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基于自组织K-means的城市道路VRU事故场景复杂度评价
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作者 程瑞 卢春成 +3 位作者 袁泉 崔涛 to.jeremy 王涛 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第3期386-395,共10页
为了满足智能汽车避撞系统验证中高风险测试环境的需要,同时丰富面向弱势道路使用者(VRU)的自动驾驶场景评价内容和方法,该文通过对广西桂林市2016—2020年交通事故案例收集整理,筛选得到1429例汽车与VRU碰撞事故数据;依据事故调查经验... 为了满足智能汽车避撞系统验证中高风险测试环境的需要,同时丰富面向弱势道路使用者(VRU)的自动驾驶场景评价内容和方法,该文通过对广西桂林市2016—2020年交通事故案例收集整理,筛选得到1429例汽车与VRU碰撞事故数据;依据事故调查经验选取了13种风险因素,基于自组织K-means聚类分析构建了10类适用于中国城市交通状况的汽车与VRU碰撞的典型场景;利用信息熵理论建立了VRU典型场景复杂度评价模型,通过联合logistic模型与反向神经(BP)网络确定变量状态及各维度权重,计算得到各类场景复杂度;运用Guass混合模型对复杂度进行聚类,最终获得4个场景复杂度等级。结果表明:在限速30km/h的道路上,夜间直行汽车与横穿马路的电动自行车在非人行横道区域发生侧面碰撞的场景复杂度最高。该文的研究成果可为智能汽车安全性测试提供具备中国城市道路特征的实验场景,同时为车外VRU避撞方案和决策的制定提供一定的依据。 展开更多
关键词 弱势道路使用者(VRU) 智能汽车 典型场景 自组织K-means聚类分析
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