摘要
测试场景在自动驾驶汽车开发过程中有着重要的作用，测试场景的完备程度有助于验证自动驾驶汽车感知和决策控制等能力。但在自然驾驶场景库中非安全关键场景占据主导地位，而危险关键场景的发生占比很小，这导致在测试中可供选择的危险关键场景数量非常有限，不能充分验证自动驾驶汽车的行驶安全性。本文针对自动驾驶汽车关键测试场景的生成方法进行研究，主要研究内容如下： ①基于功能测试的概念，提出利用故障树分析对待测功能的故障原因进行定性和定量的分析，从而确定待测场景中组成要素的方法。基于主车周围干扰车相对主车的位置和运动方向，采用成对组合的方法按照车道数“由少及多”，干扰车数量“以简代繁”的原则设计了不同复杂度的测试场景组合群。生成了两车道路段和三车道路段上包含主车的车道保持行为、换道行为和横向跟随偏驶行为的功能场景库。 ②分析了不同控制方法的优缺点，基于模型预测控制选用纵横向解耦的运动规划与控制框架，设计了主车根据干扰车的状态而自主换道的控制算法。换道控制算法考虑了主车换道时发生的三种情况，能够使主车在换道过程中实时地进行局部动态规划。在Matlab/Simulink和Carsim的联合仿真平台下对主车以不同车速在三种工况下进行换道的情况进行了仿真验证，验证了该换道控制算法能够满足实时性和舒适性要求，为后续章节生成逻辑场景库奠定了良好的算法仿真基础。 ③基于换道的最小安全距离模型设计了换道场景的参数，利用成对组合的方法将参数进行组合，得到了376组基础动态场景参数。基于仿真利用4个安全性指标和2个舒适性指标对基础动态场景参数进行筛选，得到了含有166组动态场景参数的关键逻辑场景，占场景总组数的22%，与自然驾驶场景数据中危险关键场景发生占比仅为2%相比，大大增加了危险关键场景的个数。利用加权欧式距离对166组动态场景参数进行了聚类处理，得到了31组具有代表性的动态场景参数。最后基于任务表单组合法设计了两车道路段上主车换道功能下的包含静态要素和动态要素的具体关键场景。
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