典型文献
基于事故数据的智能汽车安全测试场景研究
文献摘要：
基于场景的测试是检测无人驾驶汽车安全性的重要手段,我国目前的智能汽车测试场景缺乏对多种复杂环境因素的考虑.据此,参考现有测试规程,结合大量车辆事故数据,建立考虑了复杂环境因素的智能车无人驾驶系统测试场景.首先,对交通事故记录数据进行筛选,将其中的轿车事故数据分为车与车相撞的事故,车与物体相撞的事故以及车与行人相撞的事故三类;然后,使用改进Apriori算法提取其中的关联规则,提出了对致命交通事故和严重交通事故发生的提升度指标,筛选出对致命事故和严重事故发生的提升度大的关联规则;最后结合现有测试规程,建立了充分考虑交通条件和自然环境因素的智能汽车安全测试场景.
文献关键词：
智能车测试场景;交通事故;改进Apriori算法;事故严重性
中图分类号：
作者姓名：
黄妙华;王思楚
作者机构：
武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,湖北 武汉 430070;汽车零部件技术湖北省协同创新中心,湖北 武汉 430070;武汉理工大学汽车工程学院,湖北 武汉 430070
文献出处：
引用格式：
[1]黄妙华;王思楚-.基于事故数据的智能汽车安全测试场景研究)[J].机械设计与制造,2022(10):23-27
A类：
车辆事故数据,智能车测试场景
B类：
智能汽车,汽车安全,安全测试,无人驾驶汽车,汽车测试,复杂环境,无人驾驶系统,系统测试,交通事故,轿车,相撞,Apriori,关联规则,致命,严重事故,交通条件,自然环境因素,事故严重性
AB值：
0.236889
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