场景复杂度进行校正，使道路静态场景复杂度模型与历史故障保持正相关性，计算路段场景复杂度Cj，公式如下： 式中：n为场景要素；m为此场景在本路段出现的频次或满足目标值的里程；3采集真实道路场景，获得路段静态场景数量，并以Xkm对所有采集路面进行等分，统计计算每个Xkm道路内的路段场景复杂度Cj，对计算出的Cj进行横向比较，得到路段复杂度梯度模型；4测试路线生成:通过地图软件对离散的高复杂度路段进行连接，生成一条连续的高复杂度的测试路线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆长安汽车股份有限公司 一种智能驾驶测试路线生成方法
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