面向自动驾驶开发测试的切入场景风险评价与建模

来源：中国血液净化杂志2025年第8期北京时间：

作者：李鹏辉, 周逻雁, 胡越宁, 董倩茹, 胡文浩, 胡孟夏, 肖凌云

单位：北京交通大学 交通运输学院，北京 100044 School of Traffic and Transportation, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China","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 State Key Laboratory of Intelligent Vehicle Safety Technology, China Automotive Engineering Research Institute Co.Ltd., Chongqing 401122, China","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督管理总局重点实验室（产品缺陷与安全），北京 100101 State Key Laboratory of SAMR (Defective Product and Safety), SAMR Defective Product Recall TechnicalCenter, Beijing 100101, China

摘要：<title>摘要：</title> <p>周边车辆切入是造成当前自动驾驶车辆事故的高发场景之一，原因在于切入场景风险致因机理尚不清晰，精准评估模型尚未建立。基于真实道路实车自然驾驶数据提取3万例切入车辆轨迹与视频片段，通过碰撞时间等客观风险指标筛选出489例不同风险等级的切入片段；随后，设计了考虑自动驾驶车辆特性的切入场景风险主观评价问卷，招募自动驾驶开发与测试工程师开展主观风险评价与访谈研究，获取了自动驾驶车辆视角下各切入片段主观风险等级及风险因素，构建了面向自动驾驶车辆且涵盖24个动静态因素的切入场景风险数据集；最后，构建了基于随机参数有序Logit的切入场景风险量化评估模型。研究结果表明：①路口、车道线变化等道路因素分别导致切入场景危险概率增大0.3%、17.9%；②夜间、阴雨等气象因素分别导致切入场景危险概率增大19.4%、23.3%；③切入车辆为异形车辆、周边存在非机动车、行人等交通参与者因素分别导致场景危险概率增加10.6%、17.9%、32.8%，周边车辆数量每增加1个单位场景危险概率增加0.6%；④在车辆运动特征因素中，切入初始时刻两车间距、相对速度每增加1个单位危险概率分别降低0.3%、1.04%，初始时刻横向车距、切入过程切入车减速量每增加1个单位危险概率增加0.5%、0.6%。可见弱势群体目标物、异形切入车辆、低能见度、车道线变化以及压线遮挡是当前自动驾驶在切入场景下的高风险要素，需重点优化相应感知决策算法。</p>

关键词：交通工程,切入场景风险评估,随机参数有序Logit模型,自动驾驶,风险因素