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基于树结构Parzen估计器的自动驾驶仿真测试关键场景生成方法
1
作者
秦琴
杨志胜
+2 位作者
李道鑫
沈知玮
曹晓琳
《汽车技术》
北大核心
2025年第5期39-46,共8页
针对高维空间中生成关键场景场景数量呈指数增长,传统人工构造或随机搜索方法难以兼顾覆盖率与效率问题,提出基于单目标树结构Parzen估计器(TPE)和多目标树结构Parzen估计器(MOTPE)的搜索方法。通过CARLA模拟器搭建软件在环自动化仿真...
针对高维空间中生成关键场景场景数量呈指数增长,传统人工构造或随机搜索方法难以兼顾覆盖率与效率问题,提出基于单目标树结构Parzen估计器(TPE)和多目标树结构Parzen估计器(MOTPE)的搜索方法。通过CARLA模拟器搭建软件在环自动化仿真测试框架,以天气要素为例,对比不同搜索算法的关键场景生成效果。试验结果表明:基于TPE的搜索方法和基于MOTPE的方法相较于随机搜索方法生成的关键场景数量分别提高3.11倍和2.06倍,MOTPE方法的场景质量方面是TPE的1.53倍,配合场景自动化生成与测试框架,可有效解决场景数量爆炸问题,发现具有高测试价值的场景。
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关键词
自动驾驶
场景生成
TPE
motpe
CARLA
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职称材料
题名
基于树结构Parzen估计器的自动驾驶仿真测试关键场景生成方法
1
作者
秦琴
杨志胜
李道鑫
沈知玮
曹晓琳
机构
上海第二工业大学智能制造与控制工程学院
新南威尔士大学电气工程与通信学院
吉林大学汽车工程学院
出处
《汽车技术》
北大核心
2025年第5期39-46,共8页
文摘
针对高维空间中生成关键场景场景数量呈指数增长,传统人工构造或随机搜索方法难以兼顾覆盖率与效率问题,提出基于单目标树结构Parzen估计器(TPE)和多目标树结构Parzen估计器(MOTPE)的搜索方法。通过CARLA模拟器搭建软件在环自动化仿真测试框架,以天气要素为例,对比不同搜索算法的关键场景生成效果。试验结果表明:基于TPE的搜索方法和基于MOTPE的方法相较于随机搜索方法生成的关键场景数量分别提高3.11倍和2.06倍,MOTPE方法的场景质量方面是TPE的1.53倍,配合场景自动化生成与测试框架,可有效解决场景数量爆炸问题,发现具有高测试价值的场景。
关键词
自动驾驶
场景生成
TPE
motpe
CARLA
Keywords
Autonomous driving
Scenario generation
Tree-structured Parzen Estimator(TPE)
Multi-Objective Tree-structured Parzen Estimator(
motpe
)
CARLA
分类号
U467.3 [机械工程—车辆工程]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于树结构Parzen估计器的自动驾驶仿真测试关键场景生成方法
秦琴
杨志胜
李道鑫
沈知玮
曹晓琳
《汽车技术》
北大核心
2025
0
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