自动驾驶极限道路线形测试场景生成方法

来源：中国血液净化杂志2025年第8期北京时间：

作者：南春丽, 阎子涵, 杨澜, 赵祥模, 宁航, 靳明辉

单位：长安大学 信息工程学院，陕西 西安 710064 School of Information Engineering, Chang'an University, Xi'an 710064, Shaanxi, China","西安建筑科技大学 城市发展与现代交通学院，陕西 西安 710043 College of Urban Development and Modern Transportation, Xi'an University of Architecture and Technology, Xi'an 710043, Shaanxi, China

摘要：<title>摘要：</title> <p>极限道路线形是影响交通安全的主要因素之一，同时极限场景测试也是自动驾驶测试面临的主要挑战。针对目前自动驾驶测试较少考虑极限道路线形的问题，从道路线形设计的角度，提出一种极限道路线形测试场景生成方法。使用基于设计理论方法和融合模型-数据驱动方法，提出了未建道路条件下的线形自动生成方法和既有道路条件下的生长因子算法，构建自动驾驶极限道路线形测试场景。未建道路条件下，依据规范和标准，将线形场景分为5种，通过改变元素极限参数、缩放、旋转等几何变换扩充基于设计的线形场景样本量；既有道路条件下，从高精度遥感影像中提取典型真实道路线形组成及几何特征参数。针对缓和曲线线形元素难以识别的问题，建立了分段数学模型，将整个道路线形分割为基本线形组成元素；设计了LSTM-GRU网络，识别基本线形组成元素类型，给出了生长因子算法，计算各基本线形组成元素几何特征参数。使用PreScan仿真平台和自动驾驶封闭测试场地，进行仿真测试和实车测试。结果表明：生成的极限道路线形场景安全系数均接近极限值1，变异系数均接近极限值10%；在标准规定的范围内，可以作为极限道路线形测试场景。</p>

关键词：交通工程,道路线形,自动驾驶测试,极限场景生成,模型驱动,数据驱动