面向自动驾驶汽车测试需求的关键场景要素提取方法

来源：中国血液净化杂志2025年第5期北京时间：

作者：赵祥模, 童星, 穆柯楠, 徐志刚, 惠飞, 闵海根

单位：1. 长安大学　信息工程学院，陕西　西安　710021","2. 长安大学　电子与控制工程学院，陕西　西安　710021

摘要：<p>当前构建自动驾驶汽车测试场景的过程中关键要素提取的客观准则和可解释性描述较少，多数研究未充分考虑要素间的影响关系，并且在选择场景要素时缺乏对测试需求的针对性，针对上述问题提出了面向自动驾驶汽车测试需求的关键场景要素提取方法。首先，从测试需求角度出发，解析了Ⅰ级行驶环境、Ⅱ级测试车辆硬件结构、Ⅲ级测试车辆功能模块3级场景要素。其次，与目前大多数方法只分析各个要素对自动驾驶汽车硬件结构和功能模块的直接影响不同，充分考虑各个要素通过互相影响而最终对功能模块产生直接和间接影响的事实，采用专家问卷调查法统计分析了同级和不同级要素之间的影响关系，将影响关系的程度分为强、中、弱、无4级并进行量化。再次，基于社会网络分析法，确定社会网络模型中的节点、关系、类型，构建了场景要素社会网络模型，生成节点关系矩阵和可视化图模型。然后，通过分析模型测量指标，选择卡兹（Katz）影响力指数表征各场景要素的重要度，并制定了关键要素提取流程。最后，针对国家标准《智能网联汽车　自动驾驶功能场地试验方法及要求》（GB/T 41798—2022）中的“交通信号识别及响应”和“周边车辆行驶状态识别及响应”功能测试，以及第四届世界智能驾驶挑战赛（WIDC）中行人安全避撞场景功能测试，进行场景要素重要度计算和关键场景要素提取，分别与标准已选关键场景要素列表以及对比文献试验结果进行对比分析。结果表明：通过计算社会网络模型中节点的Katz影响力，能够客观地表征场景要素的重要度，采用所提方法可以针对自动驾驶汽车不同测试需求合理地提取出关键场景要素。</p>

关键词：交通工程,场景要素提取,社会网络分析,自动驾驶汽车,场景测试