自动驾驶测试场景库的构建及评价方法
继承其所有要素的风险性的最大值,如下式所示。
要素与场景的复杂性可以为量化和标注要素与场景的复杂程度提供筛选的参考,并为采样特定量级的场景用例子集(颗粒度可控)提供支撑。前文提到,场景库要想支撑到测试的用途,其关键在于采样与筛选机制是否可以匹配自动驾驶功能的测试需求,而测试需求的关注点之一在于,如何在保证一定的覆盖性的前提下降低场景的量级。通过对要素进行特征标注可以避免采样和筛选时对相似的场景进行多次采样,以此来权衡场景的覆盖性与量级。要素的复杂性拟分为5个等级,即,数值分别表示不复杂到非常复杂。基于定性原则,场景的复杂性继承其所有要素的复杂性的平均值,此外,设定复杂要素数量指标,以阈值确定某一要素是否为复杂要素,并将复杂要素数量赋值给场景的复杂性评价结果,如下式所示:
其中,为指示函数,当条件成立时其值为1,否则为0。
-
汽车测试网V课堂
-
微信公众号
-
汽车测试网手机站
最新资讯
-
纽北(Nürburgring Nordschleife)赛道介
2024-11-22 09:17
-
虚拟验证先行丨集成多学科方法,让电池生产
2024-11-22 09:10
-
新品上市 | Fusion-LN 数据采集的下一个飞
2024-11-22 09:08
-
车规级V2X芯片- 汽车移动通信功能核心
2024-11-22 09:03
-
BEV端到端视觉论文合集|从不同的视角解析BE
2024-11-22 09:00