面向自動駕駛邏輯場景評價的危險域識別方法

摘要： 如何評價自動駕駛安全性測試的全面性已成為亟待解決的問題。為此，面向邏輯場景評價提出全面性、準(zhǔn)確性、可見性的評價目標(biāo)。進而，提出面向邏輯場景危險域模態(tài)、分布和占比的危險域識別方法，基于離散的具體場景測試結(jié)果，在邏輯場景層級全面評估被測系統(tǒng)的安全性。首先，基于Mean Shift算法對具體危險場景聚類實現(xiàn)危險域分區(qū)，以發(fā)現(xiàn)不同危險場景類別；其次，采用基于特征選擇記憶化的決策樹算法劃...