面向自动驾驶仿真测试的高覆盖切入场景库生成方法
来源：中国血液净化杂志2024年第7期北京时间：
作者：李鹏辉, 董倩茹, 袁赫男, 胡文浩, 孙巍, 谷远利, 董春娇
单位：1. 北京交通大学 交通运输学院，北京 100044","2. 中国汽车工程研究院股份有限公司 智能汽车安全技术全国重点实验室，重庆 401122","3. 国家市场监督管理总局缺陷产品召回技术中心 国家市场监管重点实验室（产品缺陷与安全），北京 100101","4. 公安部交通管理科学研究所 道路交通安全公安部重点实验室，江苏 无锡 214151
摘要：<p>为解决虚拟仿真测试所需高覆盖场景的生成难题，以自动驾驶车辆事故高发的高速公路切入场景为研究对象，基于搭载多源传感器实车采集的自然驾驶数据，开发基于规则的切入场景自动提取算法；选取核心场景要素建立基于运动学特征的车辆切入轨迹模型，量化分析模型参数分布特征；基于高斯混合模型构建多维度逻辑场景参数联合概率密度函数，在此基础上提出基于哈密尔顿蒙特卡洛（Hamiltonian Monte Carlo，HMC）采样与Jensen-Shannon（JS）散度覆盖度表征的多维空间场景参数高覆盖生成方法。基于所提取的2 422例车辆切入片段研究发现：①基于起始时刻主车速度<i>V</i><sub>e0</sub>、相对速度<i>V</i><sub>r0</sub>、车距<i>D</i><sub><i>x</i>0</sub>、切入时长<i>T</i>、切入车辆横向加速度<i>a<sub>y</sub></i>和纵向加速度<i>a<sub>x</sub></i>六参数的横纵向运动学模型可有效表征切入车辆运动轨迹，平均拟合均方根误差为0.7 m；②八分量高斯混合模型对切入场景参数的联合概率密度分布拟合效果最佳；③JS散度随着场景采样数量的增加快速下降而后逐渐收敛至0.01，表明HMC方法可实现切入场景参数的快速采样与高覆盖生成；④本方法实现切入数据集片段信息全覆盖所需场景生成数量为2 160个，相比于传统马尔科夫蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）方法所需场景生成量缩小约73倍，测试效率显著提高，推荐用于高速公路全量切入场景库构建。提出的切入场景轨迹模型与高覆盖生成算法具有可解释性、高覆盖度、生成快捷的特点，将为自动驾驶虚拟仿真测试提供有力支撑。</p>
关键词：交通工程,高覆盖场景生成,哈密尔顿蒙特卡洛,仿真测试场景,自动驾驶,切入
