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自动驾驶汽车测试场景基元自动提取方法
文献摘要：
本文中提出了一种基于自然驾驶数据库的自动驾驶汽车测试场景基元自动提取方法.以隐马尔科夫模型为框架,采用向量自回归模型为观测概率分布函数,采用层次狄利克雷过程为模型进行先验分布和后验更新,通过解耦过程和黏性过程抑制模型隐状态的快速切换,实现给定观测数据下隐状态的求解,并根据隐状态对场景基元进行自动划分.最后,以一段随机自然驾驶序列为例进行了算法测试验证,结果表明,所提出的方法可从自然驾驶数据库中非参数地、可解释地、全自动地提取测试场景基元,所提取的场景基元具有明确的物理意义,可为基于场景的自动驾驶汽车测试奠定良好基础.
文献关键词：
自动驾驶汽车测试;场景基元提取;自然驾驶数据库;隐马尔可夫模型
中图分类号：
作者姓名：
朱冰;孙宇航;赵健;张培兴;范天昕;宋东鉴
作者机构：
吉林大学,汽车仿真与控制国家重点实验室,长春 130022
文献出处：
引用格式：
[1]朱冰;孙宇航;赵健;张培兴;范天昕;宋东鉴-.自动驾驶汽车测试场景基元自动提取方法)[J].汽车工程,2022(11):1647-1655
A类：
自然驾驶数据库,场景基元提取
B类：
自动驾驶汽车测试,测试场景,自动提取,隐马尔科夫模型,向量自回归模型,观测概率,概率分布函数,狄利克雷过程,先验分布,解耦,黏性,快速切换,观测数据,算法测试,测试验证,非参数,可解释,物理意义,良好基础,隐马尔可夫模型
AB值：
0.200842
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