华南理工大学学报(自然科学版)

作者：武彪, 任洪泽, 郑联庆, 朱西产, 马志雄

单位：同济大学 汽车学院，上海 201804

关键词：自然驾驶行为特证,复杂场景,天气复杂度,交通复杂度,支持向量机,信息熵理论

基金：国家重点研发计划项目(2022YFB2503404)

智能驾驶系统测试评价作为智能网联汽车研发的重点，需要重点关注车辆在复杂气象和复杂交通流场景中的真实性能表现。该研究提出一种基于天气复杂度和交通复杂度的复杂场景构建方法，用于满足复杂交通环境导航智能驾驶的测试需求。基于中国大型实车路试项目（China-FOT）自然驾驶数据，分析车辆速度、纵向加速度、横向加速度、横摆角速度等车辆动力学参数，通过拟合安全边界包络线构建驾驶行为风险等级，筛选提取自然驾驶危险工况，用于明确导航智能驾驶功能安全相关的基本场景类型，通过基于多动态目标物基础场景关联特征组合的交通交互行为耦合方法构建复杂场景类型；基于量化的自然天气因素，通过自然驾驶行为特征分布，构建光照因素、降雨因素、雾气因素等影响指标表征天气复杂度；基于信息熵理论，通过支持向量机方法和K-折交叉验证方法，构建相遇角度、相对距离、相对速度等复杂度参数，用于表征复杂场景的交通状态；针对复杂场景开展封闭场地实车试验，通过真实的测试性能评价参数得到测试场景的复杂度，验证复杂场景的合理性。为导航智能驾驶功能构建能够表征真实复杂交通环境的测试场景，为智能网联汽车智能驾驶系统的优化迭代提供支持。

来源：2025年第2期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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