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申请/专利权人：同济大学
申请日：2023-07-31
公开（公告）日：2025-01-17
公开（公告）号：CN117079455B
专利技术分类：.检测要统计或要控制的交通运动（G08G1/07至G08G1/14优先；道路收费收费或对车辆、车主的收费入G07B15/06）[2006.01]
专利摘要：本发明公开了一种全域加速优化搜索的高风险驾驶场景辨识方法，包括：S1、通过切分模块将全域驾驶场景切分成若干个场景群；S2、通过辨识模块建立优化问题，并对各场景群进行数据收集，计算得到各场景群的风险程度，并根据风险程度值辨识出其中的风险场景群；S3、通过探索模块将在风险场景群中确定一个探索方向，并沿着探索方向将风险场景群切分成若干个场景子群，并找出其中的高风险场景，再判断是否找到足够的高风险场景；当判断找到足够的高风险场景，停止高风险场景辨识，当判断未找到足够的高风险场景，则返回步骤S2。根据本发明，能够对全域驾驶场景进行搜索，保证高覆盖，同时加速高风险场景的辨识，提高效率，推动基于场景的自动驾驶测试。
专利权项：1.一种全域加速优化搜索的高风险驾驶场景辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过切分模块将全域驾驶场景切分成若干个场景群；S2、通过辨识模块建立优化问题，并对各场景群进行数据收集，计算得到各场景群的风险程度，并根据风险程度值辨识出其中的风险场景群；步骤S2中优化问题为搜索候选高风险场景，候选高风险场景具有最高风险程度的场景，搜索是在未测试过的场景中进行的，优化问题具体为： ；其中，为一个还未被测试过的场景的初始状态；为还未被测试过的场景的初始状态集合；S3、通过探索模块将在风险场景群中确定一个探索方向，并沿着探索方向将风险场景群切分成若干个场景子群，并找出其中的高风险场景，再判断是否找到足够的高风险场景；当判断找到足够的高风险场景，停止高风险场景辨识，当判断未找到足够的高风险场景，则返回步骤S2；探索方向确定具体为： ；其中，为在风险场景群中要素维度的探索价值，具体为： ；其中，为在风险场景群中第个归一化要素的最大取值；为最小取值；场景子群切分具体为： ；其中，为一个场景子群；为场景子群的数量，并且是一个偶数。
百度查询： 同济大学 一种全域加速优化搜索的高风险驾驶场景辨识方法
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