【摘 要】
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数字孪生（Digital Twin,DT）技术从现实世界的驾驶数据中提取测试场景,被认为是智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle,ICV）道路测试的有效解决方案。如何从真实驾驶数据中提取并识别关键测试场景成为研究热点。本文以此问题展开研究,提出了新的DT测试场景选择方法。考虑了碰撞风险、交通因素,定义了三类典型应用场景——前向碰撞预警（Forwarding Col
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数字孪生（Digital Twin,DT）技术从现实世界的驾驶数据中提取测试场景,被认为是智能网联汽车（Intelligent Connected Vehicle,ICV）道路测试的有效解决方案。如何从真实驾驶数据中提取并识别关键测试场景成为研究热点。本文以此问题展开研究,提出了新的DT测试场景选择方法。考虑了碰撞风险、交通因素,定义了三类典型应用场景——前向碰撞预警（Forwarding Collision Warning,FCW）、变道预警（Lane Change Warning,LCW）和十字路口碰撞预警（Intersection Collision Warning,ICW）的关键度评估因素,提出了基于数据增强的融合长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）、自编码网络（Autoencoder,AE）、注意力机制（Attention Model,AM）的LSTM-AE-AM深度学习模型识别关键场景。本文主要研究内容为:（1）分析了三类典型应用场景的碰撞风险和交通因素,定义了场景关键度评价因素,以支持关键场景识别的研究。（2）对重庆车辆检测研究院提供的实车驾驶数据集进行预处理,重构车辆轨迹解决原始数据集中车辆轨迹存在的漏帧、异常点、噪音问题。从原始数据集中提取三类典型应用场景形成新的场景数据集并进行聚类,为关键场景识别模型提供标签。（3）针对新构建的场景数据集样本不均衡的问题,根据场景数据的时空特性构建特征,利用深度卷积生成对抗网络（Deep Convolution Generative Adversarial Networks,DCGAN）扩充关键场景样本,进行数据增强。（4）提出LSTM-AE-AM关键测试场景识别模型,模型通过基于LSTM的AE提取高维数据特征,进行预训练,进而结合注意力机制赋予重要特征更多权重,达到了挖掘关键测试场景的效果。（5）在数据集上进行对比实验,验证了预处理方法、数据增强模型和LSTM-AE-AM关键场景识别模型的有效性。最后介绍了基于本文研究和以往工作开发的基于DT的蜂窝车用无线通信（Cellular Vehicle-to-Everything,C-V2X）测试系统。
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