【摘 要】
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近年来,随着自动驾驶技术的快速发展,如何保障自动驾驶汽车的安全性成为业内亟需解决的难题。自动驾驶汽车在投放市场前,需要通过大量的测试来保障汽车的安全性,如虚拟仿真测试、封闭场地测试和道路测试等,其中基于场景的虚拟仿真测试是自动驾驶汽车在功能开发和验证阶段最重要的测试方法之一。本文利用国家车辆事故深度调查体系（National Automobile Accident In-Depth Investi
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近年来,随着自动驾驶技术的快速发展,如何保障自动驾驶汽车的安全性成为业内亟需解决的难题。自动驾驶汽车在投放市场前,需要通过大量的测试来保障汽车的安全性,如虚拟仿真测试、封闭场地测试和道路测试等,其中基于场景的虚拟仿真测试是自动驾驶汽车在功能开发和验证阶段最重要的测试方法之一。本文利用国家车辆事故深度调查体系（National Automobile Accident In-Depth Investigation System,NAIS）中的切入型事故场景数据,提出一种基于重要性采样的组合测试场景泛化生成方法,以快速提取危险场景,提高测试效率。主要开展了以下几个方面的研究:（1）介绍NAIS数据采集分析标准,将NAIS数据与公安部道路交通事故统计年报数据的主要特征进行对比,表明NAIS数据具有中国道路交通事故特征的代表性,并从NAIS数据库中筛选提取23起切入型事故场景,并对切入场景影响较大的关键动态参数分布进行建模,作为本文研究的数据基础。（2）基于Pre Scan和MATLAB/Simulink仿真软件的联合仿真测试平台,搭建主车ACC-AEB联合控制算法,并对模型有效性进行了验证。编写MATLAB自动化测试脚本,对泛化生成的大量测试场景进行自动化仿真测试并输出测试结果。（3）将场景参数进行均匀分布假设,对均匀分布模型随机采样生成参数样本,利用PICT组合测试工具泛化生成测试场景并进行仿真测试,基于仿真测试结果提出场景安全边界模型。（4）提出一种基于重要性采样的组合测试场景泛化生成方法,基于原始分布模型与安全边界模型进行重要性采样,利用重要性采样交叉熵算法对原分布模型进行偏移迭代得到新分布模型。并对重要性采样前后两种分布模型进行泛化生成大量测试场景,分别对其进行自动化仿真测试,对测试结果进行对比分析,探究此研究方法的有效性。基于原始分布模型与重要性分布模型的测试场景对比仿真测试结果表明此方法可明显提高场景的危险程度,能有效增加危险场景的采样概率,提高测试效率,在工程应用上可降低研发和测试成本。
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