典型文献
用于自动驾驶仿真测试的车—车事故场景复杂度评价
文献摘要：
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.
文献关键词：
自动驾驶;车—车事故;事故场景;复杂度;信息熵
中图分类号：
作者姓名：
李平飞;金思雨;胡文浩;高立;车瑶栎;谭正平;董小飞
作者机构：
西华大学汽车与交通学院,成都 610039,中国;四川西华交通司法鉴定中心,成都 610039,中国;国家市场监督管理总局缺陷产品管理中心,北京 100191,中国;上海机动车检测认证技术研究中心有限公司,上海 201805,中国
文献出处：
引用格式：
[1]李平飞;金思雨;胡文浩;高立;车瑶栎;谭正平;董小飞-.用于自动驾驶仿真测试的车—车事故场景复杂度评价)[J].汽车安全与节能学报,2022(04):697-704
A类：
B类：
自动驾驶,驾驶仿真,仿真测试,事故场景,场景复杂度,测试场景,车车,深度调查,查体,NAIS,不同维度,信息熵理论,逻辑回归,变量水平,优势比,平复,反向传播,神经网络算法,事故案例,means,各场,死亡情况
AB值：
0.359923
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