基于生成对抗网络的自动驾驶交通场景生成

来源：电子测量技术杂志2023年第14期北京时间：

作者：景荣荣，吴兰，张坤鹏

单位：1.河南工业大学电气工程学院 郑州 450001; 2.河南工业大学机电工程学院 郑州 450001; 3.清华大学自动化系 北京 100084

摘要：自动驾驶汽车是智能交通的重要组成部分，也是未来交通的发展趋势。提高自动驾驶技术的可靠性需要对自动驾驶汽车进行广泛的测试。然而，进行实车路测成本高昂且风险较高。如何建立模型生成多样且真实的交通场景，在测试自动驾驶技术的时候显得尤为重要。针对自动驾驶交通场景生成问题，提出了一个基于生成对抗网络的交通场景生成模型TSG-GAN。TSG-GAN模型利用丰富的交通场景数据（如车道的几何形状、人行横道、交通信号、周围车辆等）快速生成真实且多样的交通场景。在设置车辆驾驶意图的情况下，TSG-GAN模型可以精确地生成现实中未观察到的真实交通场景。通过在公开数据集上进行测试，验证了该模型的有效性。

关键词：自动驾驶;交通场景生成;虚拟测试场景;生成对抗网络

基金资助：国家自然科学基金（61973103，62002101）项目资助