用于自动驾驶仿真测试的车——车事故场景复杂度评价

为解决自动驾驶仿真测试场景选取依据缺乏问题,进行了车车事故场景复杂度评价。从中国国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库中,筛选出670例车车事故;根据场景不同维度,提取13项变量;基于信息熵理论,建立了车车事故场景复杂度评价模型。用逻辑回归得到变量水平优势比,来计算水平复杂度;使用反向传播(BP)神经网络算法,获取场景各维度及变量权重。用该模型计算各个事故案例的场景复杂度,通过K-means聚类将场景复杂度分为4个等级,得到各场景具有优势占比的特征及死亡情况。结果表明:4级复杂度场景占比1.6%,但死亡率高达90.9%,此类场景值得重点关注。