【摘 要】
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自动驾驶是解决当前交通问题最受关注的技术之一。真正意义上的自动驾驶车辆在十年前已经开始测试运行,自动驾驶车辆的首要目标是保证行驶时的安全性,但在真实道路上运行时还是很难保证绝对安全,因此针对自动驾驶车辆的测试研究十分必要。本文主要的研究分为以下两个方面:（1）测试场景库构建框架以当前的自动驾驶测试场景库为研究对象,首先对目前自动驾驶测试场景生成方法进行分析总结,提出了测试场景库构建的框架:确立功能
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自动驾驶是解决当前交通问题最受关注的技术之一。真正意义上的自动驾驶车辆在十年前已经开始测试运行,自动驾驶车辆的首要目标是保证行驶时的安全性,但在真实道路上运行时还是很难保证绝对安全,因此针对自动驾驶车辆的测试研究十分必要。本文主要的研究分为以下两个方面:（1）测试场景库构建框架以当前的自动驾驶测试场景库为研究对象,首先对目前自动驾驶测试场景生成方法进行分析总结,提出了测试场景库构建的框架:确立功能场景库、构建交互场景库、形成冲突场景库、构建测试场景库。并利用该框架创建了直行路段、十字路口和T型路口三种典型路段的测试场景。（2）时空耦合测试场景构建基于构建的三种路段的测试场景库,提出了一种时空耦合测试场景构建方法。将直行路段的场景、十字路口场景以及T型路口场景按照场景语义最大性、语义完整性、语义连续性等时空耦合场景构建规则,生成了基于路线的时空耦合测试场景。通过使用Carla仿真平台提供的多种不同特征的地图,选择地图的不同路线进行时空耦合场景测试,对自动驾驶车辆在时空耦合场景中的运行时的测试结果与在非时空耦合场景中运行时的测试结果进行对比分析。测试结果表明:在单路线的不同时空耦合场景中测试时,自动驾驶车辆测试时间效率最高提升了约45%,同时又选择自动驾驶车辆在两种地图的多条路线上进行时空耦合场景测试,测试时间效率分别提升约23%和31%。同时,还选择了两种地图中的测试路线对自动驾驶车辆在时空耦合场景和非时空耦合场景中测试,自动驾驶车辆在时空耦合场景测试相比于非时空耦合场景测试时的速度波动大,加速度变化剧烈,TTC风险阈值出现次数多。
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