摘要
为了推动智能驾驶汽车的应用发展，应对其进行准确可靠的测试评价分析。本文针对高速匝道合流交通场景提出了一种基于自然驾驶数据的智能驾驶控制系统测试评价方法，通过研究组合测试场景生成方法构建匝道合流区基础场景测试用例，利用动态场景关键指标提取两辆干扰车工况下匝道合流关键测试用例作为仿真测试试验的场景。搭建仿真测试试验对不同场景工况下的智能驾驶控制系统综合性能进行评价分析，其中评价过程为评价指标体系搭建、指标权重系数分配、指标阈值筛选以及评分模型选择。本文对智能驾驶控制系统的综合性能进行测试评价研究，主要包括以下内容： （1）构建匝道合流区基础场景测试用例。以两辆干扰车工况下平行式加速车道匝道合流区为例，提取交通场景要素，在不考虑静态场景要素影响的条件下将车辆行驶的动态要素进行参数化，运用成对组合方法对动态场景参数进行组合生成基础测试用例，通过场景仿真验证参数设计的有效性。 （2）抽样生成符合自然驾驶场景参数分布的关键测试用例。采用无人机航拍高速匝道交通环境，利用视频识别追踪软件对自然驾驶数据进行识别记录，对高速匝道合流区冲突特征及驾驶特征进行统计分析，从得到的各场景参数的概率分布进行抽样生成典型测试用例。根据定义的考虑侧向碰撞时间度量指标筛选得到关键测试用例，为后续仿真测试试验奠定场景基础。 （3）针对智能驾驶控制系统建立综合的评价体系和客观评分模型。利用交通冲突模型确定总指标层为行驶安全性和高效性的评价指标体系，模糊聚类分析自然驾驶指标数据确定指标阈值，AHP层次分析法结合CRITIC赋权法确定各层级指标权重，灰色关联评分模型计算总体关联度代表了智能驾驶控制系统的综合水平。 （4）搭建智能驾驶仿真测试试验验证不同场景工况下智能驾驶车辆综合性能。利用仿真软件对主车在原车道和邻车道上均有干扰车存在时的场景进行了在不同车速下换道工况的仿真测试分析，利用车辆指标权重分配方法和灰色关联评分模型对车辆性能进行综合分析。
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