【摘 要】
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随着我国智能驾驶与V2X技术的发展,越来越多的车辆落地便拥有单车智能驾驶的部分功能。目前智能驾驶与V2X技术的交互壁垒还未完全打通,存在许多未知的场景。对于研究场景要素初期,可以从合适的场景入手。高速公路匝道分流区具有主道与减速车道限速不同、减速车道切入行为较多的特点,是研究两项关键技术结合的合适场景。鉴于此现状,本文基于标准化分流区道路将场景要素列举出来,运用关键要素的提取方法,将场景特征化。根
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随着我国智能驾驶与V2X技术的发展,越来越多的车辆落地便拥有单车智能驾驶的部分功能。目前智能驾驶与V2X技术的交互壁垒还未完全打通,存在许多未知的场景。对于研究场景要素初期,可以从合适的场景入手。高速公路匝道分流区具有主道与减速车道限速不同、减速车道切入行为较多的特点,是研究两项关键技术结合的合适场景。鉴于此现状,本文基于标准化分流区道路将场景要素列举出来,运用关键要素的提取方法,将场景特征化。根据经验和法规选取合适的要素范围后利用仿真软件进行批量仿真。选择贝叶斯网络推理来对仿真结果中场景的危险度进行评价。调用Matlab中的BNT工具箱对仿真结果进行贝叶斯网络建模。得到网络结构图后对模型中的关联关系进行分析、参数学习。然后根据贝叶斯网络结构分析关键要素之间的影响。根据仿真结果结果进行危险度等级划分。通过将所有和最终形态相关的链式关系列举出来量化分析,把与危险度关联最大的关键要素筛选出来。最后发现和车辆事故形态有直接关系的是主车车速、天气情况和道路形式。而在各种要素的相互影响下,路面附着系数与V2X影响范围对是否发生事故的影响较大;路面附着系数与天气情况对是否发生轻微追尾事故的影响较大;天气情况、自车车速和道路形式对是否发生严重追尾事故的影响较大。最后基于以上分析,对降低场景危险等级提出相应要素参数对策。对策分为两部分,一是在已有分流区道路上对车辆的速度进行分级建议。二是已知该道路的一些事故数据或天气数据的基础上,对道路进行改造的参数推荐。参数推荐值是仿真测试中的安全边界,因此对设计车路协同道路和生成仿真测试用例有参考一定意义
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