面向多维度逻辑场景的自动驾驶安全性聚类评价方法

准确可靠的安全性测试评价是自动驾驶汽车推广应用的基础,但自动驾驶汽车行驶环境复杂多变,传统方法无法满足其安全性评价需求。本文中建立了一种面向多维度逻辑场景的自动驾驶安全性聚类评价方法。首先基于高斯模型对多维度逻辑场景下的遍历测试危险参数结果进行聚类;然后利用聚类结果,提出危险域离散度、危险域范围两个基本评价指标,并将其耦合形成自动驾驶安全性聚类评价参数——场景危险率;最后应用本文提出的方法对一种黑盒自动驾驶算法进行了测试评价。结果表明,本文提出的自动驾驶安全性聚类评价方法可综合考虑算法在多维度逻辑场景下的统计学规律,获得量化指标,实现更为全面的科学评价。